" Y/ G! _' }$ _- D
H4 K7 \, K+ [( D$ _3 X
〖课程介绍〗
: X6 b6 ?* w3 S" B# \ ~* I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。: T5 ^! {* }& `# I
! P; h8 w6 z' d+ q
〖课程目录〗4 c9 B: i$ S4 K8 l6 C4 P V% ?
第1章 课程介绍: o, ]" l9 z: |+ {0 ^6 m) G
课程介绍
# ^4 U" y$ Q W+ N9 k( o% ]1-1 PySpark导学 试看" O! v) i9 F4 H6 o! W$ v
1-2 OOTB环境演示7 l- K$ m4 c/ r; g/ r4 i w
+ J. a% Q# N5 t. ~- m第2章 实战环境搭建
1 n8 Z0 g4 u% }& {* g7 K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 a& Q" q$ D# ^' U! M$ s# Y
2-1 -课程目录
+ z( w( i( I& u$ z2 Q9 [& k1 C8 q2-2 -Java环境搭建- h4 }/ s% N" t! M
2-3 -Scala环境搭建" g1 z* I5 B- D4 m4 y: F0 m& M/ X
2-4 -Hadoop环境搭建
5 V+ x# @& M/ l2 i2-5 -Maven环境搭建
: H* u$ v6 }+ ?( y5 Z2-6 -Python3环境部署6 t% z+ U: }5 |
2-7 -Spark源码编译及部署
) ^2 i6 x V. H
2 v5 S" T* n e" T& n第3章 Spark Core核心RDD# J' w1 |+ n* V' v0 S
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 N, m0 O. E$ N1 m* r
3-1 -课程目录5 d! q+ B5 R: Q) _& J2 s
3-2 -RDD是什么
1 W0 `3 l% T4 `3 R3 A3-3 -通过电影描述集群的强大之处
' _/ r. P* k- p3 M {; O3-4 -RDD的五大特性8 {$ y1 J6 p# W/ K
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看+ a% z6 H; N1 q J/ B9 Q+ n$ |+ l
3-6 -图解RDD
" X: U( ?3 V. C+ a+ h3-7 -SparkContext&SparkConf详解2 ]6 H% m) D& z& E. N
3-8 -pyspark y# Z9 ` [9 [) c. C, g
3-9 -RDD创建方式一& b( T! S+ x$ S7 [4 `
3-10 -RDD创建方式二7 B* o6 }+ E1 y
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序5 E' I: f* c2 e: N3 S, u) c% k
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行% w/ m/ a" q4 ^8 x: y
, `8 o8 J+ y( ]# s
第4章 Spark Core RDD编程
$ ^1 `' ]3 R. W1 W2 m2 {5 X2 [. D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
/ }$ g9 q) t- q7 V1 g0 k& C4-1 -课程目录
. j2 r! E+ D1 D6 U: j4-2 -RDD常用操作1 d6 c c1 E" e# b# s
4-3 -map算子使用详解# V! B0 U* Q u4 s+ T5 O" Z
4-4 -filter算子详解
# R# B* q4 m$ _! A+ `* \4-5 -flatMap算子详解6 {1 R7 E* Z6 z& a q) Q
4-6 -groupByKey算子详解+ L9 O, v# @. {
4-7 -reduceByKey算子详解7 n8 A- E! d3 |# N+ W6 }) V& m
4-8 -sortByKey算子详解
! n% r; Y1 B; d6 H% G% H1 f: H4-9 -union算子使用详解, I! F: b6 S6 D# A
4-10 -distinct算子使用详解5 ?3 v5 y0 y+ Y
4-11 -join算子详解
$ f4 W! F' u, n3 `. B- I$ T4-12 -action常用算子详解
3 I$ W% W$ F s4-13 -算子综合案例实战一词频统计$ s* }2 X# h8 i- O9 i
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构' b# M6 C/ `6 \. s: q5 U
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计8 }, h& ^9 c/ h& ~
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计- y# ]0 p/ R2 Z6 ~
& O6 A# b& P2 N第5章 Spark运行模式
) D1 s V5 l* Y. c' M本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
( T* N3 F/ D6 v5-1 -课程目录$ u+ ?3 k2 \0 n8 R- M
5-2 -local模式运行; q2 o: _ |$ [
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
0 q( u% g5 C8 y; A5-4 -standalone模式spark-submit运行$ b$ e! J& O9 D+ {2 a# S# V
5-5 -yarn运行模式详解8 Z1 R9 h! H$ m
% F4 z! g+ |9 C3 z ]- _9 W
第6章 Spark Core进阶! @/ A0 v$ u* R0 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Shuffle, t7 G. R9 P/ h/ J7 ^
6-1 -课程目录
