, b+ N0 P0 K4 h I, p* S9 i% M0 g- `( D4 [+ e. C' j
〖课程介绍〗
9 f" j9 X7 Y" i. e+ w' v. _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。# L0 Q! G- S1 _( \# J
7 [, I+ G- h3 r〖课程目录〗/ B5 A* E% K& W+ b( R1 a \
第1章 课程介绍) R8 ?+ _" z" k1 }
课程介绍+ o" m% N6 I* A" {$ s% @
1-1 PySpark导学 试看" ^. @7 J2 b8 N/ n
1-2 OOTB环境演示
$ W- `2 _7 V! o6 T% {) r# \& E1 J! f" ?
2 M& S' ]$ s) c. ~) g+ G第2章 实战环境搭建" }5 r- f8 _, z& t- n
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
- U. }2 z9 [( O5 J- s- X2-1 -课程目录8 X7 @0 }) W; J @5 J2 i
2-2 -Java环境搭建
, ?# l/ a% R# z% E& \2-3 -Scala环境搭建
% ~. L0 R3 d. @0 f" \2-4 -Hadoop环境搭建5 m$ A3 \' S2 h: X* @) V" I- ~2 {
2-5 -Maven环境搭建& ]- y: K, s$ q; |( C8 M
2-6 -Python3环境部署& H( x) ~( m f0 Q, B
2-7 -Spark源码编译及部署
* i! k, V5 P4 h
- D* k; ], t/ F8 Z- U5 P( V+ R第3章 Spark Core核心RDD7 z- Q$ L" c; G/ \: X$ U* Y9 ?# b2 r7 C
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2 R [) C/ y% |# v! ~* ~
3-1 -课程目录9 D* y9 v8 K; a* q) ]$ l
3-2 -RDD是什么
- D: g/ V, ?8 f3-3 -通过电影描述集群的强大之处
# o9 X" j! U8 I8 F3-4 -RDD的五大特性* [5 h2 d- Q, v$ a8 k6 ^
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看$ L# p! w- F( B- p9 Q; Y4 \: f
3-6 -图解RDD- E4 ~3 ]2 h0 Y
3-7 -SparkContext&SparkConf详解0 I3 b T6 y# R' U9 ^ u
3-8 -pyspark& U* t: Y0 C! m5 f7 E1 A1 u
3-9 -RDD创建方式一
7 j# K+ e! l8 n) L7 M* J6 q3-10 -RDD创建方式二
, I* v$ k* c0 J1 |3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序; o# A8 Y9 D7 x; l1 H
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
* C) F6 P. u( F! S! D, g2 U( c& }, L0 J4 i; ?' E
第4章 Spark Core RDD编程
4 @6 b9 N& x3 a9 {; D* s% }9 m7 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
- b# \ O" V/ v" V& x6 N0 x4-1 -课程目录
& j: O3 H2 r- [( P6 E( X8 t. [4-2 -RDD常用操作! e/ \* _7 m, z( ]7 e u, t$ g
4-3 -map算子使用详解
: K2 p7 c( {) B; c5 z4-4 -filter算子详解
& Y. W: W, o- a6 h A2 E4-5 -flatMap算子详解( N( k" z. T x7 b0 J! @
4-6 -groupByKey算子详解* a3 k% E6 T1 E b! z9 c
4-7 -reduceByKey算子详解
. a9 C: h$ F+ ~5 x1 C; f2 F# h4-8 -sortByKey算子详解
2 z6 n M3 e( i+ C; W! e7 \4-9 -union算子使用详解' {/ D" I/ X5 h4 c
4-10 -distinct算子使用详解) Z7 s) |* E( C8 R
4-11 -join算子详解
. x, W. o* u! Y n4-12 -action常用算子详解3 S0 T. }1 M+ m+ Y7 N: r4 e" l7 _
4-13 -算子综合案例实战一词频统计 v: ]2 e4 @& i: Y7 |& o
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
4 r. Y, {: ^/ h- k7 O4-15 -算子综合案例实战之TopN统计1 M! w6 J6 i8 ~+ Z* Z2 e6 r D& h9 I
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计( J: A+ K& G; ^: a5 ~ v! x: G; I( y8 F
8 m8 Q& S9 z7 i. l1 [* L第5章 Spark运行模式$ j0 ]& r% X' R) r) ~2 R* r
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式& @, a- X2 ]4 m5 w* S6 ^9 p
5-1 -课程目录$ x) Z$ ~% H( x6 {) ?- G7 ]
5-2 -local模式运行, G0 G* C- h9 v/ g
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行+ ]# f' Y, K) Q0 x7 U6 Z
5-4 -standalone模式spark-submit运行
+ t% W! b& z6 X( r/ `, o/ M2 Z4 e( `5-5 -yarn运行模式详解
) u$ r" S1 d6 m% R$ ^1 T; ]
$ e! I) N4 c2 }( I9 x* r: t1 r6 f( f0 u' K第6章 Spark Core进阶2 x5 B7 F: N/ A/ d* Z) A6 R, }' n
