5 r; j$ G9 ]1 ]6 F; }: ]
: }* u% D8 ?5 f! f% U〖课程介绍〗/ P% V F1 F$ l
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。1 M" f( q1 T; B4 p; d E' X; F8 p# I
) C- g% B$ g+ _1 d2 G0 _' O9 b* m〖课程目录〗
, d, p3 v7 w" C, Z) r5 J第1章 课程介绍
' Y1 u+ B, C7 L课程介绍
% ^- s1 v7 v5 f; k* B2 Y) h1-1 PySpark导学 试看
# q# S: W" M/ c& F1 F1-2 OOTB环境演示
9 s, K* B# v4 l' p& J) X1 F# E- k3 V
第2章 实战环境搭建
4 u. s0 [4 o3 d4 j. q) p6 ^$ t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
4 `4 ^1 X" \+ [' L" R2-1 -课程目录# { ~! b' T8 \$ I
2-2 -Java环境搭建 j, u* [' H. A( h7 J h& \
2-3 -Scala环境搭建
7 j2 }" q9 K$ U% v2-4 -Hadoop环境搭建
2 d' H/ @5 k9 w" k0 H& G2-5 -Maven环境搭建
" F6 g: j) W6 \# [2-6 -Python3环境部署% @" P$ W# ]: j Y8 U4 g0 a
2-7 -Spark源码编译及部署7 X+ e6 H, w; L. p5 C, N% o, S: C8 ^
- B& B8 U& M: M
第3章 Spark Core核心RDD5 Q5 w: p4 V- N* E Y
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
! X6 { ^0 C i# F( u: v6 h( t7 s3-1 -课程目录
) V' t( z4 q) v$ x: P! s! f2 N3-2 -RDD是什么( r5 ^8 Q: C( y/ n5 x" K
3-3 -通过电影描述集群的强大之处
2 C0 E* g: Y5 {" G: H3-4 -RDD的五大特性0 e o) Y. k& Y2 K. o5 Q
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看' Q( B- t( B4 C; Z
3-6 -图解RDD
$ E& g; L: x9 f) l, ?, ?3-7 -SparkContext&SparkConf详解$ {4 g% S; e q# p6 R0 j/ A
3-8 -pyspark
7 i1 [; T& |) h* z$ a3-9 -RDD创建方式一
( t' H3 p) C0 F; Q O3-10 -RDD创建方式二
3 H% W+ z; K L7 |% |% G3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
# |; Z% I; |# X3 g* M3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
~/ U8 L+ [- H) i2 ?
, y" S* n5 l$ V7 x1 m( l( D第4章 Spark Core RDD编程* h: b/ g" q3 ~; p8 @9 J
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
- R0 j6 L. H2 W3 l4-1 -课程目录) R2 g3 z. A( N+ a, I
4-2 -RDD常用操作
2 g z' d. F; v( z( [8 p4-3 -map算子使用详解; l4 n: @1 o: U/ p7 ~5 j
4-4 -filter算子详解9 A. S# R7 m, d- c5 k0 c% b! O
4-5 -flatMap算子详解
: R3 Y8 s; v4 |5 k4-6 -groupByKey算子详解2 `2 G. K/ ^ J2 P
4-7 -reduceByKey算子详解
# V# T1 p# G0 Z3 i8 G c! p, R4-8 -sortByKey算子详解. x. w1 i) H" Q2 Y
4-9 -union算子使用详解
( F1 p' T/ T* K% \4 O% y4-10 -distinct算子使用详解
% {8 `1 k4 P% ?7 C. N/ n4-11 -join算子详解; w" f) x0 r+ H; T
4-12 -action常用算子详解/ b4 J. P, b0 N, {. f
4-13 -算子综合案例实战一词频统计" H- K: L7 a; c% Q
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
A+ x, p# P U& l# ^* I" Y/ o5 f4-15 -算子综合案例实战之TopN统计4 N* \' F% E0 n- a0 | G( R
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
% O0 y% {. ?1 \
. o% G+ ]. c- n/ X, l' V第5章 Spark运行模式
D4 n5 m7 Z: Q& |. ]% K5 K; _本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式- m/ A" s3 B m' U, a2 \ a" E
5-1 -课程目录
' Q& k" W( O$ J4 r5-2 -local模式运行
) o; |+ u+ M2 O$ r0 E5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行9 t# K4 E" @, M2 R9 }* S
5-4 -standalone模式spark-submit运行
& u$ x3 J& T2 a- |5-5 -yarn运行模式详解) s R; B- N0 E+ Z) V3 R1 K
% t" h) X+ \. Y9 t; q
第6章 Spark Core进阶# K; e5 _+ O- l6 B# k* k5 u
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Shuffle5 k+ R3 k1 M, j; j
6-1 -课程目录0 b0 _8 ]% n* F- F4 b
6-2 -Spark核心概念详解) X8 S1 T1 ~) W$ Q
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看7 h5 `+ {( n# g8 f/ P7 c
6-4 -Spark运行架构及注意事项
* l/ \! ~* z) A* d" B4 i( i6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分. ` j$ i/ g/ P3 o% G+ Y! y3 t
6-6 -Spark缓存的作用
- _7 b& R* S4 I( ^: R2 b$ P- K6-7 -Spark缓存概述
$ T q8 {3 x; V4 k2 q6-8 -Spark缓存策略详解( R# _. g5 Z \2 C
6-9 -Spark缓存策略选择依据$ H' J# o' M1 y9 Z
6-10 -Spark Lineage机制
, ?7 w Q; j. R' v% l' w! s0 r! B6-11 -Spark窄依赖和宽依赖' E2 e' X7 Z% z; _
6-12 -Spark Shuffle概述
* c) u; J' \! v: N! g6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
: V# C' {: Y" ?
