, ^# W0 C; O( a6 r) L' F/ q' m# Q) Y x2 _+ m ^; u4 o
〖课程介绍〗
- x& f7 q- {* p! w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。
: [/ O2 w! l- b2 |8 ^6 p- N( T& h4 {- ^8 o# y! D M- z. ~9 {" h+ o
〖课程目录〗
! s, B% S% t- m3 `& k& F7 i第1章 课程介绍
- t' @+ u1 D, g P ^+ s0 A课程介绍
3 o( g: e4 E% s1-1 PySpark导学 试看
8 c0 t2 Q: k9 n/ ?1 p# e: b: G# g1-2 OOTB环境演示" x" v8 I8 @1 |) x( `9 N
! u3 _+ h4 `9 d1 V! B9 {
第2章 实战环境搭建' c+ d' J- S4 ]1 g$ h
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' K0 p" j. Y, @& D0 P: @- n
2-1 -课程目录' F9 A( m+ T) t$ F. V
2-2 -Java环境搭建
6 x" F ^1 K; t/ l n2 j0 Q2-3 -Scala环境搭建, q( ]/ J0 j8 v5 x
2-4 -Hadoop环境搭建
. A$ u8 _# P$ U, V2-5 -Maven环境搭建
- X P' i; }, L6 X/ \2 x2-6 -Python3环境部署
. S" R4 G' ]/ n. G9 v2-7 -Spark源码编译及部署. Z1 U5 P. P2 I' S; ?- D
! e5 w1 D" D* g& N
第3章 Spark Core核心RDD. N% ?5 B% t1 t8 z$ T9 T
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
# [8 H1 \* J5 r! g! i3-1 -课程目录0 q# F4 [! U2 N( R
3-2 -RDD是什么
( y0 ^. y) y3 I9 s5 M2 ?/ S. @3-3 -通过电影描述集群的强大之处4 K* ^) Z; d* \
3-4 -RDD的五大特性# q5 k! d3 ]# h( C) C0 |% o0 z
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
5 s6 i/ [. [9 o+ }0 @: G ]0 [, w3-6 -图解RDD, }( s7 b' b! i2 Z7 b% d
3-7 -SparkContext&SparkConf详解7 ]; j# M" U# W8 X
3-8 -pyspark
' H# a/ X F" p* }5 P& ^& ~8 `6 n3-9 -RDD创建方式一; g+ f0 R* V- Q; p2 ^" x1 x
3-10 -RDD创建方式二
) ]4 V- R5 \9 x8 _3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序- X2 X2 A1 R4 p9 l E- e2 n
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行 a1 \8 d8 z4 |" F5 x
* c! `/ X; b1 g
第4章 Spark Core RDD编程: w2 \# x/ Q' W% E
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
/ M% k5 w! f" z3 n4 M( N4-1 -课程目录4 p+ }- f( E+ a: v% a
4-2 -RDD常用操作
! k# Y& i, ^" w t4-3 -map算子使用详解
: v4 S: D5 y0 Z _5 J; @4-4 -filter算子详解
- E; C; x9 K. U8 z" v+ L" {; u4-5 -flatMap算子详解
& a/ v n1 J. f" j4-6 -groupByKey算子详解7 H. |* X5 v4 r1 I; G7 k O; ~
4-7 -reduceByKey算子详解
; o( ]& f* u9 O4-8 -sortByKey算子详解
3 Y4 _6 g' ?9 ^( ~% k4-9 -union算子使用详解
. U# J3 _% K5 ~7 C% Y$ f4-10 -distinct算子使用详解7 d" y! R' q; k4 v
4-11 -join算子详解
! \% A7 h. h1 Y& I4-12 -action常用算子详解0 K2 d; G7 ~- Q' w8 j
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
8 L7 R& \+ K$ b4 }7 L" E! v4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构4 y Z# F. j0 G* ^% s/ S
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计$ ~ `' l& ~* M3 ?# {! m, _9 }7 a
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
1 |- b0 H* V' \+ p5 K! e9 j
1 p2 u2 i" O/ v- T$ f. G; A第5章 Spark运行模式# b @* D& C- z8 e, Y3 z5 L" w
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
( i6 p' Y' S J! g* i5-1 -课程目录
0 R; F1 \( C) d3 i; P/ }; Y$ u5-2 -local模式运行
( O9 w; A2 a7 D, b1 e2 s3 l: k5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
# s' G, d& N- f, s5 p! x7 w# K9 o( O9 w5 L5-4 -standalone模式spark-submit运行7 ]0 a# V% X/ }; C7 x" d! \
5-5 -yarn运行模式详解0 e6 j2 k- Y2 \( z
# \6 A9 @9 m$ V" z
第6章 Spark Core进阶; T* M" U! Z; s. ?2 C* g! 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; P" }: K* K2 X7 R! }$ N' T' U2 C8 H
6-1 -课程目录; w* Z/ y$ c I3 T$ c/ j5 ^
6-2 -Spark核心概念详解. t& C7 K x( G: Z: W
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看2 h8 L! s8 }+ q8 q0 r' n* q
6-4 -Spark运行架构及注意事项
( @/ A2 ]0 E: g- a) ]9 ?! N6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分# ~; |4 b# k. b( J2 ^( ^% ?
