|1 \, O: b7 }$ P
7 T. E! `# M! [( f〖课程介绍〗5 V# q8 K% g+ _# d" M
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。2 R6 j a+ s; ^2 `0 F% ?
Y& k' B, j" a. T9 k3 N〖课程目录〗2 J8 f2 Z9 Z: g1 [/ T' E4 S; M
第1章 课程介绍8 h, Y+ w9 k* j) p
课程介绍
' [, ^! F! j* A6 x! p# r" x8 b1-1 PySpark导学 试看# ?2 p; u+ Q* P9 s z
1-2 OOTB环境演示1 x: p4 k( S% ^$ O( P% u0 P1 C
+ S. m. m9 L' D7 N V. [第2章 实战环境搭建. s G! O: S! p5 P' v- Y+ ^0 E
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9 @ b! L! ?6 q( a0 ~
2-1 -课程目录
+ Y# Z: s8 u8 V- A2-2 -Java环境搭建+ n Q& S3 e0 i, l7 [) ]+ `
2-3 -Scala环境搭建
3 G. p0 D) d9 K$ `) u2 t7 H% d2-4 -Hadoop环境搭建& ?0 n2 s1 n$ ^
2-5 -Maven环境搭建
" f: o. S6 ?" j, s4 S2-6 -Python3环境部署+ P1 O' K! L7 F/ m/ ^9 [
2-7 -Spark源码编译及部署
: ]. m1 M" O8 N: e% ^+ _# Z( { v# j* u! G* W2 s% L* N- G5 \& L
第3章 Spark Core核心RDD
/ [, ]" r2 _& b! K' j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
$ _5 G/ D$ x/ q3-1 -课程目录
' F9 _( Q1 j& {4 q3-2 -RDD是什么
. c# p: U% v- d7 X3 {+ ?9 z3-3 -通过电影描述集群的强大之处6 j8 T1 k1 U% N/ c# K0 s8 u
3-4 -RDD的五大特性4 F6 d! J K w
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
+ s7 ]# X' T& _3-6 -图解RDD
4 L7 Y. D5 I: P; W3-7 -SparkContext&SparkConf详解- z, h2 }) n8 i
3-8 -pyspark
" a# O8 M5 i) q6 A F/ I0 {& x3-9 -RDD创建方式一
: P( f$ s6 f$ p: r/ ^4 @* m; _3-10 -RDD创建方式二
. B% w' l- N( j; l+ r3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序, y. C( q4 @* V
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
" r0 _0 p$ U% e; |: f. {, N! i; c0 D# E) }$ h5 |: F
第4章 Spark Core RDD编程( I1 f. C; r( A7 b% T$ Y
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: e! l3 p+ L& s
4-1 -课程目录! H; R" a8 _- G: o3 t& ]
4-2 -RDD常用操作$ H# |" H7 @- o- B/ V
4-3 -map算子使用详解/ L: e0 L. h/ G( T
4-4 -filter算子详解
3 i. j: C! Y( V! h* P+ H8 Q4-5 -flatMap算子详解5 Q6 H( I4 k# v, B0 F) B' M
4-6 -groupByKey算子详解# s) y$ }1 c8 }' s! }2 q
4-7 -reduceByKey算子详解
( @% O, M( l. ^& C4-8 -sortByKey算子详解5 F! p7 y3 }+ L4 ^$ ?( v
4-9 -union算子使用详解# q& \+ ~, c. w, @
4-10 -distinct算子使用详解
" A7 M* l% k# W' [6 @4-11 -join算子详解; d4 l) A" `* T" D
4-12 -action常用算子详解1 N# U- v1 J R: l8 I
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
+ S7 i. g6 q$ Q, F& s4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
% [- c- [: O- p1 z% A/ U" m4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
* o! ?" z8 k# U8 `4-16 -算子综合案例实战之平均数统计. D# ]' l x6 C8 _7 Z- r. v
7 z1 C$ W. }9 |( p8 K# ~- m第5章 Spark运行模式
( m8 |( a" Q# Y% W1 |0 A: X本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式2 R1 I" m7 \: S/ v1 r$ A0 e
5-1 -课程目录
+ H! f7 K) D# L8 X0 P3 B |0 y5-2 -local模式运行1 B# B0 X% m3 C, M& f; ^
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
+ Z4 R4 X: U( C5-4 -standalone模式spark-submit运行4 R' R8 f; ]1 U+ ~; L; ~
5-5 -yarn运行模式详解
4 @6 m, s _: h$ L9 g4 T
6 R, |4 v' v6 B1 H8 Y. ~ k2 }第6章 Spark Core进阶
, t: _* B( c4 R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Shuffle
) a( I3 P$ |9 {* \2 e6-1 -课程目录
