) u0 A" R3 r$ A
0 W( c4 V6 b) v5 i: D〖课程介绍〗
$ y1 G- @2 O, q# E( g: j6 z" @' U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 p0 n" u* [+ d- V+ |5 q# ^
8 P6 T) g- |0 K! t1 Z$ u g〖课程目录〗% Y' D3 V% }- e' W, \7 k1 ?
第1章 课程介绍' @1 y) |4 O; X8 G! w
课程介绍
0 g5 x1 S& W) l- A& l* z3 y1-1 PySpark导学 试看6 k: \+ j. e* `9 p m. R
1-2 OOTB环境演示% X& X1 O2 ^2 x6 @4 q+ S7 s) v
. d$ X/ Y% a9 ?2 n( I- \* ^- l; ~第2章 实战环境搭建
. U; k7 W/ _6 s# U0 x5 Y+ t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
# C# i" T) k9 @" [; P2-1 -课程目录
- c: O' o2 f, I2-2 -Java环境搭建+ I& ]8 C9 |5 G& a" i' K. |
2-3 -Scala环境搭建
: b. {& ?% n: C5 i2-4 -Hadoop环境搭建' b* ?) F" n; ~
2-5 -Maven环境搭建* ^. J5 s2 D# V8 h' J# R
2-6 -Python3环境部署
# R5 b, w3 v/ R* i7 J2-7 -Spark源码编译及部署8 @/ t* ~2 b4 h9 q
" d; m) B+ K- w- b/ _9 G第3章 Spark Core核心RDD4 V4 j9 u4 U" ]0 X! l; i
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
: g) ~1 I7 M- ^3-1 -课程目录
q# d3 Q. e7 [. B! h3-2 -RDD是什么
" m9 T) `# A! z3-3 -通过电影描述集群的强大之处; O; O1 v% F. r; P9 F
3-4 -RDD的五大特性 e, P0 |% c+ }" C
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看" u! K. R8 h, Q# a3 C m( g
3-6 -图解RDD9 J+ V" r( b9 F8 w& h
3-7 -SparkContext&SparkConf详解, p$ r7 H' k% l' G; H1 x% x; X
3-8 -pyspark
8 A& T4 G/ d/ I3-9 -RDD创建方式一
0 ^' f7 ?( n, \7 ?( M6 ^( [3-10 -RDD创建方式二
. h# `7 a) A: q3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序* w4 ^/ Z" h, w9 C: I5 d) V- B5 _
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
~' S; j6 @+ p6 Z# E; O3 a0 d# B& b2 n( w1 [3 e; q9 _
第4章 Spark Core RDD编程
+ D. c$ n9 f) b0 s" R/ G2 I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
$ Z) h! s; [: g7 k4 \4-1 -课程目录" o( M, s* C/ Q* q4 e5 ?
4-2 -RDD常用操作
9 Y5 M" K( m4 z0 ~2 H# k4-3 -map算子使用详解$ X6 y' r6 v6 o- d5 y5 G
4-4 -filter算子详解7 Q t3 G' k4 C+ R: `
4-5 -flatMap算子详解; F/ s& U/ {: u, E! h( c
4-6 -groupByKey算子详解6 U- w* X/ x, [2 c; E. i
4-7 -reduceByKey算子详解% i4 q3 K! X% _2 c
4-8 -sortByKey算子详解1 A, K5 b! _2 d: j, g2 x9 a
4-9 -union算子使用详解5 ?. W R6 M# _; ^9 q# ]4 X
4-10 -distinct算子使用详解
7 U" P! |/ l C, O% {4-11 -join算子详解
1 N8 v- M b6 s. @! F; A4-12 -action常用算子详解
- @( D0 P g& `: E, c4-13 -算子综合案例实战一词频统计8 F# i/ R# p$ |$ c& f! F1 G
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构$ d* X5 s9 N u' ^: ~
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计' D8 |2 |( [# I8 {3 p) X+ k2 y) Y7 {* }
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计3 |$ Y- z) w7 ~/ w
+ g% Q, h0 ?9 a1 j* j% u/ B% j" [2 t5 l
第5章 Spark运行模式
- p! w! g( w. S/ a$ Q& X. X4 _本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
% p+ t+ q& Y6 k+ k% H; n& z5-1 -课程目录2 A3 x- {: b/ ^6 F4 r) G4 R, m
5-2 -local模式运行& P. v6 L, \# Z$ t2 b8 J/ E- `" t
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
9 W5 Y4 k9 d* |4 ]. S5-4 -standalone模式spark-submit运行
% w6 D( Y% a% e2 x& F* I" O5-5 -yarn运行模式详解, I9 D3 f) c7 r; H7 u
7 s8 @* c" a% R- l8 f
第6章 Spark Core进阶
