0 Q3 }! r# W6 t9 z
% F- a4 L$ r- Y* M& _
〖课程介绍〗
: {+ L- H, V' f- l1 c- `" V% m9 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。
9 Z$ G5 u! U7 M2 _7 _' V+ H4 p Y. a4 f* `4 A# H
〖课程目录〗
" r: @0 y! R W; C3 w第1章 课程介绍' v- {4 I" X+ W
课程介绍$ i" j- U$ i3 h8 W/ N! {
1-1 PySpark导学 试看
! Z/ l+ @1 j$ E1-2 OOTB环境演示
/ q8 C/ S: ]6 l. q3 T3 q7 H
' y H1 P8 U' k& ], X/ Q. ~第2章 实战环境搭建
* s0 F5 R' T3 C4 o* R/ G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. K4 c% L8 I' f/ F5 Y# H3 t& a0 e# |
2-1 -课程目录! G: i7 r+ g0 u4 A& }6 Z$ @! }
2-2 -Java环境搭建+ Z9 j& o% s: i4 T& l
2-3 -Scala环境搭建1 a5 I1 g: u; {0 X1 k6 E
2-4 -Hadoop环境搭建
, Q1 k- |4 J E% e$ z; a2 `) T- W2-5 -Maven环境搭建
4 Y9 Z& J( b, p9 ?$ {2-6 -Python3环境部署8 y" S3 w: L- U
2-7 -Spark源码编译及部署
" E, T1 Y/ j% t- h
5 w9 a& P/ }; x; [第3章 Spark Core核心RDD
6 N: Z/ `: ]9 d+ {% U \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4 X6 ?# {7 A3 X' ^! U8 o, m
3-1 -课程目录5 T. s y- g: G1 O
3-2 -RDD是什么6 A; W! j0 y8 R0 i
3-3 -通过电影描述集群的强大之处) h% x: n, q2 u
3-4 -RDD的五大特性* C% S8 N! E* D' \5 f: Y
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看/ P z) f- ]6 ]$ p" e
3-6 -图解RDD* ^; Z1 f, L( D2 l; q$ w* g
3-7 -SparkContext&SparkConf详解 Y8 z- P" ^1 Y
3-8 -pyspark* M. F* Y+ f; T" i# z
3-9 -RDD创建方式一
, @1 I1 _9 h3 f# Y4 _5 o9 C3-10 -RDD创建方式二+ S% A4 _6 C4 p6 B0 ]5 ?- z
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
7 d% ^ n' \; \# @- g3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
) p3 s; O/ \: M- X) ?
9 f! M) f7 X4 L: L' ^0 h0 w5 i( W6 k第4章 Spark Core RDD编程
# N" }9 Q# D9 ]3 X6 R' v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
, Q2 y$ ^- `& d& m4-1 -课程目录$ x. A4 k6 A' n; F
4-2 -RDD常用操作
4 r- h: n5 U' Z4-3 -map算子使用详解
7 X4 e" A# E3 L4-4 -filter算子详解( M* R" U4 s# ^) Y7 m: M' l4 I
4-5 -flatMap算子详解; v0 w2 f D+ w2 I* L
4-6 -groupByKey算子详解
4 b8 W# u0 `/ O) ~* q! h8 v4 W! h4-7 -reduceByKey算子详解
8 @, m8 a; N, N2 K4-8 -sortByKey算子详解
1 Q2 z# \ E0 k" I7 w, ^4-9 -union算子使用详解
0 G: E* p! v" ^ R4-10 -distinct算子使用详解
* C' c- w1 F% ?4-11 -join算子详解
# U) Y: t8 o l: I" V4-12 -action常用算子详解" Y) D7 [' c0 X
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
% X/ b- R) j# r- l. S4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构5 O' k) x( ?5 ~3 Q
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
% O7 j+ @* o9 Y4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
