+ }: A3 C, \3 y( f8 B& P* y. ?; _
5 \7 X3 I3 m# y〖课程介绍〗/ q+ ~- z3 d7 _7 F, K
本课程使用python3实战讲解了Spark核心功能组件，并结合调度爆款框架Azkaban，来对作业进行调度，最后以天气数据分析做为实战项目，让你学会对大数据进行处理与分析，让Python开发人员也能对Spark应用程序进行开发及调优。
8 h- o! f2 f9 y3 |" W5 U8 s1 k0 G$ p
〖课程目录〗
: d! ~" y4 V, w2 r# n第1章 课程介绍: ]0 z0 a6 c5 z% h# }; L. m! X
课程介绍
1 q: Q% s( l" u- O2 Z7 x1 I1-1 PySpark导学 试看' k3 G8 M2 P9 a' Y/ ^* p$ R8 w
1-2 OOTB环境演示
0 b/ v4 Y0 m$ v+ p" t
3 D( s: s, q0 ]% ?% {2 c6 {; t第2章 实战环境搭建
' Z: E$ N( A5 w0 N$ c3 P8 Q工欲善其事必先利其器，本章讲述JDK、Scala、Hadoop、Maven、Python3以及Spark源码编译及部署+ L; |, T x" Q% c5 _
2-1 -课程目录6 Z7 [% f0 Z+ L2 h- S+ C
2-2 -Java环境搭建
: K. d- n- J. m) q* q2-3 -Scala环境搭建7 t$ ?7 d$ ?- D7 O5 `$ [4 M
2-4 -Hadoop环境搭建
. c8 ~5 Y' x4 w2-5 -Maven环境搭建" L2 J$ z7 r! x& {7 V" p7 G/ h" [
2-6 -Python3环境部署! e% ?$ M4 J. |% @6 q- T
2-7 -Spark源码编译及部署
# G ?7 L2 r1 F n8 S
0 l0 y0 `, o c( c8 V2 ?第3章 Spark Core核心RDD
/ N9 Z# E8 R V% j) v) I5 C1 a1 B本章详细讲解RDD是什么以及特性(面试常考)、Spark中两个核心类SparkContext和SparkConf、pyspark启动脚本分析、RDD的创建方式以及如何使用IDE开发Python Spark应用程序并提交到服务器上运行 {% J1 G8 L- |4 w; C. _4 B
3-1 -课程目录
# }9 T+ x' L& F1 G3-2 -RDD是什么
- s% F: t! z- d7 \# ~! T/ c9 M3-3 -通过电影描述集群的强大之处
z, y j' S5 s+ F6 f3-4 -RDD的五大特性
$ \1 J6 v6 v( r& s4 d) Q3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
& i8 Q% n. N5 R% X/ R5 H3-6 -图解RDD$ n1 h! }7 a9 f- T0 {
3-7 -SparkContext&SparkConf详解
& x8 w- {. {1 u; w: T4 o3-8 -pyspark) h6 S. d# I7 i( e3 T
3-9 -RDD创建方式一1 T# b4 l7 C/ w0 h! n
3-10 -RDD创建方式二
. g- X5 D9 b8 E. C/ y3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序9 c3 B' C' y: t9 r
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
, T& V. ?1 z8 F$ G9 C f9 Y) V- g( E
第4章 Spark Core RDD编程( Y# _ W" g. q; _
本章将针对RDD中常用的算子进行详细案例讲解，并进行综合案例实战
* g' ^! L* t1 j% N+ J' r4-1 -课程目录3 l+ {8 v% P. y# B _2 P
4-2 -RDD常用操作
% O' @. L! y; l" K& F. V1 D- ]) u7 I4-3 -map算子使用详解9 T2 y: Y6 l, _. n# o
4-4 -filter算子详解! t( _7 q( C& n( N8 J3 j
4-5 -flatMap算子详解4 a- z' W, w9 r' T3 M
4-6 -groupByKey算子详解
: v+ e0 ] z2 ]! S0 t+ d! h4-7 -reduceByKey算子详解
' K: d1 A& Z' t: Z1 b# r4-8 -sortByKey算子详解
# A3 c, y" o2 \3 n6 y. R. C5 L4-9 -union算子使用详解$ H) l5 o/ c$ L, b, v- E! O
4-10 -distinct算子使用详解 h0 z8 |4 _' J4 F% ^. q2 D, j: K
4-11 -join算子详解
; J: x% V% K$ H4-12 -action常用算子详解
. F& Q4 `; Z$ P: [8 v4-13 -算子综合案例实战一词频统计
) p9 q+ c2 f5 @4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构( L- Z2 o+ G8 m3 _8 }
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计0 y" ?- B+ q5 G8 \; {7 A
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计" p6 a5 r z: `- R. @
- w2 W/ e. s3 k+ }1 o/ [8 d
第5章 Spark运行模式+ u4 p5 q: _; }, [
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式# `* D# ?3 q- c+ K
5-1 -课程目录( t. k" z( z1 p k& I
5-2 -local模式运行
2 V5 [7 _8 d |5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行; {' h! X% Z, Z T! i
5-4 -standalone模式spark-submit运行
+ a6 L6 K" h8 E, @: i1 { t5 J5-5 -yarn运行模式详解6 f: Y! J, r/ _0 ]
: d% W! W, L" {& C第6章 Spark Core进阶
- t; A# X N4 ]/ y B0 h0 h本章将介绍Spark中的核心术语、运行架构、并对比Spark和MapReduce的概念区分、存储策略及选择方式、宽窄依赖及Shuffle9 p( U$ ?: p' Q6 k
6-1 -课程目录0 G L5 h+ C% O a+ \* x2 E
6-2 -Spark核心概念详解+ r! F7 T1 J/ W
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看+ N; @5 g0 S+ ?6 e
