' Q6 I" Q6 J- r+ q% W* q' B& B+ M
. Z* i, J3 B. R- X7 p0 {〖课程介绍〗
$ e' \ G) B$ f, b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。, p- g& S# ~6 t3 L
6 K: E' U+ S- K( U3 t
〖课程目录〗
; k. w3 w: K& k. N1 h& l- G* N$ `第1章 课程介绍1 J3 C) d& e6 @( q" o8 T
课程介绍; D! L/ u# {. k& W9 Q, A9 M) H
1-1 PySpark导学 试看3 k! P Z1 }' x h
1-2 OOTB环境演示
0 E1 g S8 `( p) H4 Q( p' Y% l' ~
. Q1 M1 U% [- d- N% N m第2章 实战环境搭建
- {8 U6 {2 x; f' P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1 G# A6 S; w& G y! Z
2-1 -课程目录$ Z- Z" l T, H2 M( i
2-2 -Java环境搭建0 @6 w1 q( p& r) \2 Y. W
2-3 -Scala环境搭建
2 e6 p* K! d# k; [- i" a$ d+ k2-4 -Hadoop环境搭建
8 c$ D% ? ]7 V* I. @2-5 -Maven环境搭建! z; _& ~& k8 \% v5 T
2-6 -Python3环境部署
- C( }& U5 ?9 b- i2-7 -Spark源码编译及部署8 \+ T' F6 F% P0 M+ M& q) T
- f- @1 w6 J( f第3章 Spark Core核心RDD- C; F1 _" _' ~" R& Z5 [
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" l! O$ [9 `; O: ]* W
3-1 -课程目录: Z5 j l9 N: ?