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
: T8 k3 K7 x' q6-1 -课程目录
. ^6 r1 R4 W0 I1 p4 k3 s6-2 -Spark核心概念详解) u t4 O( K: u% K
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
! o% K! F7 E" F6-4 -Spark运行架构及注意事项% G9 j. T3 R; i; Z7 \; T
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
~1 d6 ?: s, Y6-6 -Spark缓存的作用
$ P6 _& j; n& c5 O) ^7 F: l6-7 -Spark缓存概述
: v L# S* c- t5 F6-8 -Spark缓存策略详解5 |- o* O; y* Q* v: ^. e9 y: Q9 b
6-9 -Spark缓存策略选择依据
4 l+ x! @4 j: z3 r: w" Z6-10 -Spark Lineage机制
, f, V2 Z+ }+ [& J! H6-11 -Spark窄依赖和宽依赖8 w- h8 D% G) V* |
6-12 -Spark Shuffle概述3 z8 `9 J1 M @& H1 c
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
5 ?6 _3 N0 M0 j1 _( i5 r o9 @* e0 Q2 x7 H
第7章 Spark Core调优
/ P8 Z* K" g: i( h2 V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
: K$ K5 B% c" A8 Z7-1 -课程目录
4 |" N1 ^# l2 w z' D$ e; Y2 P7-2 -优化之HistoryServer配置及使用# i3 `0 H6 |' n; k: G/ D7 v7 C9 e
7-3 -优化之序列化
! t7 G, u' t% R0 Y7-4 -优化之内存管理; F+ I" {( s( h7 F; v* G
7-5 -优化之广播变量9 f i- c' }3 z7 O0 w. u; M& W
7-6 -优化之数据本地性
+ O, i7 D& y) k) o6 x# G
, |+ v, r' I% f2 [第8章 Spark SQL' O+ k0 ?' Q% {- f6 u/ w
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/ q1 n/ v! {! [+ F: G1 j8 h
8-1 -课程目录. r$ K, \5 V- U1 x9 ~1 w# {# _1 }
8-2 -Spark SQL前世今生# v5 I$ E' b# y: d0 X
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
4 G5 H- z$ e' S6 H& }- t8-4 -Spark SQL架构: j; F! U/ x0 w
8-5 -DataFrame&Dataset详解
8 z+ u/ j7 c3 ]" x- b$ f0 [$ [4 y8-6 -DataFrame API编程9 a" o% W) n' d6 k; r9 t1 k! I1 B
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一) R8 ]8 q) n. g$ D
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二5 t2 r8 [; `' G+ p
8-9 -Spark SQL其他% F# s, c6 j: E& h9 x
( b- u( |) Z4 _* p
第9章 Spark Streaming
# V- I+ G5 K* b. Y* L, V4 z2 p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& @" f/ ]- P: S5 ?5 u# X0 H* Z
9-1 -课程目录
/ |4 L; O) {: y( o0 X+ F9-2 -Spark Streaming概述5 O) m! a) C; l0 C3 [
9-3 -实时流处理框架对比
" ]# t& G3 w9 M2 n; w9-4 -Spark Streaming执行原理
. f3 k& v# n7 f3 U8 ~2 U3 q: N$ Y$ j9 X& [9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming7 w- `8 k7 Q" I: G
9-6 -核心概念之StreamingContext
2 A1 ^% h3 q0 \" o, c9-7 -核心概念之DStream及常用操作
+ J4 @9 J; t6 ]7 d$ Y9 k2 x( F- e$ w9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
1 X. }0 m( ^& D5 F; G1 Z [+ n7 E* e: C0 B; k: C
第10章 Azkaban基础篇6 _3 B$ Q8 b% _0 D6 g) R; c
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; t. H8 Y4 n- |
10-1 Azkaban基础篇课程目录# l! q$ D1 ?7 B1 k& L
10-2 -工作流概述
) t# U( z |' z) k# w# \6 m; z10-3 -工作流在大数据处理中的重要性2 v: a* U" ?/ e7 ]6 m
10-4 -常用调度框架介绍& B) ~' p4 j7 C" ^( K7 @
10-5 -Azkaban概述及特性 o) {& F! i1 U& R d
10-6 -Azkaban架构
. K# {; g2 t4 F, M; b/ [10-7 -Azkaban运行模式详解
6 Z: f" L, L$ e2 F5 K" ~2 ^$ \10-8 -Azkaban源码编译
: v1 v* Z* P( e2 k. A10-9 -Azkaban solo server环境部署
0 y9 g- |0 |6 Y. o- a# Y10-10 -Azkaban快速入门案例
9 ]) J8 [+ R: R" T7 x- G& F9 w* R0 @" R6 R" [; j