6 u; l5 z. ?5 \" s( J6-2 -Spark核心概念详解6 D* G( _: Q6 S
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
! L& r( e; A8 y/ M) g6-4 -Spark运行架构及注意事项
& e9 q1 V( q/ ~* X h) u6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分* s0 s# o4 t9 a9 l. t6 A
6-6 -Spark缓存的作用8 f1 ^1 C6 E* [6 S" C$ T) b5 q+ H
6-7 -Spark缓存概述
3 I9 E8 U: D7 o1 q$ u1 }8 s6-8 -Spark缓存策略详解
- n t! n0 F$ D" u/ Y2 L6-9 -Spark缓存策略选择依据
) d X8 o8 Y, s# G# o& h6-10 -Spark Lineage机制
( d+ b: Z7 t, X2 I/ |+ j6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
) s0 s$ t4 W9 V. ^/ O, ~7 e6-12 -Spark Shuffle概述
1 @' x: x0 Q4 R) M7 }& s1 d$ `6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
% q" ]+ C$ `; `/ O) o% ]3 O% @
7 D4 R; G8 a) a- O$ x第7章 Spark Core调优& [4 c; R2 S! t, T
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
1 Y* h- e V4 l( a: h& j q; e$ f7-1 -课程目录! u$ A! g, T! G- z
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用5 P- @5 Z n- Q5 ~8 u2 {
7-3 -优化之序列化
8 J: {% g; c+ R1 a7-4 -优化之内存管理4 c; D' o0 q, u/ C' `+ A( y
7-5 -优化之广播变量 S0 s6 L l7 f' ~ K
7-6 -优化之数据本地性/ O0 X, m2 H# x+ \: n- F
' h0 A' d- M g Y' i, }
第8章 Spark SQL
M4 H2 F; V: _% 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: A8 H* ?$ c: w3 Z$ s
8-1 -课程目录
9 E$ H6 s, E3 A( G8-2 -Spark SQL前世今生
E. l" l0 Q1 v6 a6 a/ z. w8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正$ ? M! V# l7 |: z6 w0 E
8-4 -Spark SQL架构
6 v8 z. ^; [) L ?: R8-5 -DataFrame&Dataset详解
4 a: _: j. E% O8-6 -DataFrame API编程
+ V2 A1 h: O' h1 O9 g) I; Y: a$ i8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一+ |! K5 w% ]9 D! [6 Q* L
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
3 Y) ~6 y9 d. x8 ~0 u/ U8-9 -Spark SQL其他" X1 L7 c: M- Q d/ b# ?- x
3 Y8 k4 h" B! C3 D
第9章 Spark Streaming
1 W" [6 I( z. ?9 M7 ~* U8 _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1 Z) |+ X3 \3 y
9-1 -课程目录# c- M) }. z; o. d( P7 a e, x
9-2 -Spark Streaming概述
& w: M0 d. d! p" d# A. W: Z9-3 -实时流处理框架对比# c" a" K$ P5 m b0 f% o+ i
9-4 -Spark Streaming执行原理8 h& O$ ?" r3 ~0 D4 j9 ~/ ]
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming- L7 L8 r: F4 k/ w( G. H
9-6 -核心概念之StreamingContext G9 `) Q2 Z1 ^$ d
9-7 -核心概念之DStream及常用操作" \. x5 C% s* H; j/ U* X# ?( _
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
, J" |3 j6 g# P/ L4 w ?0 H9 p
1 Z/ K0 K& L# D1 F& I4 B# ]第10章 Azkaban基础篇
1 ? {& O2 |7 U) D- i# M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9 T: h% K2 D* ~' V; r
10-1 Azkaban基础篇课程目录$ X) Q) W& H. ]7 M5 m! \5 ^; T
10-2 -工作流概述
. m3 {- E3 b$ c5 I' I5 ]10-3 -工作流在大数据处理中的重要性& h2 `) e( H9 o4 o
10-4 -常用调度框架介绍# T) q0 W7 I- d, V% ^9 U. f* k
10-5 -Azkaban概述及特性
3 z; P& s C( o9 {" j- t3 n10-6 -Azkaban架构
5 G" ?, ~) U* E5 h10-7 -Azkaban运行模式详解
& x. S8 E/ M; I' M ~1 O10-8 -Azkaban源码编译. Q& k* @' j" p! S. r
10-9 -Azkaban solo server环境部署- F% t* ]: w% L |3 r; a3 B
10-10 -Azkaban快速入门案例
/ @: ^" s; e4 b9 R+ V5 @