E- r A( m- X# t: p' [
( b5 _9 d, K8 X1 ?第5章 Spark运行模式
: V2 B) q: P% A3 D本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式: G8 h/ p6 k4 D0 w0 M7 x. Y6 E
5-1 -课程目录
$ n: k" Y6 `5 n2 W8 e% X2 t6 J5-2 -local模式运行
% P5 J6 o8 e7 F/ S5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
( _3 g" [1 B; A8 b# L5-4 -standalone模式spark-submit运行
/ ]# G7 c, |( v9 B0 P- t8 ^ n" c5-5 -yarn运行模式详解
- `8 \8 V3 t3 F# V5 l2 g a0 }
7 ~6 ~% L* v: ^; }# n第6章 Spark Core进阶" q9 a7 z+ o6 s# h4 A
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! V- b% ?, x! O! q
6-1 -课程目录
2 Z$ V' @' b9 h, c/ [) M0 T6-2 -Spark核心概念详解
$ H6 M @- A F. {) E$ _! o* w6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看3 U6 r7 a& U4 Q* y" y8 u
6-4 -Spark运行架构及注意事项
& e' z% v. e% F: m" J6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分/ K; \/ i% Q0 o) n# M+ Q) B2 A0 H+ g
6-6 -Spark缓存的作用/ b$ }# e: G ~, ]* x) B
6-7 -Spark缓存概述- o# i, @: a( D
6-8 -Spark缓存策略详解- h4 U; q7 A/ W5 b% B H: [
6-9 -Spark缓存策略选择依据' h6 K5 t$ n6 c n( _
6-10 -Spark Lineage机制
; U: r! A; n9 e& H" N' g6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
2 G6 I0 l' i9 B' G1 v/ q8 _+ p6-12 -Spark Shuffle概述
3 |+ d6 J* h0 V$ W" u1 j6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系7 S L. ^ E3 ^- A* G* s
* O1 {) e3 j$ r
第7章 Spark Core调优
9 f0 V: _- A& r! b8 e2 n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3 M$ q. h+ N2 [( T$ |% Q7 I" B
7-1 -课程目录
2 |' x8 P' Y4 V7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
7 h9 F% N. v, w/ ]$ u+ B$ ^7-3 -优化之序列化
& w, j1 B$ P- j7-4 -优化之内存管理. K# h6 ]2 S1 N$ O1 C
7-5 -优化之广播变量" S! t! R! s7 K
7-6 -优化之数据本地性/ X8 b3 Y* C$ K! _2 O9 }
& J7 s/ H3 k- ^% H
第8章 Spark SQL7 U* w5 y# x7 v. ~8 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
9 R/ K0 k; r# z: N8-1 -课程目录8 i1 P( }- z( ~+ w& e
8-2 -Spark SQL前世今生
+ k; U1 D& F1 D! H8 B# S P) }5 O2 o8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
( W" D0 b# Q5 H5 J" ~" c8 t8-4 -Spark SQL架构
+ e5 `, C4 a+ E% R/ |% n8-5 -DataFrame&Dataset详解6 G3 |- i3 _0 P1 P/ ~! _
8-6 -DataFrame API编程2 q Z$ I0 c+ M$ \2 Z
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
. W2 I5 S7 H& v8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
0 S) ^0 j; d0 ]' D5 G+ G3 k8-9 -Spark SQL其他
6 x3 V3 V2 h. O0 l: t& |3 w! j& M/ ]' V8 S, `' i
第9章 Spark Streaming+ ^6 p' e, T* S! y z* \* X$ C6 f3 l* ?