第11章 Azkaban实战篇" b+ p: |6 c* t7 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" b8 `: Q; A8 Y; Y) Z F8 i5 y
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
# Y6 i5 k' M1 v5 o# b: J11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用 m* k4 C# T& S/ O9 b I, \- \
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
4 ~0 C7 N, J' G6 p9 G; W11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
% } k" X: c8 Y( _, b0 j11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
: k! y: M9 [* a5 `$ U L* H11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用; j" a# I# Q1 k* ^& ]) x
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
4 S$ s8 l! B, L, Q) Y! C/ W+ P2 c9 q; ^ o: W+ @% r
第12章 Azkaban进阶篇# v% x0 m' r- z9 I/ z2 ^
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
, v, \! T/ r8 @3 n+ |( s( F12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
4 o# x. F7 t" J( e12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作/ d6 I# F4 L" D8 _/ [- T! p$ D
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建9 _* `9 e3 s& y/ e$ T9 U. q
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建( \$ c% P9 h. \( [( Q% }
12-5 -Two Server Mode之使用实战
2 M# g2 v. c; G$ \( |7 L! Y) X12-6 -Azkaban权限管理6 Z7 O* h i" c. y5 x, p0 Q9 T7 n
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
) L+ @. ]7 ?3 `9 R/ i% U3 r12-8 -Azkaban Plugin的使用
' O4 q# s' {# v% T- A: P12-9 -Azkaban中短信告警改造思路# {: ~; b* b7 G( {; Z0 C
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
2 v f/ |4 |2 }! h
k! n3 C# {+ S* C. B/ F5 n第13章 项目实战0 G8 u1 o" v6 Y/ Z; T1 K4 N. \2 I H
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
8 r: p7 T4 t6 }3 O- _5 {# X13-1 -课程目录8 ?' A/ o/ c1 d$ E0 ^4 J
13-2 -大数据项目开发流程
j8 X( i2 A2 F+ g13-3 -大数据企业级应用4 H+ _) ]3 ]' y) V5 {
13-4 -企业级大数据分析平台4 z( `: c& W: B' n
13-5 -集群数据量预估
4 v# ^7 p3 P/ U* w13-6 -集群机器规模&资源&作业规划/ ~" o6 y( _/ H: ~0 N! f, g6 [' |& L
13-7 -项目需求
; N- t2 b+ k1 C$ E) N5 C1 v13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
5 V" z2 E; _0 ]4 @: C1 n13-9 -SparkSQL UDF函数开发: C( W8 C& V3 c) `9 Q; n5 s
13-10 -每年Grade出现的次数统计, O- |4 E. T4 N- r" t
13-11 -Grade在每年中的占比统计
5 `- K3 f L- ?9 g0 Z$ S0 E13-12 -ES部署及使用
6 F4 Q& C9 K- _# H" U6 y13-13 -Kibana部署及使用
6 a' }( ?/ n: U x4 p13-14 -将作业运行到YARN上' U) r; j" D q$ [6 W, S( h% t
13-15 -统计分析结果写入ES测试
: p( i) f c8 |* q# [( R13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示1 ~2 X1 i9 L2 n! G
13-17 -作业2 o3 E* R* B7 p& ~5 b
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
# H8 j# Y* L4 G, F0 Y; T13-19 -课程总结及展望(重点关注)9 F1 {8 {' v+ D! N3 F Y7 d. x
" C& u* [% u% o+ h% J3 P2 }/ l
〖下载地址〗* `4 M5 w% |$ V0 Q! i* `1 J
$ Y' l+ s. y& D6 [ c$ L8 Y
5 y5 K2 N0 Y _7 w& H
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, x+ A& \$ t, L6 q" Y0 K
〖下载地址失效反馈〗
- k( z+ L( G! p5 H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& t8 k( D3 W, W; P N8 c: T! g
, y9 W/ b3 [. g) w8 f+ k2 ]
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