: A0 K5 T! n1 t3 m! P* h$ q第11章 Azkaban实战篇7 Y+ j8 h* C7 b; T$ D& |" D4 E
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 x$ e7 ^- Y& V+ Q1 q( N
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
( l8 [2 X2 b, S# H! H+ `2 ?11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
! Q; M: r; C# _2 w" Z11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用& q; c) I3 } w& U
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
8 K* F1 x0 `% a6 @5 N' M/ Q11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用. o: x. a* V4 f8 W" A& Y2 J1 r
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用7 I0 x+ R5 T% K" o5 ~
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
7 N8 x- k. `9 Z" v8 [ C6 T( v$ x* w0 \7 `* Q% {
第12章 Azkaban进阶篇7 C) q+ |& ~! \3 d7 U
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1 R8 Y5 \+ \* p5 j. k5 H
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
$ D8 b8 A) S5 e; D12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作# Y# l; u3 K# t- o1 g9 N% w
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建/ M! o$ ^# q3 F
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建2 i) a5 a5 Q% A2 a( r! G$ ]
12-5 -Two Server Mode之使用实战
0 e, `. t* t* s12-6 -Azkaban权限管理
. z# ~5 n, z9 I% a9 x& r12-7 -Azkaban中AJAX API使用 I0 R% B4 P; K+ V( ~$ C
12-8 -Azkaban Plugin的使用1 O" g. K4 X9 ?, T* B P& F' l
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
: W2 F2 U% a0 T- _1 z' T12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路/ U, X9 W" M+ A% }$ F# \ {' q
3 G3 O: z. f O1 J第13章 项目实战
5 f+ \6 a ?9 i1 I2 I$ p! O0 Z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/ u8 V3 V$ m1 H: {; d# l0 q
13-1 -课程目录 p. E( c$ d( V& w2 t, y3 e
13-2 -大数据项目开发流程
/ F2 k2 e7 _. ~ }0 }13-3 -大数据企业级应用$ V9 y5 d8 W7 F% P! Y7 T! E& T& _
13-4 -企业级大数据分析平台
# E! v% [& m8 z% e# \; w4 p13-5 -集群数据量预估! V, Q8 o \" R
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
( t9 q' i# I$ j" f$ Q+ R13-7 -项目需求
( ^ ^$ m* w" c" M9 `13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
$ ~; V* S: a- o5 s13-9 -SparkSQL UDF函数开发
$ m) b# S) W0 g+ G" s4 q13-10 -每年Grade出现的次数统计( f% f! k& W$ K9 m" J8 f& l" d5 U
13-11 -Grade在每年中的占比统计2 Q( O& S; L$ `. r
13-12 -ES部署及使用
J$ \& y+ o9 ^! P" r6 g13-13 -Kibana部署及使用) Q$ y+ @4 L# L" O
13-14 -将作业运行到YARN上1 f3 v" o) z% \4 C
13-15 -统计分析结果写入ES测试% B$ T; u1 e; h' n
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
6 S; D# Y* V5 z0 i$ I13-17 -作业
7 X, `5 H' R& P$ P13-18 -通过Azkaban调度整个流程
- t3 n% l/ [1 w; k. m) f13-19 -课程总结及展望(重点关注)- b( R. ?8 o9 k8 J) f
5 o6 c+ ^4 r: u; m$ E/ H〖下载地址〗
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' o, b" q `0 N; a6 e! g# v" M, |. c% X( n" s9 z
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% A, G6 B' E1 C: @8 Q* g" g# c〖下载地址失效反馈〗+ f* V9 Q/ u4 Z5 p0 Z; {3 F$ `
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+ M' d) {+ p1 z! }% W# W% e
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