" f% e0 {% _% V. T3 }; u6 B5 b3 a8 j, `9 \
〖课程介绍〗
# ?0 p$ P" n! R, g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。
! ?: Q! e6 ~5 Y
& Q" Y- G% L9 C4 v' p* r〖课程目录〗
M# \$ Z3 F3 J9 v: W: i5 F第1章 课程介绍
! f% t. b' ` K z; Z0 M. Q; P% e课程介绍3 m$ s- }0 I6 J+ N1 Z: R, V
1-1 PySpark导学 试看 ~2 t2 l. j# u( ], s1 b
1-2 OOTB环境演示
3 b' Q# }: \. m2 [* H6 o+ v9 \+ v+ o7 M# z/ l5 T
第2章 实战环境搭建0 J9 w6 G& d: t8 J1 w# J$ r
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3 r# t7 l& z- a, N
2-1 -课程目录! v: N" G! U, u& \) r0 D
2-2 -Java环境搭建; V8 u0 t3 j+ @' J& l
2-3 -Scala环境搭建
$ K+ e7 R, H: G- c. Y$ U' N2-4 -Hadoop环境搭建- M8 B' ^4 K- G5 j# y
2-5 -Maven环境搭建; h: f) H: S) R5 v" p# r9 g
2-6 -Python3环境部署
) Q6 q0 R3 y' I. o, w" f2-7 -Spark源码编译及部署
" W3 N E2 G, i/ ~
; N4 P* @" M5 ~& q第3章 Spark Core核心RDD* V0 s5 j5 L, c; f, B/ b8 }
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7 x7 i `5 @' @
3-1 -课程目录: {# ]; o6 W9 o6 i K+ d: R/ ^
3-2 -RDD是什么& e a( p/ g1 P6 Y
3-3 -通过电影描述集群的强大之处( y% F K ]1 r
3-4 -RDD的五大特性
+ S; N9 t6 f7 m5 t1 V' n3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看% p1 v! h0 p% s% K) q: v! \* ] X
3-6 -图解RDD6 ]5 Q3 T; \# l9 ^ d5 i
3-7 -SparkContext&SparkConf详解
% z* v" X. u7 _4 ] w$ U) _" X9 k7 O1 ?3-8 -pyspark+ W. e7 Q2 Y0 L# R/ G2 M
3-9 -RDD创建方式一
7 b! P0 Z4 q' ~) n# W( F) L3-10 -RDD创建方式二2 y$ Y; B; \2 i- d
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序' R6 @" V) B: \7 Z$ ~7 W
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
. Z6 K& `8 q; Q( o4 I1 C4 Y; Y5 j. D* H# H
! k' |6 R, h" t( L, |, [% @' M第4章 Spark Core RDD编程
4 z4 i; Y% }- z: f5 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0 }" |+ L- U9 V) P& w+ z2 u" V
4-1 -课程目录% X" l+ G. @+ r3 J; ^4 R* I
4-2 -RDD常用操作
0 W! b9 v J! w* g0 w* z- _: z4-3 -map算子使用详解& K9 C3 ~ e( `" k4 H4 ?3 Z ~! H
4-4 -filter算子详解
0 B& {0 a: N4 p/ ^" Z, a1 }# c4-5 -flatMap算子详解
. O: W$ e0 f* m- f6 v4-6 -groupByKey算子详解7 f( h/ o( c8 N# w6 b
4-7 -reduceByKey算子详解
+ k9 J8 H. f: u+ a1 n/ f# S0 C7 R4-8 -sortByKey算子详解: _ k$ T) Z- x; E& }
4-9 -union算子使用详解
, `/ _' j5 l$ n3 d/ b" n/ X4 H: Q2 G; ^4-10 -distinct算子使用详解
4 s$ `3 C4 r8 ^! G% W+ c: U, l8 y4-11 -join算子详解
" s5 Z0 V5 b1 R8 H% ?- m4-12 -action常用算子详解! b" @+ I3 n# n' ?; g
4-13 -算子综合案例实战一词频统计3 }) E7 m! S) A1 R
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
. J' ^8 M2 @4 h$ a4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
2 ?9 _1 n# V( W* _4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
. B1 |8 C. `; k" `3 R% K" p. T6 w `! x. U+ `) \7 g4 g: W- {0 s5 n
第5章 Spark运行模式
* e- p! c. @2 g" a1 C; ^! q& z本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
5 f( o9 i+ h# C- m% C' b, X5-1 -课程目录% W/ G. `, w. b1 A
5-2 -local模式运行
, U ^1 L( _0 K5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行. J6 Y, N0 w* w; z. F
5-4 -standalone模式spark-submit运行
0 F8 G" }7 {1 Z; g4 |( L- S' z5-5 -yarn运行模式详解
2 Y b( V$ ], Q0 o7 x. x O. J; |" M4 Q$ m, G `# Y
第6章 Spark Core进阶
' i+ s- d3 a4 W$ y8 }7 X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$ S* f7 w* X7 {3 } i' v5 ?9 x