6 ]+ O9 [9 k+ Y+ Z: @! M) t. n6-2 -Spark核心概念详解. E! P5 _8 o7 u- G2 C2 M/ f+ W
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看+ o0 l$ |. }+ ^' e# t: Y4 f) h
6-4 -Spark运行架构及注意事项
0 P1 D; a, [/ b0 ~6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
! z. L9 f: s8 N( u0 H- `3 Y6-6 -Spark缓存的作用
4 I; O: N `5 P$ o0 v6-7 -Spark缓存概述
5 e# x/ E- z0 l6-8 -Spark缓存策略详解/ d! r& d% ]! e% N5 M' X3 m
6-9 -Spark缓存策略选择依据4 a- ~8 }: g0 w# ?9 ^
6-10 -Spark Lineage机制
% v2 |. P" C8 n! |/ a5 x, x5 B6-11 -Spark窄依赖和宽依赖 `7 d* r s" n" G# ^5 j' v; V
6-12 -Spark Shuffle概述
) N# p' W( g+ b" C; X g6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系5 {9 _2 j% T& S) h4 x
7 I2 O2 C1 ]2 v. d# q- g% Q- }
第7章 Spark Core调优9 d R: H3 p( R+ ?: x
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; A, t; y$ A* d2 `
7-1 -课程目录
4 s9 s- V/ \0 @. l3 H; u9 O0 J7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
. g# z, ?+ R% P7 t7-3 -优化之序列化
$ H. M6 f* `" ?& n- ^' a& r7-4 -优化之内存管理
3 o5 S: L# I6 f. x7-5 -优化之广播变量7 X8 H. T9 ^" S7 m. b4 P9 I
7-6 -优化之数据本地性+ s# n( L& o. w' U' u- t$ A
+ v1 P% v7 x- k) b5 t$ P2 L
第8章 Spark SQL
' p) l/ u( Z' `4 X, J0 k5 [; @5 L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
7 j1 J/ O: X$ k% P. i0 n8-1 -课程目录# f D6 _7 ~+ M' h+ Q0 e3 K
8-2 -Spark SQL前世今生% D3 G9 \* J$ S+ ^( g( K: m
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
5 I& q2 n1 v; V7 Y8-4 -Spark SQL架构
' ^/ N+ m7 z7 T8 F8-5 -DataFrame&Dataset详解, p: c" V$ S9 v; g+ [% M: }6 k
8-6 -DataFrame API编程: b6 a/ J; S7 |% k' p8 ]# t( Z4 @
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一5 p3 Y! B% D2 V4 w: q
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二9 \$ e4 O3 l# Q
8-9 -Spark SQL其他
6 s2 {. [( R$ o
+ \7 E7 U: @/ B- H第9章 Spark Streaming \; [& S, O/ c7 h6 C& {( _
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
7 O# P5 G( `: `# l( G' P4 Q9-1 -课程目录
/ Y& }9 o' ]" Q4 m! h9-2 -Spark Streaming概述
% p' e) _ U' Y9-3 -实时流处理框架对比4 C* Y; p H- D m x- H% f( Q
9-4 -Spark Streaming执行原理0 p m$ G4 m- J' R
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
0 L7 p+ s9 e) l' J+ I9 {+ ^5 I9-6 -核心概念之StreamingContext
: x6 j+ \1 b7 X6 [9-7 -核心概念之DStream及常用操作" B4 i% B4 m+ {: j9 N! b% |
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
7 u. H" o" q# {
! J6 }$ D; U3 t x/ a第10章 Azkaban基础篇0 U) [" r! i8 [+ D
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 Q: m& s3 G: E( I. A7 L! q7 }8 Z
10-1 Azkaban基础篇课程目录
/ t& r* s4 x+ f3 d5 R' J10-2 -工作流概述
8 q& y3 |' t b% M10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
0 V8 Q6 Y( p1 w9 ]! N8 x) b10-4 -常用调度框架介绍- C# g) U. }" ~5 `
10-5 -Azkaban概述及特性
( \; l# I& P' o4 Z8 P/ \10-6 -Azkaban架构
& Z k& |) n& D7 R% P10-7 -Azkaban运行模式详解5 O# a( c6 n, ]) A9 R
10-8 -Azkaban源码编译* [4 T- |/ j; f3 I$ l+ M7 o
10-9 -Azkaban solo server环境部署
` l7 ^8 x- ^, \; D10-10 -Azkaban快速入门案例
1 f- ~! p8 K+ S7 @8 b' d% y$ ], E0 Y
( N# a7 f5 g- o- ^/ y0 U% D/ J第11章 Azkaban实战篇
+ K6 S/ x" m# r. f* \) ^6 A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$ H) {. l/ j/ I# N; H
