5 a, A; D! Q0 V
' P( M2 y7 d. [+ |" @+ l f
〖课程介绍〗
) t( F# j6 J: a# K! _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。: @) x% }. w2 @0 M- M6 Y
9 d0 W1 r) z9 w3 U) M
〖课程目录〗
, w( U3 d6 L# E1 S4 p0 ~第1章 课程介绍: d b8 V. Z" P: y! i7 s4 Z
课程介绍
* M9 i P1 i! I# \ P( I7 j1-1 PySpark导学 试看
+ \ T; S( b$ b1-2 OOTB环境演示5 s% g# S6 F% c8 q6 A: |- ?
4 f: q& J: j9 {8 ^4 m. z第2章 实战环境搭建
2 N' }9 ~& M; Y q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
2 r9 n' c( A" p/ S6 _1 A$ p2-1 -课程目录
( G1 \3 \; N0 b- f& T2-2 -Java环境搭建% j. E/ j# J4 m6 b P7 l
2-3 -Scala环境搭建6 p& `/ Y' R! R0 b$ D+ [8 G
2-4 -Hadoop环境搭建
! d' B1 ^, o7 P- v) x6 M* X2-5 -Maven环境搭建
3 ~5 O% @* P3 \: U0 Q2-6 -Python3环境部署
- _, q" P1 E1 j2 h! I0 i# J+ ^/ `, \2 H2-7 -Spark源码编译及部署
4 r4 p( x& Q0 k- y( S
4 M/ d/ O6 V# D% }" U* G3 O第3章 Spark Core核心RDD% P- q) ]( R; d2 Z3 {7 J1 J
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! q2 U0 \9 r6 _
3-1 -课程目录
" J8 y; {: q: \, y+ X9 K* d3-2 -RDD是什么1 n$ V0 D9 ~) \. r6 f
3-3 -通过电影描述集群的强大之处
5 f2 Z4 I/ C* G: e; X+ ~7 |, y3-4 -RDD的五大特性* I; l/ Z! U" b7 V6 n$ X, @5 x
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
1 P) V; d0 \5 K8 h k0 R/ }3-6 -图解RDD
" d6 S7 Y) B1 V% I3-7 -SparkContext&SparkConf详解
h4 n* v: C: _& p# @3-8 -pyspark
2 i- E* j# o0 _5 b/ S3-9 -RDD创建方式一
( A( f1 K4 Q& o9 x$ Z3-10 -RDD创建方式二
& L4 ^8 ]5 x) R3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
/ ]$ I% ?# u; w# @" W5 }& a3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行6 y9 |' a+ B+ e; }0 C) p6 z
! _8 D) ?4 K, i& b C d
第4章 Spark Core RDD编程3 x0 S7 E+ h! j( e6 Z
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 V5 n# {, {. L9 \3 I4-1 -课程目录
/ M0 K" F, w$ {0 J h, c4-2 -RDD常用操作
4 `; ?: l# W N4 X% E1 H4-3 -map算子使用详解3 @, L K( I) M1 l
4-4 -filter算子详解
+ g" }2 p! {$ Y( i% ~4-5 -flatMap算子详解
) z( K2 U( x% I) u% E9 p4-6 -groupByKey算子详解- R6 Q6 _( u( K) d9 v' B& W
4-7 -reduceByKey算子详解
; E) m5 n8 _) p3 g5 r( u' c4-8 -sortByKey算子详解1 N( {8 A% B; [2 p# ]! a6 B
4-9 -union算子使用详解
& \* j: m. q! b( P9 C1 o4-10 -distinct算子使用详解* Q* O' [ D7 S
4-11 -join算子详解
0 K# q( B4 o* ?2 M2 k& i+ K% l7 s4-12 -action常用算子详解
B- A/ P) z3 M) {- ^! W( I4-13 -算子综合案例实战一词频统计
. Y! h' S' L# X7 C6 y( i: ?3 z8 R4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构$ ~: F, l* T) a
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
: Q* n- L4 c9 C; t2 {4-16 -算子综合案例实战之平均数统计: R F. C$ n) Y7 P6 b8 I+ z
8 U* |$ \3 g8 ~0 k* |- I. O第5章 Spark运行模式
* I3 |2 g/ w; c/ F; g) b# C% j* T本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
- d2 }* w+ p- [5 Y: A3 P) k [$ z5-1 -课程目录
# A; q Q5 c2 H0 i' G1 B) }5-2 -local模式运行
. C7 o: z: E' W7 C8 l! |5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行5 `4 y4 h! |* R; U# U
5-4 -standalone模式spark-submit运行- M. e' T" N7 a5 P) z7 H, r; j' X
5-5 -yarn运行模式详解
- ^$ ]9 `( G& S8 w& g) v$ ^8 v1 o4 Z# {# U% ~
第6章 Spark Core进阶
: `0 |' a( q# |: ]2 R( j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/ `* x; C3 K+ M) ^4 y' G( P; Q) l