6-1 -课程目录
4 K4 Y6 E5 m; p+ |2 Q) E2 J6-2 -Spark核心概念详解) d" z) H+ f% J+ p+ h% f
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看. C J- d- W. Q$ D2 f9 N- c- S0 \
6-4 -Spark运行架构及注意事项 P, J7 g" P: K0 A& m# }/ j
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
% }7 i3 w. r* e9 m" A! w% @8 F6-6 -Spark缓存的作用6 ]* B; z/ b" W. ]* }0 e+ e
6-7 -Spark缓存概述& p8 R" T3 v3 J; T
6-8 -Spark缓存策略详解5 `8 S$ X% F5 @
6-9 -Spark缓存策略选择依据
+ ?7 a) `( _2 m3 v* A$ j6 \6-10 -Spark Lineage机制# F) a& ` x* q1 p5 @
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖1 L0 D0 K% O( B. N; A% `
6-12 -Spark Shuffle概述
S. u$ `# r5 Q/ M' d: v; s6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系) I: F9 ]2 w- F: y5 U4 d
9 F# A5 ?2 I6 N8 ^* o& j* c- }第7章 Spark Core调优2 N, m& I4 p6 Y, }$ G
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
* t5 x( s2 K. A7-1 -课程目录2 n" T$ `7 Z; n, y* ~; s
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用! T- {& {6 q5 g4 H6 t/ V, d
7-3 -优化之序列化( J, |6 Z6 k+ @" e2 z/ C* J2 B
7-4 -优化之内存管理0 D, k- }5 C3 S- t9 m- ?4 v
7-5 -优化之广播变量
2 R a9 r* M) X: Y. j6 \, @7-6 -优化之数据本地性' \8 n' _7 |/ T
\# T4 A& `. v! P4 o8 [7 a第8章 Spark SQL$ w$ k0 |9 c+ y! K/ k
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
# g' r- _+ ]% H% [8-1 -课程目录: A0 ? C) Y9 A5 [9 c
8-2 -Spark SQL前世今生3 Z8 d; u5 X* s. L3 [& {
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正8 f) H3 a6 J I. R
8-4 -Spark SQL架构
$ n. h0 W3 f0 V7 Z" u+ U* z' C' m8-5 -DataFrame&Dataset详解% r" o" T3 t. \) H
8-6 -DataFrame API编程
/ q7 K" s/ }: M1 d. M( `8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
0 C9 b2 c3 Y- C, J8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
N: a" l6 ?2 _# K8-9 -Spark SQL其他$ _+ C, B' k* T3 R" w" R9 C* Q {
( c- r# l* y6 x0 C第9章 Spark Streaming+ U- ]9 w: O5 W" N. v
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8 ~! l1 _; o: R" _7 P6 [
9-1 -课程目录
# h8 u1 ]; B1 Z: s! o9-2 -Spark Streaming概述# w4 F( F" D! l+ ?+ X: i
9-3 -实时流处理框架对比9 _; x. ~' _+ t
9-4 -Spark Streaming执行原理2 m8 e) _9 @& r0 _# m
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming% O9 u, p( G: n9 ~1 [7 Q
9-6 -核心概念之StreamingContext
4 n+ t& Q% L& E9 D9-7 -核心概念之DStream及常用操作
) l0 r2 T. q- w* o/ j% K; U: j9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
3 }: a# C& n3 [5 D+ E
) {0 I4 c. z* j0 }第10章 Azkaban基础篇
, \, L$ \+ t3 y8 n9 i: P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0 X& ~ H) {3 K2 x' y2 `$ u- j/ o
10-1 Azkaban基础篇课程目录
7 D1 _4 k) {- a$ I( {9 ^) T10-2 -工作流概述 [! C. }$ Q1 Q1 x1 t9 [7 ~$ w
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
/ o2 U& F- ~- p8 E10-4 -常用调度框架介绍5 S" y4 c# I; ]' V0 ?; V8 U
10-5 -Azkaban概述及特性
8 t. H3 D% ?. q. \) [; a8 b10-6 -Azkaban架构
" }/ n1 O1 m! F9 H4 f10-7 -Azkaban运行模式详解
6 f" B2 v. g ]* L9 T3 r, ^6 q5 L10-8 -Azkaban源码编译! Y1 F2 a& N$ j% V" Y
10-9 -Azkaban solo server环境部署4 l) G& ]: V5 G+ p& N% [
10-10 -Azkaban快速入门案例0 p# @0 X2 e- T: z
1 x* T& N6 i7 ^
第11章 Azkaban实战篇
