) C' F3 R9 y" @( a4 }7 n. t
+ j& @$ ~0 D" b# c" R# J0 z
〖课程介绍〗
) p+ t/ d6 g) ?% z! s$ 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。' d5 Y( F R% R8 B
' K3 m; [0 a$ G
〖课程目录〗/ V7 P+ T/ l: u. l7 m8 I
第1章 课程介绍' C- b# x% ?1 G `# o
课程介绍
: z; p$ H' U8 F* L6 s1-1 PySpark导学 试看" f: o+ y+ q; S1 O* v
1-2 OOTB环境演示
. V! N, N- P N( H& J
1 H/ g, I3 o9 o( s# Q' v1 h第2章 实战环境搭建
# F3 m: v5 S R r# p: y1 r& x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
- }9 C6 n2 q, Z0 {2-1 -课程目录
. m8 K# F6 {* R. s* ?! S; I2-2 -Java环境搭建& i6 w( Z6 E$ K9 K
2-3 -Scala环境搭建- l0 x+ u2 t: A' Y9 f
2-4 -Hadoop环境搭建
# E% u4 S" o4 a# y2-5 -Maven环境搭建( Z# @$ Q9 h* n, }
2-6 -Python3环境部署
* n: ~ _6 a8 h4 c8 R6 R2-7 -Spark源码编译及部署) ]3 M6 N6 [) O4 c& t7 ~: q5 i
+ @4 f- X: I# Y; n- t. h第3章 Spark Core核心RDD9 a( l. @! A! T% C! ~! N
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
. i, P( c" Y* ?* A2 j3-1 -课程目录
: W3 \2 F* A! v8 p3 w0 L3-2 -RDD是什么, _5 v/ b6 N# ?5 g! h
3-3 -通过电影描述集群的强大之处
4 T3 v9 ]% s! l0 }1 j4 I3-4 -RDD的五大特性2 \' W" E6 v: p, g
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看. R* O* ]& \# c" N- {
3-6 -图解RDD, X) h5 a. `/ I/ {
3-7 -SparkContext&SparkConf详解% P( ^5 S6 p0 @% g
3-8 -pyspark$ z+ w3 x* L8 z" d+ G
3-9 -RDD创建方式一
+ n. P" J; u* Y, H2 |3-10 -RDD创建方式二
d9 D# F: i) s8 g3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序& Z- W/ k/ g8 I4 D8 q
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行9 V' T G* _, ^# x4 F
% ~) H! }. T' |2 G7 g* d第4章 Spark Core RDD编程
1 @4 {/ a7 f+ W3 j) ]; Q Y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! X" s9 y1 f6 s
4-1 -课程目录 y* }; c: `, f9 |1 f4 N
4-2 -RDD常用操作
2 k- z, x" T5 x. @0 m0 k; A4-3 -map算子使用详解
2 z) B* K3 q# m$ i! ]6 [; W! G4-4 -filter算子详解. T: r9 I0 d, |( z3 o
4-5 -flatMap算子详解4 g) r- N* R7 d' Q# X
4-6 -groupByKey算子详解 F# M- Y% v* |7 x. b0 L) M* W
4-7 -reduceByKey算子详解% u) Q5 U- J/ c/ D" U% Z
4-8 -sortByKey算子详解$ t* c& E2 q9 t2 ]. x
4-9 -union算子使用详解
/ u; f( L/ i% s1 I, G' I4-10 -distinct算子使用详解
. R# z. N# |' U+ L: G6 o+ `0 W4-11 -join算子详解
# C! o9 y$ F2 e9 `* n( F( Z4-12 -action常用算子详解
7 ~$ G7 _! v/ p9 I* B4-13 -算子综合案例实战一词频统计7 N0 |; O: U1 T/ f
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构+ H" N/ N$ A: l# I O7 z
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
( F/ \8 D- z- n+ ]4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
/ K6 s- E( V2 C9 m& ~2 K% [8 u5 `3 W. R7 q( S( |
第5章 Spark运行模式$ T; ^- F6 S* J4 i; O. I6 Y
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式% J; ]% T) L+ k9 n& g
5-1 -课程目录
/ A0 r" [8 q7 J& A% _0 B4 g5-2 -local模式运行& x2 {0 {/ m2 \" E [3 d
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
# D4 H5 G0 d( [8 H5-4 -standalone模式spark-submit运行, _9 L) @$ y: x7 _$ m6 o( ?3 m
5-5 -yarn运行模式详解* t7 B+ ~0 D# g+ f
6 R6 z4 ?- f3 C, Q第6章 Spark Core进阶
! v: i! i U) ~ M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
( u* c* V* U$ @% n7 k, s$ M6-1 -课程目录
% h3 `# Q7 |9 W1 c& Z: L7 w$ y6-2 -Spark核心概念详解0 s- m' H" Y1 u: I