3-2 -RDD是什么
7 L0 k- P& U6 {$ Z3-3 -通过电影描述集群的强大之处- Q: [2 F. j- o5 B" Y: i' Z6 X
3-4 -RDD的五大特性0 N! e+ Y o& D4 N7 e+ k! E
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
+ h8 K1 x7 l" _3-6 -图解RDD
( ]5 c6 a3 d& b! y$ R5 a3-7 -SparkContext&SparkConf详解8 O4 q3 z) I. t6 E- ^
3-8 -pyspark- @5 M$ E; A; ]& e0 a8 d9 T" B
3-9 -RDD创建方式一
& e$ d3 y) G+ F! _, P5 r3-10 -RDD创建方式二6 ]( l' q9 q+ f1 X
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序( K# U) O% \: c
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
* o5 M4 E. e/ r3 c9 o
- U I; \6 Q7 z7 @. k0 A( N( J. P第4章 Spark Core RDD编程4 K: A' p- i7 p7 f1 O* i( g
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 _/ |8 m( ]1 F$ \$ P& S! C
4-1 -课程目录
' N4 t; d( i; B Z4-2 -RDD常用操作
- A/ P1 L* c" B0 |8 i4-3 -map算子使用详解
( a1 h [, G- f4-4 -filter算子详解5 `( L9 A4 C1 Z5 e% P
4-5 -flatMap算子详解
/ J3 \0 w' _, f% G& c! h. |4-6 -groupByKey算子详解
1 H2 q1 O! e; K7 A4-7 -reduceByKey算子详解7 q) h0 v- s# D8 P8 g, l @- ?
4-8 -sortByKey算子详解1 m e- w& _+ x
4-9 -union算子使用详解
* p8 e( R4 A6 @) y" m4-10 -distinct算子使用详解
4 N( n8 X0 ]# }' R4-11 -join算子详解
. l! l1 [. w3 l# w4-12 -action常用算子详解5 A2 f* A4 u, K; s9 Y
4-13 -算子综合案例实战一词频统计* e7 V Y+ v F2 _( f
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构7 `' x* J% D( e
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
3 \( _9 b$ u# w3 ]4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
: C9 K1 W* ~% Q4 H4 `$ L
7 R: ~* F- S$ P" d第5章 Spark运行模式
5 `* z4 e9 ~) y" c8 g5 v本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式1 z S/ r2 s+ W+ ?' |% N& t1 R5 \
5-1 -课程目录" x8 y& @( C& A2 b/ E. h
5-2 -local模式运行* y% r* T% ]9 A8 {8 @ U7 @
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
/ n. e) `+ V7 _' c8 b: h; {! A/ T5-4 -standalone模式spark-submit运行
: F r; C; P2 X0 A5-5 -yarn运行模式详解
0 T0 f7 ^/ T7 A' H# p; t# U
" z$ l5 Q% g7 X* k% Y% s. h5 P第6章 Spark Core进阶
5 Z6 _& u# N! x- v! z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Shuffle4 l% ]7 K' K4 w! B, O- ^3 `
6-1 -课程目录
/ ~5 z' j* L" U( t+ O5 S( N j6-2 -Spark核心概念详解6 |; d% r2 o: K$ F4 t% V
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
& l* a, t, q$ F( c3 _/ K) ^% t6-4 -Spark运行架构及注意事项
4 T) o; ~ h) R& c5 Z# {6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分 L# v4 |. |, q
6-6 -Spark缓存的作用
! H) ]; D4 `! C6-7 -Spark缓存概述
+ W5 I6 Y8 C7 j8 @6-8 -Spark缓存策略详解
' G! e- Y' k. }4 l& x( V% L6-9 -Spark缓存策略选择依据
, U1 A0 v+ U2 s9 H0 Q& t6-10 -Spark Lineage机制) D0 G. g1 z! k) @
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖8 q e& k3 a( I2 U2 A5 \% R; E
6-12 -Spark Shuffle概述
% ?. b/ B$ P& V4 n0 W6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
* w3 d2 }3 W; ^! X. Y, a
/ Y7 U2 z* D6 W. Y第7章 Spark Core调优
- A5 C A. u4 j+ `/ F3 J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' E* [6 A1 m, t, T7 _$ J2 J
7-1 -课程目录
0 N& K) I3 d( u5 M7-2 -优化之HistoryServer配置及使用+ v8 \' G1 |: g( N Q
7-3 -优化之序列化
( T0 B7 }# E+ ]8 F& G1 F, m7-4 -优化之内存管理
$ J; A& E: u3 y0 ^7-5 -优化之广播变量
* g! f" w7 Q. p* b( {' t3 y7-6 -优化之数据本地性( B1 H D) N; n* G o! j- U
: s! L( i4 M; G" g
第8章 Spark SQL
+ s- B0 w% W/ X$ D4 {1 q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6 h* m* u5 F$ C/ q$ Z3 _& c" s
8-1 -课程目录/ D! f O. k. f
8-2 -Spark SQL前世今生
J' x* P5 D- b D! Y' T$ g8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
; L7 t; W3 q2 U8 N- p: |- c8-4 -Spark SQL架构- \" c& u+ T- ~' w4 f
8-5 -DataFrame&Dataset详解
% Q+ q S3 K% s3 H5 R. d$ I1 w+ r8-6 -DataFrame API编程1 q4 Z& `% F O: |2 {1 k
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一9 `" `- A" Q% f- S% C" \
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
3 t0 X c1 c P7 x v0 R/ G$ M8-9 -Spark SQL其他" K6 G9 } s' G5 j
$ t! f) d0 l9 B- C第9章 Spark Streaming& _4 a& S: i$ I% q8 a+ 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
: @- U% ?/ c9 L! H9-1 -课程目录
% l: M& U. L1 X2 c* b9-2 -Spark Streaming概述
( d/ h; D9 Y- h: j9-3 -实时流处理框架对比+ ^- t1 B# G. t) I
9-4 -Spark Streaming执行原理4 c3 d. J( ~* r6 x+ r4 G