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
. d' |: U% `9 i, X2 {( j7 m11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用$ `! a2 B. X* C
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
0 E# U% x, V2 U) f+ @ o! L11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用* e' h0 c' n2 G
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
2 N( y+ U4 n5 H' J8 b+ v/ C11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用: I+ R2 N1 ~" y# ]7 H
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
/ r% m# h/ V! A# d5 {" e z2 L) T* ?, z% a: k
第12章 Azkaban进阶篇& F$ w- t" r: [7 E' n+ e r
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# A& m! F. R: E/ }7 ^
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录4 d }" f5 f( o7 M
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作' T9 x+ d& s! _4 v( y
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建" _: G3 H0 @" e* p& R
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建& \( q' V9 t, _, f# @2 e2 c
12-5 -Two Server Mode之使用实战
6 Q+ E6 u! C+ B3 n( c L s9 e12-6 -Azkaban权限管理1 t$ s) t4 c; |0 z' I
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
! b, t/ Q. q O9 P+ Z8 E7 C0 X12-8 -Azkaban Plugin的使用
/ u7 ?$ Z6 x0 `, a/ H! I2 ]12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
4 `: H( s" q8 r( o12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
& i: d# a* e3 G% L Q
% Y$ S# Q7 E( |$ W0 n- _第13章 项目实战
$ {! A: S& a+ o9 C3 l0 d- Z3 b2 }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
) @0 C% Q* c3 L( e: a' ^( Y8 ^13-1 -课程目录) \4 V$ Y% W6 f/ I: z2 ~8 Z
13-2 -大数据项目开发流程4 s2 ^8 R, o9 ]4 I* t: \7 ?
13-3 -大数据企业级应用
0 M5 E+ x- P1 S) \+ T2 g# B( [13-4 -企业级大数据分析平台6 t' e- v, g: B! c/ E- a
13-5 -集群数据量预估
- s( u. z9 y" j) K- {0 [13-6 -集群机器规模&资源&作业规划" z% n9 W$ z( t. h7 Z5 q, d+ l
13-7 -项目需求/ Z6 } l7 Y/ y# t
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
. k0 X5 s" j/ {8 ]; P13-9 -SparkSQL UDF函数开发
2 W# x- y ^# p- F13-10 -每年Grade出现的次数统计
/ ?" @7 i* k5 X* @$ ]3 t% Y! H13-11 -Grade在每年中的占比统计
) z" T& p3 A8 \0 X+ Y& l2 F) n, O13-12 -ES部署及使用# Z s( C) Z- ]/ X
13-13 -Kibana部署及使用& i. j. |5 z$ y T, I7 x5 A
13-14 -将作业运行到YARN上5 @" n' d& H6 p' ^8 K/ F% `
13-15 -统计分析结果写入ES测试) N3 j, {6 ^4 O3 n
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示* F9 g& A8 F! b+ o0 |& V* ~
13-17 -作业
- I! l4 }* i5 N; p/ s4 H% \13-18 -通过Azkaban调度整个流程3 H" Y4 `4 W8 }( ?0 o7 m
13-19 -课程总结及展望(重点关注)7 I* |( e- h6 j! O! L
- l1 t& p% ]$ G4 n4 S6 S* g
〖下载地址〗
( @7 j0 F- u; r% a! j7 D. `$ K0 w
. S3 l0 G% r: P
1 I3 ^, n# h6 y----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
) W+ J9 F( l' g% [: ~
, R; M, m- u5 y6 ~! H〖下载地址失效反馈〗6 X8 W+ }) r$ M* o3 S3 j* ~! o
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：2230304070
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4 r9 B7 N1 X. ?% s W# l! C0 s〖客服24小时咨询〗# K" V4 w0 T% [3 |* ]3 K
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