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
& T2 h& x( f& d0 |- Z1 t6-4 -Spark运行架构及注意事项* n+ x3 p9 `" f+ t. n3 o
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
: E5 q% h) f; c1 \% [, d% `, ?. E6-6 -Spark缓存的作用9 B" d2 _0 V" Y) X c! W3 p
6-7 -Spark缓存概述
+ E5 D% I( j. N6-8 -Spark缓存策略详解
1 T {7 }+ _8 {8 [/ x6-9 -Spark缓存策略选择依据$ Z5 S) Z5 x. v3 Q& l- z
6-10 -Spark Lineage机制
8 I g8 n0 K. v( _. |) g6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
( m! k( Z0 s; C6-12 -Spark Shuffle概述
# E3 R1 W2 u2 m6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
: E! y+ A7 ^' l" C1 e1 @4 @, a5 ?1 B9 a% _
第7章 Spark Core调优
' c$ I4 b6 i3 G7 C! J5 l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5 F; n+ }3 y4 i* Z* s, O
7-1 -课程目录) {; Y( a3 R. `+ y
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用& m. [$ g2 H' ?" C3 |1 O
7-3 -优化之序列化, P! p6 p8 C# C9 E9 {
7-4 -优化之内存管理* M( O' X( m' ?. H, p
7-5 -优化之广播变量5 f/ b; o/ X/ W' e. T1 Y( {4 H- ~
7-6 -优化之数据本地性; y( k, J+ r+ ~, u) H
+ f0 W5 X- K' H# g# T) R第8章 Spark SQL
M" r: E4 v6 }7 B m: I) I0 d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
- t A/ g' t& ?8-1 -课程目录
# P T6 ]7 ~9 H* N, X4 e8-2 -Spark SQL前世今生: K! ?8 U4 j5 y" x6 k0 `
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正; b5 Y( m" B1 F* L. ]
8-4 -Spark SQL架构, [1 h* i2 S9 k; J& F4 E
8-5 -DataFrame&Dataset详解7 f2 @4 s' T; f9 H
8-6 -DataFrame API编程$ d% C3 I9 w' h
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
2 \: n! g6 M, C) b" e8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
; t3 w6 x% g: c0 E }# H6 l8-9 -Spark SQL其他$ d4 K6 ?+ j9 t- }+ a
M* I- d& A& y' v- H7 z# n9 V! W第9章 Spark Streaming
9 o s3 T7 u" X# t! _$ [. _6 h# n% o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- k% N9 B8 {8 B: R. d& o5 G: l
9-1 -课程目录% C- M. j; x/ a Z& g: ^9 ]5 L
9-2 -Spark Streaming概述
8 o7 K) A% ^& G- F/ N- y& d+ R6 P9-3 -实时流处理框架对比
' V# a3 `# i* _5 H. T9-4 -Spark Streaming执行原理
/ S$ m( w) U% J+ S" `. I+ J9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming2 U% r- @9 `- r; `/ D9 F9 A
9-6 -核心概念之StreamingContext/ V) A7 g0 O) {) J+ J0 ^
9-7 -核心概念之DStream及常用操作! R' @: C5 Y* z
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
+ x! j4 `$ O+ C7 Z! T
( C1 b/ K9 L s3 I# q( K6 I第10章 Azkaban基础篇
$ C! z" F/ e/ M: A$ p" P1 f5 i1 G" l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2 N8 h' A( r7 H
10-1 Azkaban基础篇课程目录2 I5 b. t$ r( ?% V* f
10-2 -工作流概述- A+ j8 U$ L! t3 }5 K8 K
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性( ~. p$ t' c2 Y3 w
10-4 -常用调度框架介绍0 E- y- p# O& Y* O
10-5 -Azkaban概述及特性
- J( ]9 R4 N1 `6 W* h10-6 -Azkaban架构( m; Y5 S, {. n% P) b' X* b p9 H
10-7 -Azkaban运行模式详解
3 A1 s5 ?" T( a5 p! I10-8 -Azkaban源码编译
3 j0 T, m. F' W, Y3 P$ g10-9 -Azkaban solo server环境部署4 U! ]( p" b3 Z0 x6 ~4 I/ @
10-10 -Azkaban快速入门案例4 i* L5 G- x. m$ M* v; b
# Y# v6 L; p9 V, E
第11章 Azkaban实战篇
$ C7 b6 U8 r/ o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 P# i* ?7 Q$ J& a* f4 `
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