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming6 F. p8 K: O) ]* r
9-6 -核心概念之StreamingContext6 A& y) ]( ^* m! _) t' b7 U
9-7 -核心概念之DStream及常用操作3 M: U1 ~7 V) L; U. ~: b: e0 G$ Y2 u: [( W
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
& H6 p. ^3 B% \! e4 S7 h1 L3 _- `8 ^/ f7 k0 r% B/ K3 f
第10章 Azkaban基础篇1 k' g5 {# R$ U( r _/ 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
3 p) a+ R+ c- D, e10-1 Azkaban基础篇课程目录
/ ]* ?) c6 Y9 N# f2 }) i7 t10-2 -工作流概述3 u, _% t: k. k2 u6 a
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
! P- h' ~7 L Y) `# C& q; N10-4 -常用调度框架介绍
/ z6 R. q% W8 Q8 m* @10-5 -Azkaban概述及特性
# x) V% e; I2 G1 f. h' X10-6 -Azkaban架构
% E5 [$ c) F l9 ^10-7 -Azkaban运行模式详解
" H" o' G) }6 k% n% r6 b10-8 -Azkaban源码编译
* X% ~( m: a5 r& x& Q10-9 -Azkaban solo server环境部署
6 }# j" Y2 Q2 `8 c- a: u10-10 -Azkaban快速入门案例
) C# T, m }! h& b
" C3 Z; V% d) }6 d第11章 Azkaban实战篇- \+ S' t. E: e2 D5 a% r
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
, T4 f3 D) l" `8 a5 k. X* o- ^11-1 -Azkaban实战篇课程目录$ G# Q3 o1 |3 A5 U5 x; w
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
: f5 K0 E' ~+ P! y: T. T1 c& Q11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用" o2 H' O1 t/ g# O' z8 V$ @
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用4 Q# G: D) I, p
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用8 G5 L; o/ L1 M- S
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用9 r: |. m" S; |5 ?& {
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用& v4 m( Y& K$ j5 G6 _
; d( Y! {* w# C. q5 x* n第12章 Azkaban进阶篇" i8 A( _% c6 D4 Q W
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 q+ C- G) }) m6 d! E1 Z5 T12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
% c9 e' Q3 B% ~6 S12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作* e! ?% K3 a7 k0 K E4 X
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建5 i( Q& w5 S5 c. F2 j9 t
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
5 B, G8 [: w6 d! x* D6 u12-5 -Two Server Mode之使用实战
4 k" X4 O( Z: [3 C: Q; z12-6 -Azkaban权限管理
! k9 `' s% U$ r5 @5 g12-7 -Azkaban中AJAX API使用% Q- e: j4 Z- j
12-8 -Azkaban Plugin的使用+ X! v3 E7 M* C* c6 K6 l9 m5 l
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
* y. m g4 s6 n- R) ~: r12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
+ h# p; r1 C) b) O/ R4 z8 R2 t; W
2 x2 P9 R# d* ]9 _; b; y5 N第13章 项目实战2 l- h) X o$ u
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
# U# _. E- O0 ]/ i$ D8 J3 v8 v13-1 -课程目录
0 `! J# v% n0 P" R; b6 i13-2 -大数据项目开发流程* c9 @) {2 C3 m9 B
13-3 -大数据企业级应用
' J) J+ u% _3 }" e8 y5 F& k( e13-4 -企业级大数据分析平台- F5 S# ~7 I' ~6 \% p5 Z
13-5 -集群数据量预估
. ?7 A" }! l9 K- c& l7 `13-6 -集群机器规模&资源&作业规划; {! } i; T# c% p) h1 H0 G8 L
13-7 -项目需求
5 d9 h/ g5 S ]6 q3 j13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列6 }" _3 e7 C7 y+ h9 L
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
9 t* P3 M, R) f( @8 g13-10 -每年Grade出现的次数统计' i; U; P5 z5 M6 y2 d0 R
13-11 -Grade在每年中的占比统计
& N) j( }/ A6 w: X7 \1 H" i6 z5 J13-12 -ES部署及使用
/ D; w( m! t1 ^13-13 -Kibana部署及使用' T- E* v9 Z# r, J8 C4 O& V0 p
13-14 -将作业运行到YARN上
1 ~, m! Y4 d0 U+ G' T2 U13-15 -统计分析结果写入ES测试
- N, `7 _# \ F' i# H13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示8 u! {5 e. {$ k
13-17 -作业
. d" K3 ]+ u7 s4 H# `+ B1 J13-18 -通过Azkaban调度整个流程+ i5 S! e |% t) h1 Y, R% [' h
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
3 u7 F. u4 O- S# G: z2 S$ H# @
- Q% G" P4 |3 G/ |〖下载地址〗
& a q9 ?0 v5 x7 V1 Q2 ?& x, @: p. v: x/ K9 j" m9 L
8 t0 U& l+ K7 [8 O, t+ i1 \----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
0 Z% `- p/ r: A/ s- h( ?
4 `+ L, }+ h) ~# F7 c〖下载地址失效反馈〗4 J% d$ k x) L3 `& O, z9 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( Y' j x+ w/ R; H! b( b4 @, h$ j1 x
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) `7 F3 L }# C: k有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。 |
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