6-6 -Spark缓存的作用$ C# d; A/ H5 L
6-7 -Spark缓存概述
: x% D) X5 J! ~( }6-8 -Spark缓存策略详解
8 L- e- q! X V( C* g8 d0 [. {" ?6-9 -Spark缓存策略选择依据
' a! M. \2 |$ P: g( s S6-10 -Spark Lineage机制# S8 r) g0 x- f/ l# H
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖& H1 F% s9 V2 b- K- ~
6-12 -Spark Shuffle概述8 c a# S S% Y q- J
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系; u" \& D) y5 d C) t
& c' l% R1 o5 P- W8 P
第7章 Spark Core调优8 s- |0 L3 ?+ w6 S8 h
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
, F+ T/ @0 A+ | N9 T* B6 o7-1 -课程目录
- h3 a- x, A, m% i4 ]1 v3 F7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
0 I5 R5 S1 S( u# h6 j S7 b7-3 -优化之序列化
1 U+ Y+ b5 ~% c5 {/ [7-4 -优化之内存管理/ S! s- u2 E1 E8 p4 A5 p9 N
7-5 -优化之广播变量
& c* v1 C$ y4 ]7-6 -优化之数据本地性; `( \2 r" h- u/ p5 \9 a* v
7 ~" Y0 j6 T7 p4 O6 r$ S- [第8章 Spark SQL u* z# ^4 g/ R) V0 {% J9 K+ a \
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
+ W1 [$ ^# y2 Y! L3 t8-1 -课程目录) ?" ]3 \ r" }) b% [! e
8-2 -Spark SQL前世今生
: v6 }% f! r0 Y2 M8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
& ^* g, I3 z. N5 ~+ H8 u' @6 k m8-4 -Spark SQL架构) P9 z7 y: S8 d: ?6 U
8-5 -DataFrame&Dataset详解) n" w. N, D* T; v
8-6 -DataFrame API编程7 }: k' @4 v/ e4 |3 f; w( h* ^
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
5 \' X6 y$ p3 L! D2 S1 s i* {8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
" ], q1 w' p! o0 |9 P1 q, }8-9 -Spark SQL其他
$ `- G% y. J4 E/ L7 _1 ]' \0 I0 s0 Q9 X& k6 n
第9章 Spark Streaming
) D0 Y7 V8 r7 n; 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 o1 G9 v( i; {, L+ w
9-1 -课程目录
1 L/ | {) v9 S# Z8 U9-2 -Spark Streaming概述
1 |! S' K# {* k1 |* K" ^' T# B; f1 v9-3 -实时流处理框架对比
$ t3 W, p& q$ V0 r. Q$ g4 D9-4 -Spark Streaming执行原理* |. r L, N0 u. F1 d
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming# Y% J7 i& O$ d
9-6 -核心概念之StreamingContext' A" r) [! t, u2 g" z
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
0 V9 |3 y* k4 F: t9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
% a+ e7 Y0 D8 C# {
* W5 W6 \; M& ?9 ~4 O) u7 r9 c第10章 Azkaban基础篇) d: d# w# L' H7 T7 r) U( l2 x- ]
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; v, P4 x$ t: m; U
10-1 Azkaban基础篇课程目录
6 ]) A9 d% W# |8 u10-2 -工作流概述
/ w& Y, @ Q' A9 u10-3 -工作流在大数据处理中的重要性% T5 H& w, F) x
10-4 -常用调度框架介绍8 ]' u. s) |8 F& o* H3 V5 {
10-5 -Azkaban概述及特性" ~" I5 M) K" c. @; ]/ D
10-6 -Azkaban架构
! W6 k: c! `& o9 ~" q10-7 -Azkaban运行模式详解! Q2 [& X, A6 x( C% J" B
10-8 -Azkaban源码编译1 ?6 O( H+ V5 W! I9 Y
10-9 -Azkaban solo server环境部署
. i3 a+ U' v- C* A/ O10-10 -Azkaban快速入门案例
5 y- G! J! ]8 a/ X" b