# F6 b! |) ]9 T# V. K4 m6 o11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用- Q! M3 ^: w4 r I q( j
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用& ?: q5 g. @. t8 d( ]
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
/ v A q7 d O- `' [11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
8 ?- ?0 m! M* j; O11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用. n4 K7 ]9 `/ X4 u9 F6 o- h
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
' y0 @# Y2 E5 K9 b/ a% Q8 r
; V2 Y+ E( P6 K9 u7 W$ W第12章 Azkaban进阶篇
* x ^2 a; a" w9 K3 b3 d0 ]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
. Q$ ^, P7 p; R6 `3 V12-1 -Azkaban进阶篇课程目录8 Q2 [4 r3 k/ W3 W+ S
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
) q2 n8 b j; N( j12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
0 d' b* T6 M0 ^4 s7 R12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
; L' ^8 i* T: `2 N, K! |3 j, u" I12-5 -Two Server Mode之使用实战, w+ W4 ~" K& g5 G" c
12-6 -Azkaban权限管理
3 i# B6 e+ S; I2 ]( Z' k, D12-7 -Azkaban中AJAX API使用! u* Q5 A, l' ]3 B
12-8 -Azkaban Plugin的使用
* }! h3 k8 o! x12-9 -Azkaban中短信告警改造思路" w- J8 X/ r) r7 f/ X# A5 K& ~
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路8 ~* j0 U: w. g" {( S. p
* l. E% l+ {* H* M; M l6 v第13章 项目实战
3 B& `6 q7 ~: s2 H( e# p) P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
: Y+ E% t5 {9 i6 g; L. z8 k1 @13-1 -课程目录
6 ] ~) f+ a4 c0 n+ s. _9 |2 p13-2 -大数据项目开发流程
! @! \" b! T4 L1 u. c1 ^13-3 -大数据企业级应用; t" a! S7 u, w0 l
13-4 -企业级大数据分析平台
- n6 w' K5 X, \2 }, y13-5 -集群数据量预估! z1 l0 b" t7 S5 `* x$ ~& C1 j! @
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
O8 X! p/ c. b' l& T z13-7 -项目需求& i; u) \- T1 W1 d l9 X/ T
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列/ g: [0 [1 e7 g" P( ?
13-9 -SparkSQL UDF函数开发, k& U4 `! b( k0 L: [, u
13-10 -每年Grade出现的次数统计 u' I6 B& q- {" t9 h9 T3 O6 E
13-11 -Grade在每年中的占比统计
8 Y1 I. S! ^+ G$ U13-12 -ES部署及使用
9 Q3 X4 t6 n: K6 |% X4 r) V8 i13-13 -Kibana部署及使用
. }! o! ~' {1 M( I/ {* D# Z5 B, V2 Y13-14 -将作业运行到YARN上
% v& T5 J% ?7 I/ ]13-15 -统计分析结果写入ES测试$ s2 P% E' F3 U
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
9 h2 b* S4 P& v! }$ i1 ~/ E/ z13-17 -作业& a$ b6 p- e0 K% |0 E
13-18 -通过Azkaban调度整个流程7 r; {% n7 D4 R8 M3 ~! O
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
7 \$ T/ q3 F4 p
# h* E. K3 P, B1 R5 ^! h# `5 c〖下载地址〗
& z, n; k' h2 {, g7 g/ K0 [ q/ `, G4 k2 b3 s% g: V8 t
* f; E6 Y$ S, g6 Q& ~
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
9 E) R6 p' C! x1 M0 g) @1 p4 \ b w1 I" ^1 r" }5 ~
〖下载地址失效反馈〗
5 s% k6 k y" H. J# @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& ~+ q* s6 C$ ~- K
( A& c% `# V5 Q3 y' x" g
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗' D, R X( n. N4 R
全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html" ]7 `( a s# [" \! T! G
- d( {, H# i, `0 ?# N
〖客服24小时咨询〗
9 P5 L% v# g; N: g. q+ g8 S% D有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。 |
|
[复制链接]