6-4 -Spark运行架构及注意事项
! w7 \ n, v, T6 L" y! |/ g. ~8 l6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分/ f% a- B* n: X/ u& d1 J
6-6 -Spark缓存的作用: H: R* v0 e9 z* a$ n
6-7 -Spark缓存概述
* e4 G0 _6 a" P/ @1 E7 @6 N+ X6-8 -Spark缓存策略详解
8 b1 }( @2 e$ d- W6-9 -Spark缓存策略选择依据
0 I+ d9 H+ X9 b# b* e$ Z, B s6-10 -Spark Lineage机制. S) b4 _8 P$ j5 |2 e- o) W8 b
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖$ Z( R: B% c/ v3 ], v
6-12 -Spark Shuffle概述. b4 e9 B9 ~% @9 _" M8 V
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系1 l* O, O5 p1 n `+ G5 _
% N$ R0 B* j+ o第7章 Spark Core调优
9 D; y1 _0 d# W2 y4 V本章将从Spark作业性能指标、序列化、内存管理、广播变量及数据本地化这几个方面来介绍Spark作业的调优
. c! c$ y6 h+ l S( }: B' q7-1 -课程目录
# M5 [: M0 U0 r9 X7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
9 q! h X+ u! I8 h8 T1 B% j& y7-3 -优化之序列化& B, l8 S4 @1 E9 c% [
7-4 -优化之内存管理
1 m% P9 ]9 f1 Q; s" V# Y/ y1 U7-5 -优化之广播变量" t, Y; R |; x9 c: Y9 a% D: h4 x
7-6 -优化之数据本地性
- l: l7 J+ ]* p. d" X4 A2 Q
# M: W( o3 P/ P3 e第8章 Spark SQL
1 ? [! X, P! n本章将讲解Spark SQL的架构、DataFrame&Dataset、以及如何使用Python API来对DataFrame进行编程' I7 o0 h7 P5 _
8-1 -课程目录4 `' G: f2 ]/ L$ Z9 Q
8-2 -Spark SQL前世今生! X! k& Y" J( Y4 M6 ^
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
, \$ h( B! K1 F& U8-4 -Spark SQL架构- y; G' a$ A; Y: E0 |
8-5 -DataFrame&Dataset详解
7 q$ E Z+ R3 G& J" o8-6 -DataFrame API编程 G* w0 }( K% o1 |2 Z, S
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
9 Z$ `6 B0 ~3 h6 D. J- r$ X8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二" k- \' P2 o2 h4 F6 _7 v
8-9 -Spark SQL其他
7 R! D& ^; v/ s: ~9 w/ }5 s Z3 J5 s5 o* m
第9章 Spark Streaming
" | ^, d9 q; B/ N% s本章将讲解Spark Streaming的核心概念、执行原理、以及如何Python API来对Spark Streaming进行编程
% K' U: C, S7 e8 D, K) S6 M9-1 -课程目录
: ]- N$ h! s4 Q) J& e9-2 -Spark Streaming概述: w9 r7 ?' B. C) {- R; H
9-3 -实时流处理框架对比* `$ O8 e' A+ z( T. E |
9-4 -Spark Streaming执行原理
' x& j( s, ~ ^' w# e9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming. c% l$ u6 p1 ?& b( x" H6 o: E
9-6 -核心概念之StreamingContext
1 |- N. k6 {2 G9 D, n* y9-7 -核心概念之DStream及常用操作
6 b! H$ l; J& ]1 m/ u9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
3 n' U. H8 p' u8 U& z p: c7 q1 Y/ a- x" N+ N% O# w. j0 Y% e
第10章 Azkaban基础篇" h A# Q2 W) E+ x
本章将讲解Azkaban的特性、架构、运行模式、源码编译及部署、快速入门7 A: k1 t8 n- Y9 A: Z# {
10-1 Azkaban基础篇课程目录
! u& n# Y; G. Q# c+ c6 s- V% A10-2 -工作流概述7 E: C: F; w* f- }% v
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性3 ?1 T, v4 S: ]' O- d& {
10-4 -常用调度框架介绍$ e$ @0 w+ Y: B' S% k7 k' {* f" [
10-5 -Azkaban概述及特性0 _" h5 \( J. e" K6 a8 _ W' F
10-6 -Azkaban架构
# {) h1 c. e) t6 }2 M5 q2 T10-7 -Azkaban运行模式详解+ u$ m* ~& j1 B) [
10-8 -Azkaban源码编译6 f! s6 C1 a& m- A
10-9 -Azkaban solo server环境部署7 |- Y! h5 d; Q6 O8 J7 F3 a
10-10 -Azkaban快速入门案例- n& z. V. A: P2 N0 H% I
; o5 d- G4 v, n第11章 Azkaban实战篇" `1 h8 N$ Z3 [/ ]
本章将讲解如何使用Azkaban来完成HDFS、MapReduce、Hive作业的调度、定时作业调度以及邮件告警
4 z9 E4 m+ l: M& H9 }11-1 -Azkaban实战篇课程目录
6 h: E$ _- `' p" J: R3 V. @11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
$ ? {3 n6 v5 X- b' c% p, T11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
. b( F. S0 H3 p6 g5 M11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用3 j3 b+ L; t; ?