$ b; a1 m6 w d, f* o' [- G第11章 Azkaban实战篇+ I; z6 v. f7 f' w) Y# {9 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
! ~! O9 w7 v! I# K11-1 -Azkaban实战篇课程目录
7 M( [! L. L) y* k* w3 p11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用' N: m. z+ V3 g- m0 l# z
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
8 } L$ E$ C- R- `0 w11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用; d. Y+ D6 G% s# x
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
* l# R4 \- f$ z2 \: {6 U11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
9 B7 Y$ k5 V/ p7 y2 \11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
1 B {) x4 N6 X( {, V; N2 T. w; Z& A5 B8 L3 P/ z* m7 Z, O
第12章 Azkaban进阶篇
* w z! n4 J/ H. I* B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" g5 y7 k6 o4 S
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
% _6 g2 Z1 r- \) W2 |% y12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
1 C6 ~- n T7 X' l& B12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
5 v% T9 R6 W$ i0 c1 R12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
! s5 \% |5 M$ z12-5 -Two Server Mode之使用实战
: `- } ? x& w, _! m; H! o12-6 -Azkaban权限管理
% z( V* G1 D4 [2 B! s% M12-7 -Azkaban中AJAX API使用
- W, U5 `/ S3 R" D12-8 -Azkaban Plugin的使用( x( ?8 \5 |$ [
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
7 W4 K6 Q- l5 p R6 f12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路8 `' V2 v/ I1 p6 I l9 \& ?$ H% ]
! [1 l% T L8 K第13章 项目实战
- o9 t. I) d0 t( 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
; q4 p" R! s4 ?0 m13-1 -课程目录" Z' K* V7 |: Z* m* Q1 O1 H% r" _2 z
13-2 -大数据项目开发流程+ }, y6 [0 x. L8 {1 }) F
13-3 -大数据企业级应用
2 W; f( h1 Y, a4 K13-4 -企业级大数据分析平台
4 d. M8 J( C# v8 a4 Y13-5 -集群数据量预估
! n: k V B* e1 D$ R* W* `$ J13-6 -集群机器规模&资源&作业规划8 n" H0 t, o% T- M: u$ [
13-7 -项目需求
5 h( Y7 j( R# g13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列% A8 u7 {' f% _2 K1 o6 R& {
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
0 b& o' t& Z* M' T* M13-10 -每年Grade出现的次数统计& A/ f5 x ]8 O. Y5 k: Z
13-11 -Grade在每年中的占比统计
) V! F! B0 k; H13-12 -ES部署及使用
7 K4 ^3 Z+ e o+ k8 ?13-13 -Kibana部署及使用. p5 i2 ^1 H: {. R& b/ h3 M
13-14 -将作业运行到YARN上* F$ z9 ~8 _6 f* D2 {# O! z
13-15 -统计分析结果写入ES测试4 O( |5 B* M! K/ x: d& G. S
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
, ^1 B4 S; g* P3 X/ W0 z13-17 -作业
w+ U& ~* X: I13-18 -通过Azkaban调度整个流程
4 a5 t6 P2 o' y0 O3 s z7 @/ J& c13-19 -课程总结及展望(重点关注)
& v2 x% \/ K1 J& ]' g+ a2 B! z9 R6 c* }! Y9 X. d& R
〖下载地址〗
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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( U# e5 I V. T) J
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