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% m4 Q3 y/ ]( \8 s) }+ ~% P
9-1 -课程目录
- K- M7 q! ^- n# o" ~6 D8 T9-2 -Spark Streaming概述" N9 ]# O4 I2 W4 q/ [1 }% G
9-3 -实时流处理框架对比: d5 j0 X$ \7 ~" \; d, I3 D
9-4 -Spark Streaming执行原理# K- W# T& n: L" J, b" Y
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
! u0 O! I4 o6 G9-6 -核心概念之StreamingContext2 a8 `2 f3 G& t
9-7 -核心概念之DStream及常用操作- F: t! R- x9 L$ j4 J$ \1 V$ |
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
9 [( ~4 u7 p- G
# V7 L& }" ]. b7 m第10章 Azkaban基础篇
' b+ j! W' @& [! @6 w: R- D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& V9 W0 ~# [& F
10-1 Azkaban基础篇课程目录- e/ ^3 J; g6 j$ M" b8 c) l3 y \
10-2 -工作流概述6 Z# ]; n* R/ m
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性' m( b: {& ]# K8 c2 Y2 E* V' ?! a
10-4 -常用调度框架介绍* U' g: Y4 ]2 ?; J* i& [4 R
10-5 -Azkaban概述及特性7 G' Y# I- k$ _8 i
10-6 -Azkaban架构' ~ Y/ R5 b4 N
10-7 -Azkaban运行模式详解/ Z) h7 Y2 ~! \- [+ a4 c; @0 z
10-8 -Azkaban源码编译
0 P! }: r I; `3 r x5 O# W1 `10-9 -Azkaban solo server环境部署7 k& [5 X: |5 N1 p# k% m- G; @6 d
10-10 -Azkaban快速入门案例
/ H1 Q* f! P8 p2 y! a6 o( ^
9 y% j7 G7 ?# y" l3 A: v第11章 Azkaban实战篇
8 a3 u: R6 p; x) A6 Z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5 Y" _% G$ v; ]4 Y" K: a; s# w
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
( Y. {( ^2 \" j! b11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用0 i) H6 g+ I4 z7 @: y( ~
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
+ {5 A/ Y3 l9 h& l5 ` ]11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
3 |2 R% Z2 r$ t: w11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用7 c, ?/ P7 y& |) z# |5 R7 P
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用- \1 y! n" C1 `1 o
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用1 [; s$ b! `6 j1 v: a [
0 C7 H# @8 |) t. ~* ?2 y6 K
第12章 Azkaban进阶篇
/ _1 C/ `* K" d/ U$ o3 L2 J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$ F9 r1 B9 z0 l& I& x
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录* e& e$ k3 y0 Y2 E. x8 B4 w7 s
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作. s" y! V4 A3 [2 X
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建! s4 z# D3 P. F3 C% o' H; M9 t6 z
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
3 F5 l% V0 Q6 b$ B/ A: p$ T12-5 -Two Server Mode之使用实战
; @# l1 B7 _1 \, N) T7 C5 E12-6 -Azkaban权限管理
A4 D% ^- |+ n' j) r12-7 -Azkaban中AJAX API使用
$ G& ~+ ^% x) V- `) K1 {# m12-8 -Azkaban Plugin的使用# m" n) e7 z! D4 m+ L
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
& P1 K% p4 t3 d- n, Y$ I5 ?12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
' a6 b: R1 D2 _
3 s+ K( J7 ]% s( c第13章 项目实战% q }% X" y {5 \" L- T2 ?/ S
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* k* X5 h; F. B& j' v8 }
13-1 -课程目录+ v7 q z" i/ H7 w
13-2 -大数据项目开发流程
6 n2 T1 a5 U, {. z7 |13-3 -大数据企业级应用6 K# V' n: M( @1 @5 ?4 y$ x
13-4 -企业级大数据分析平台
6 C: x/ e: D* }- s+ L13-5 -集群数据量预估# A5 o) A( P3 l3 ~; u% ?' T
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划, |; E3 ]1 l, o- S* S2 ]8 k
13-7 -项目需求7 _( @0 R4 p0 R& s
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
) K, ~5 j- G8 N$ `) e. D& @4 o13-9 -SparkSQL UDF函数开发
f/ }- G) _ ^& F! G13-10 -每年Grade出现的次数统计8 x/ y$ O$ ~8 ^' M
13-11 -Grade在每年中的占比统计4 s& n( ]" H5 d6 q; }! y" V; I t
13-12 -ES部署及使用
4 D: q8 k( R8 J& j, |13-13 -Kibana部署及使用
: `# B5 K8 {# W n; L13-14 -将作业运行到YARN上( q6 ~3 ?5 @8 q5 T% ~2 _
13-15 -统计分析结果写入ES测试- i9 G7 ^" i; F8 k% N
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示 m2 {1 ~# O4 h
13-17 -作业3 i5 n" L( K. G7 f, ^6 ~) _/ M
13-18 -通过Azkaban调度整个流程% S1 o3 H$ _- e+ C5 ]3 c: i
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
* j ]; m2 Y+ |+ D- T; C4 o9 M
H! I3 [" q7 L) `7 Z, }: ]〖下载地址〗 Y) ~4 s" p( U* g2 }2 D4 ]
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! v& S% F! K- I/ _( w% C% S8 M/ L& X* ] Y- ]; b. E
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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：22303040700 H- k R# W; _+ @2 a( @# }
7 K. J! C* X/ C9 ^3 k8 X〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
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8 T# m/ [& X2 \' u. n( J' H6 [1 {〖客服24小时咨询〗) b U4 A$ d4 u
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