6-1 -课程目录3 b8 v. |0 \6 A$ a8 z3 ]
6-2 -Spark核心概念详解
6 J3 g7 H, u4 c% c$ Z* p$ j6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看! I u2 n u9 e4 B
6-4 -Spark运行架构及注意事项( K1 o8 I. v2 t
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
: A/ ^* O7 i8 h) F# [! w6-6 -Spark缓存的作用
) b0 b7 t; C3 ?6-7 -Spark缓存概述( ?' B5 P2 F. F% n( |: x
6-8 -Spark缓存策略详解
2 H# d+ a0 t( n6-9 -Spark缓存策略选择依据
P8 t C+ B: R! t6-10 -Spark Lineage机制
+ h, Q5 _; t7 c$ b# u, @) f6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
0 k2 ]3 V6 R/ x5 N' q7 ~/ [6-12 -Spark Shuffle概述1 ^' n* ]/ g1 l3 J/ X: ?
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系; J/ M3 N, G% `4 l% W' L
: U Q' k* ^+ M' I, _
第7章 Spark Core调优
/ p$ r: Z- ]3 U5 `& J8 [3 `5 x' t6 ~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
" m9 ` h1 a& q9 i6 K7-1 -课程目录
7 }' I/ J3 g+ ~# Z; G. _7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
. r# P+ d( R# s( Y v& G! Y; n/ M* L7-3 -优化之序列化; {3 ?0 o5 _/ }# U% {
7-4 -优化之内存管理# w7 _$ r& N3 \' e4 Z v. K, [, X# `+ G
7-5 -优化之广播变量
0 e0 _2 s5 t, s; ]; S% r3 f/ B7 K0 O" m7-6 -优化之数据本地性
; z9 I' w' R3 M! s# p9 q. M4 E8 s4 G/ n- r ^
第8章 Spark SQL
8 D: x; n+ y: o" H' Z" I0 q$ C) _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+ a. X! ~- t6 v" D0 F
8-1 -课程目录# c; W9 R' X: d
8-2 -Spark SQL前世今生6 | \1 J. |/ Z% c& C
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正0 K1 A7 D: Q* \- ?- u8 U2 y: I
8-4 -Spark SQL架构
8 N9 Y; v7 h/ W Z+ k8-5 -DataFrame&Dataset详解
, s# b! x! U2 a- u7 v& P: Q+ s8-6 -DataFrame API编程
0 K: }; v( k/ `/ z/ J8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
! r7 h2 T: F0 p% i) A. v3 ]" h8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二6 C4 ]5 _) c! r4 X" q0 m
8-9 -Spark SQL其他
( Z F) {* E7 X: O# e& f6 n# g& @2 H
5 Q" o/ ~( `4 k) E7 Z' ^第9章 Spark Streaming$ ^0 P8 i$ `7 l: b. P" K( K' ?! |
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1 h$ ?/ @, q7 D; p1 t5 F
9-1 -课程目录
" m4 T+ \0 n: M" e4 k& C" N9-2 -Spark Streaming概述
0 u* H: Y6 l9 _5 d' R9-3 -实时流处理框架对比
2 J- o U K0 g; [4 a- P9-4 -Spark Streaming执行原理% J. `; p/ v& k5 ]
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming# \5 [ b5 \- d+ w& r
9-6 -核心概念之StreamingContext
7 o: j9 F E3 s$ X9-7 -核心概念之DStream及常用操作
* {* w! |! q, j8 O1 [; y9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
& _0 w8 E4 m+ }5 b
+ Q- N" k5 P. m: l第10章 Azkaban基础篇9 O G2 \$ [# `) j' E; r0 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
9 j( G, y9 j, u( t e$ T/ d" L+ e6 S- e10-1 Azkaban基础篇课程目录: x: I0 ~3 N4 i& P
10-2 -工作流概述( ^1 c4 T0 N0 A/ g
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
' K1 |& T( c. I& W- L10-4 -常用调度框架介绍
9 ^ \6 Q, {. ^10-5 -Azkaban概述及特性
/ e# ] N$ c$ J: K10-6 -Azkaban架构6 x4 ?" c6 u9 U
10-7 -Azkaban运行模式详解
8 v8 G* a; H1 s$ q10-8 -Azkaban源码编译, D/ }. k8 b6 `( R$ R
10-9 -Azkaban solo server环境部署: B2 c% V* O- c# n
10-10 -Azkaban快速入门案例
6 _% k" X# W7 y* l+ ^8 w5 {
& j: t: G1 ^% }6 ^0 l' Y第11章 Azkaban实战篇3 e" }& x% Z) L4 S' g9 v