# h0 e( O$ R1 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 j5 U6 c% q- H% |3 O( G
11-1 -Azkaban实战篇课程目录9 |: h' x/ y' H. n
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用. U2 B9 K+ B. [9 L: v' m; `0 B2 \
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
1 F: \$ a0 A. ]9 E F6 i6 l11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用% ?, [$ `8 t A! T8 U1 I! t
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
( Q% Q% F* o/ _" \8 z11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
( m+ G# w' \. W$ V/ ?8 {11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用6 h& P$ R" i6 c% l- g. r
1 K7 {) u' M1 x6 O* [& }3 w
第12章 Azkaban进阶篇
' T' Q7 J& [0 d; M4 z& q5 e s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
4 x1 g# _1 Q4 X+ q12-1 -Azkaban进阶篇课程目录2 a8 t- F' Y2 f$ Q( Y* b
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
) _/ n% g* x! V; u/ L4 P12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建' Y& M* [+ N% P6 i
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建1 i8 z% C: U. Z% M: e3 L, z1 L
12-5 -Two Server Mode之使用实战3 U0 \- u2 F' J' C
12-6 -Azkaban权限管理8 c) w& S1 y3 T
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
/ U" M& J) ]0 ?12-8 -Azkaban Plugin的使用
0 v' i4 [# k' U( h12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
% t1 B! H1 e1 ?1 t& X) |12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路$ c1 {2 z" q8 q+ Y
# T0 A' h6 a5 _9 P" ?$ Y
第13章 项目实战
) ?+ w4 R: m% [) B4 Q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
/ {; I$ n8 n) O13-1 -课程目录
9 u+ q7 C0 [ y( d2 ^; j13-2 -大数据项目开发流程2 O8 S: p7 h: e
13-3 -大数据企业级应用7 {/ L9 \: t! K* ^3 b
13-4 -企业级大数据分析平台( A0 |2 G# |7 A) V
13-5 -集群数据量预估$ ]- \9 e' i2 I* B- m7 U3 G/ Z
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划- G; u; k3 u9 Y* u6 Q6 f9 J% t
13-7 -项目需求& v; J' q1 h4 }3 |+ T. T* L
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
: V8 K8 Z7 f8 o/ N6 ` b; r' B13-9 -SparkSQL UDF函数开发
$ I4 j4 u' d; p8 I13-10 -每年Grade出现的次数统计7 \% b, O, j# \: B# h# V( h- N/ K
13-11 -Grade在每年中的占比统计1 v& `" ^9 g6 Q0 g
13-12 -ES部署及使用
% R# M% ?8 K$ t13-13 -Kibana部署及使用
5 u' r3 d3 W) i9 Q13-14 -将作业运行到YARN上# E& `& M' B4 k& ~; L% Y
13-15 -统计分析结果写入ES测试
J8 t- |3 G4 `! Q4 K; }13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示) c, V- Z. @/ ]' M% L" w( @. v
13-17 -作业# x9 n7 @6 M* f2 V
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
) N# j. \) @% ^! q7 Q13-19 -课程总结及展望(重点关注)
" h6 h. k$ ]/ F; I, V* j. \& n+ T$ E+ J& K! V6 o6 Q& Q& ]# d
〖下载地址〗
3 F$ ^: ?! X7 n5 R# ^
* v" F3 M4 n+ c B
+ P. C7 z) v; t6 i0 `----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
/ g: n2 U, H: Y' {
1 \: V+ ?( X6 J3 i7 j〖下载地址失效反馈〗1 q. f0 S$ l Z/ _
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
5 U/ Q( \/ Z. L b/ A) A; s7 H0 S# U0 \* e0 O) J
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# P* d8 j/ Z/ D' C% Z% }有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。 |
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