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用6 L3 u- {4 g. K8 N: ^% F; |- I
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用8 E& x& {% K) {5 p9 }: j
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用' j. S& b$ Q, A9 @) c1 i* }7 Z- I
m, ~& q o- ?9 M! j: F0 V+ L3 r第12章 Azkaban进阶篇; H; y1 }8 K _
本章将讲解Azkaban在生产上的部署、权限管理、Ajax API、Plugin、以及短信和调度框架的二次开发
* [( i/ P5 K4 j M! O12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
# [" E8 d3 U7 K. B. |4 Z12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
9 s# Q! x- q6 ~: F9 l" B12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
5 X7 ^" C8 R: s( L( \: `) W5 L12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
4 |- D! A4 P2 T' w7 \3 t( P12-5 -Two Server Mode之使用实战8 c/ ^0 N6 [ y, E* K& x p1 c
12-6 -Azkaban权限管理, S$ E B9 }( `4 n# s. k4 C o; d6 k
12-7 -Azkaban中AJAX API使用& C2 N: _- L9 l
12-8 -Azkaban Plugin的使用# I: Z0 `* f0 e8 ]9 t) W. W
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
& a- g( \+ [) H- E3 X12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
7 l# u( p7 }8 g: n& h' Q
6 }& n6 k1 Z8 W9 ^/ n第13章 项目实战7 ~: Z8 o/ j9 v! H/ Y
本章将讲解在构建大数据平台的技术选型、集群升级资源评估，并使用Spark对气象数据进行分析，讲分析结果写入ES，并通过Kibana进行统计结果的可视化展示
) O: h) J; w6 l13-1 -课程目录6 u9 ?. K* r1 L9 |2 ?+ P6 e
13-2 -大数据项目开发流程6 Y7 ~7 T J5 W$ m- L
13-3 -大数据企业级应用+ ]$ w% C1 e7 }, K* p
13-4 -企业级大数据分析平台
+ e+ V. r; K* g, T# S13-5 -集群数据量预估
) o. y0 x% r5 _& a+ Z: P13-6 -集群机器规模&资源&作业规划& R* K& {6 y9 b& D$ m
13-7 -项目需求
3 F O, c( h( ~) j4 e( `# X13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列% S; \# I3 Z: o" ^
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
+ Q5 n; A( U0 y2 X+ X+ ~& \% w# P13-10 -每年Grade出现的次数统计
, y! g _5 t6 V9 Q; s! g: R13-11 -Grade在每年中的占比统计9 p! q2 V" \6 Y5 ^* W
13-12 -ES部署及使用# _% [; U n0 B& |. N
13-13 -Kibana部署及使用
2 r9 ~* ]6 W; j, Q6 x( P% _. [13-14 -将作业运行到YARN上1 W$ X& W5 F: x" v* D9 O# M
13-15 -统计分析结果写入ES测试- X/ p/ P1 U/ F0 {1 N7 f- P1 K" F
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
- x, {& x9 L, e/ f3 g+ j$ X13-17 -作业0 r' ]( H) \+ \9 w5 D7 V
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
6 ~- ~# Z" a2 T* A$ K% o13-19 -课程总结及展望(重点关注)8 s2 o* d4 K5 {* l
* v @1 j( i. P( `9 k5 |' }〖下载地址〗, g6 X" j& e; q/ Q
( P) E/ V* l1 Y& O
; C0 ]% P1 D* H$ h G5 C5 I! _
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- I$ d: w% ^4 d3 [; b7 s2 O8 O* f, ?: x& v( B) T# N
〖下载地址失效反馈〗
" f' Y: x5 w( y6 G; O# i如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。请加微信留言：22303040706 m/ K% X. k! M
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