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( ~" `/ e5 K) Y! d1 l1 ~5 z
11-1 -Azkaban实战篇课程目录: U/ Q4 y0 I& J+ w4 V$ u8 C1 m7 \0 N
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用+ k2 J9 t7 i' p7 i
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
! j* ?3 H7 {8 U6 N5 ~ m11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
! Q+ F& S3 S! _8 |9 p; u11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用9 [! s0 }8 I/ \3 W1 p& ]8 R+ @% t
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用$ [- P# r; o( Y6 @
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用& [. C" J7 K$ y; T& E' ~7 h4 I; N) c6 y$ j
% D" P% d5 ?+ [8 Y7 U' x2 @第12章 Azkaban进阶篇 d- c7 k e/ }( H& Z4 U, t! ^9 d
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, o, [, ?/ B* }8 ~$ C/ c1 m
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录, H' j( h) p/ o9 J( {: X
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作; Q, P( `0 j0 O" O7 d4 B" m
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
' ~* H* x/ N9 `. x& n, U% I/ v; v5 b12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建9 C4 u5 X( l. E2 D
12-5 -Two Server Mode之使用实战1 W. K0 I# K' Z9 a: n/ q
12-6 -Azkaban权限管理
3 D8 P& L; Q$ L- y12-7 -Azkaban中AJAX API使用
% i0 j! g. J: @# q% \5 J$ z12-8 -Azkaban Plugin的使用
$ e: r6 S v4 @$ f/ F4 Z! n! i12-9 -Azkaban中短信告警改造思路 {" X9 K4 s3 _# I
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路4 w$ i w4 A4 n) g, X+ s, B
/ {7 B. y6 n" _+ R: ^3 D第13章 项目实战. j, N* a. p+ W4 x; X
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4 m9 z4 O% m8 N6 h; c: j
13-1 -课程目录7 u, X g0 t5 A( H
13-2 -大数据项目开发流程
' y2 e8 P4 `: G) |# U# X$ [13-3 -大数据企业级应用
* q. l' u; F2 ^/ R* H13-4 -企业级大数据分析平台, X- }8 X a) o2 i( }* u
13-5 -集群数据量预估1 t, k( [: @% u+ y/ {* I- g" i
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
$ W+ B$ \# ]; ?/ S* X13-7 -项目需求
- l) I4 b/ c3 o$ e9 b13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
6 F$ m2 ^2 [1 D* w13-9 -SparkSQL UDF函数开发
+ H0 P( d" B/ R! A13-10 -每年Grade出现的次数统计
# q3 P& K h3 I* Y+ P13-11 -Grade在每年中的占比统计: A P1 o T- @2 f- Z; d
13-12 -ES部署及使用
: \" j/ G2 n; t" w5 ~13-13 -Kibana部署及使用( v2 t8 C# }) j* v9 i2 E# M
13-14 -将作业运行到YARN上, R5 E; e, b( z, q! n1 }2 d
13-15 -统计分析结果写入ES测试1 G _( r: [$ _, ?# L9 c( }8 |
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示 W$ A* b' q' c1 `+ K# Z
13-17 -作业
5 t3 D! T: l! ]13-18 -通过Azkaban调度整个流程
6 \* L! K' l& W. ]- ]6 Y, C13-19 -课程总结及展望(重点关注)* L3 i8 X6 O8 }4 ~: y) f
* o: p/ {' S1 s- W7 q〖下载地址〗
! w3 h1 }5 c. h& q9 o& n% x; p. Z+ c D! Y* ]8 G
4 F% u6 G4 D3 l4 ]4 W7 M& [----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
r) a8 l5 a* k$ F8 g; \5 n
/ |, j: `- C& c1 s( d8 o* \* i〖下载地址失效反馈〗/ `& o% X; h3 }- ?8 [" P9 T6 g
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, r8 Z) e8 `6 [
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1 F: U$ e! ?1 P有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。 |
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