; Q5 k W* X# y0 o4 B3 B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Shuffle1 E2 w% I; Z; A! K0 l
6-1 -课程目录7 _: ]" t1 M8 s3 ]+ g" ^
6-2 -Spark核心概念详解/ v' a; O# g& S1 f
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
4 K: h' n& x; l3 Y6-4 -Spark运行架构及注意事项" l3 M$ {- s7 D9 x) f# C
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分) D/ P4 }2 T6 I- s6 p( _
6-6 -Spark缓存的作用
9 g2 M, r4 a N5 q7 s2 G: b! ~1 N# n N6-7 -Spark缓存概述
8 H1 [# \8 i' v) \- b6-8 -Spark缓存策略详解" D( a, Z/ ?. ^$ j |5 V% e
6-9 -Spark缓存策略选择依据% C1 J# K! S4 _- h7 T+ e0 n
6-10 -Spark Lineage机制
1 [2 H/ |9 ^. o3 l b- G6 R3 I" H6-11 -Spark窄依赖和宽依赖* G! k: O$ F2 r3 Q4 u% Z
6-12 -Spark Shuffle概述
4 n1 {$ d( O& d' v: j6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系4 o2 x- q! L7 f1 s. a2 y
: w! `4 n, K3 Q! G% n2 t9 g第7章 Spark Core调优
1 G `. f! 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
+ L6 `5 J6 `6 D, t( a0 \7-1 -课程目录
; K3 ~$ g' T( z% }7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
0 q( M) O! [/ |( {" @6 }7-3 -优化之序列化3 W" X1 m+ d! Y9 Q3 z9 K% {' p
7-4 -优化之内存管理
) K1 j2 [; K+ U6 A% p, @$ o8 r7-5 -优化之广播变量
9 W, q6 Y3 d# f# m* f u+ C( z% I7-6 -优化之数据本地性
1 e8 g" C8 _* {* P
, r) n, l' y# {. c5 F/ r第8章 Spark SQL! ?! e ^( [+ _. {% `
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% t/ h, _( [' |8-1 -课程目录: u" e) N3 Q; t5 N7 A% q
8-2 -Spark SQL前世今生: `+ m3 @5 V s; i2 N9 ], ]
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正% N; U! t& K" E& E
8-4 -Spark SQL架构5 V" @) Z. I2 I1 Z
8-5 -DataFrame&Dataset详解% ~1 n9 x1 j; i8 x# y+ B9 V4 C2 G
8-6 -DataFrame API编程% W; K+ Y2 G3 }2 B. i
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
$ l! f" @7 |: [1 c4 R+ d8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二 Z4 v& a2 T1 U- F% d8 j4 s6 p
8-9 -Spark SQL其他
6 r6 r- q' F/ X% n; R& X3 p. f: i
第9章 Spark Streaming6 |; T; t0 _2 p: B$ N! R
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; J/ E- K4 N6 I: S& w: s
9-1 -课程目录
% ]' D# R7 s z4 ~/ C9-2 -Spark Streaming概述/ h) |/ J1 ~& Y' E* y
9-3 -实时流处理框架对比) S6 e- c! R3 p% B( ?8 i
9-4 -Spark Streaming执行原理5 b" I, x& l( b) T
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming& v1 f9 ^! h* E
9-6 -核心概念之StreamingContext
6 ^& h, Q8 U8 P+ x# Q9 c9-7 -核心概念之DStream及常用操作1 Q: U% ?; g1 I4 N
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战" c) h$ K* h1 {0 Z& I* u
+ S0 u3 p6 D: p8 t% e第10章 Azkaban基础篇
5 x5 w, _) P; i, r4 M- u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
/ X) L, y6 F' \8 v" N' c" ~10-1 Azkaban基础篇课程目录& p/ U$ m6 y5 Q% E0 A L
10-2 -工作流概述
1 g6 ~. e8 [9 U4 K5 j10-3 -工作流在大数据处理中的重要性' Z; B' S# _, c4 }" C i1 o
10-4 -常用调度框架介绍( r& M% \) W ^1 B, r4 E, g+ y
10-5 -Azkaban概述及特性3 J N& O9 H/ X7 _9 R: {" A, H
10-6 -Azkaban架构
; D' l9 |6 \9 u, N; x8 F# }10-7 -Azkaban运行模式详解+ T! E4 S! |) F& g+ D- L7 s! x
10-8 -Azkaban源码编译
5 b9 ^3 N! X# ]+ W6 U6 `) s10-9 -Azkaban solo server环境部署$ B9 A0 ^- ?4 Q% f3 u! n
10-10 -Azkaban快速入门案例7 q5 `/ x, b# V+ ]; t5 x/ a0 y
8 ]$ f$ I" x( o第11章 Azkaban实战篇
r' j( `" h# U8 |* K5 w, B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1 ~1 O1 \, A. T9 F
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
1 W' W o5 @% V) u9 w) h11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
+ B- C% t, f6 U11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用 |. A" D ?# B6 y4 H9 H8 N* z6 X
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
S8 a! e' ~; O7 b# Y) C+ [11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
' r! P/ T. u/ s/ i2 x11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用/ Q6 O1 n3 ~6 u
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
. [4 f- C/ j2 @5 m
# n2 `' c; h* b$ T2 w! O第12章 Azkaban进阶篇
; @. v [0 A9 }# j( I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
9 `/ E) s; e* B! ~5 R9 \! H. |12-1 -Azkaban进阶篇课程目录: C5 T o2 c- z1 w6 r% `5 E
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
7 A0 M6 J& l. w& B12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
: h' H- R" l& `+ {/ J3 p) i$ b- x12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建% E% b* Q3 N/ ^; k; R
12-5 -Two Server Mode之使用实战* N9 r3 x. S! P" \
12-6 -Azkaban权限管理; d2 f1 A9 A+ Z; ~* W* a5 b
12-7 -Azkaban中AJAX API使用$ n, a/ p9 \1 Z2 Y' ^
12-8 -Azkaban Plugin的使用8 R# k- W5 ^" \/ G2 i
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
& w+ K. { ]3 }, m12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
, l$ \7 p) h) k7 N ?6 ~" }, s
{- y6 A5 G! e# ~第13章 项目实战
$ ^! A* k7 a+ \. Y" ^. s) i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
: w N) G; f2 c( S3 j13-1 -课程目录% l- E$ o. L5 |" N) G& m
13-2 -大数据项目开发流程* q: I9 e/ R( O) _! j! x5 T
13-3 -大数据企业级应用
0 B$ G7 n! j2 \5 v# l+ S13-4 -企业级大数据分析平台8 s( E' n3 F- X. B3 ]
13-5 -集群数据量预估2 h- U8 w! M: z
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
8 w) g. a' H+ {% V6 q0 r- Z N13-7 -项目需求5 S4 }$ L3 t# Q, c( h
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列" y7 ?' y2 F8 R: G. L# ?
13-9 -SparkSQL UDF函数开发- @, P& Q. B: l. K
13-10 -每年Grade出现的次数统计
, w1 P+ r8 {2 e, H" ]' [8 O13-11 -Grade在每年中的占比统计
2 b0 ^ ?7 V. N0 z% ^: a6 s0 ^2 F13-12 -ES部署及使用
8 X* U$ G3 f5 L13-13 -Kibana部署及使用 T/ p& N6 O4 z- [0 G, p
13-14 -将作业运行到YARN上% ]& }) v# m" u* ~9 A% m! n
13-15 -统计分析结果写入ES测试
3 N2 G4 @1 u2 f6 P; M. n3 m# X: Q13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
- R7 f1 Q9 B8 o- W+ X6 y13-17 -作业
. ]* w, u S5 F1 B13-18 -通过Azkaban调度整个流程
" F' Q' f, K4 Y: H13-19 -课程总结及展望(重点关注)' v/ M* @" N4 n1 x
# c; R& H) L) f/ } n〖下载地址〗
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+ D6 L$ e& p( i& Z4 J$ Z----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------! D! x: h( F9 E
/ E& D* Z2 ^$ h$ `/ w4 e5 b
〖下载地址失效反馈〗
' }: p, M* n& i' t: t' W7 R7 U* ~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
+ F. W% G) G6 V# E$ R, ~% c8 K7 U* z; h- i$ B3 D7 b3 ?) ^# V5 G
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