2 ~9 L( P0 M( o) ]/ }9 s第7章 Spark Core调优 j1 A/ X5 E2 u( C, A" t* B
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
) R8 I `% @/ F6 U- w0 G3 S, n/ F7-1 -课程目录/ ~0 C* K/ W' }% E$ B" ^
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
2 Y) d% s# l7 |0 r0 r8 h6 e7-3 -优化之序列化( F5 C1 N; W. a' a
7-4 -优化之内存管理
; I6 @; o# Q7 Z3 e& x2 K7-5 -优化之广播变量9 r. `" c0 {5 a% ]! z
7-6 -优化之数据本地性
7 W$ `! c$ W |: w3 ]4 y* X" \: O# ]' n' ^
第8章 Spark SQL
) e' j9 [( }+ N i' F- I/ u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6 H+ K C6 T" R3 M' g" |4 ]
8-1 -课程目录
& D7 x9 H5 z7 [/ a8-2 -Spark SQL前世今生
/ w4 z0 l) L ~, ]/ I& L7 f9 Q8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正9 W+ |, v+ f" \" W) x
8-4 -Spark SQL架构! Z8 [- k1 s9 o: A C8 @
8-5 -DataFrame&Dataset详解
4 l8 E, p3 e+ ^4 ^/ |1 |$ ^8-6 -DataFrame API编程
{* [- L. Z, T0 B8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一# m/ A6 A: c( O3 c- h5 V1 |; \# U
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
) s1 @- e2 s, c5 Z& G$ B, T! U! `8-9 -Spark SQL其他# I. U; z* V$ T9 K. y! v) K" c
1 O. V2 U7 n/ n& y第9章 Spark Streaming. K5 k- T% M& g
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; I. A4 N, q6 Z
9-1 -课程目录6 }/ \0 h, n- ~( I
9-2 -Spark Streaming概述7 [! W3 L0 ` p. e+ }4 G
9-3 -实时流处理框架对比4 [) N( M% L8 E8 T5 V5 @4 L
9-4 -Spark Streaming执行原理6 P& R- n; f( Z! c- S$ y. n
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming6 [ n, l- ?/ F. l3 d
9-6 -核心概念之StreamingContext
% N m' O/ M7 i& I6 \9-7 -核心概念之DStream及常用操作( _4 u1 R" O6 g5 [
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战6 h' C a1 T! L7 R& u+ r
9 J5 m: L. B4 [ d" o9 Y第10章 Azkaban基础篇
9 Z+ L8 K' h/ `# J4 ~8 l/ e7 {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
5 o8 j- u" `5 h10-1 Azkaban基础篇课程目录$ c% P h8 ]; K3 D9 O5 }' M
10-2 -工作流概述
- x9 z: r. G( {0 {1 Y. [: G10-3 -工作流在大数据处理中的重要性5 N* m) ]7 \# ?( E2 [
10-4 -常用调度框架介绍
3 X% D9 m3 Q7 X( x0 f8 C8 L10-5 -Azkaban概述及特性2 l" v4 g( V! t
10-6 -Azkaban架构2 j5 S* {+ s, T1 P) N0 B0 k
10-7 -Azkaban运行模式详解
+ t& j( q3 @8 |( M1 J' y# f( f10-8 -Azkaban源码编译) u9 c- D! `: G( O: ~! \
10-9 -Azkaban solo server环境部署
& Z" M- E# k1 w; x$ ^' V. C10-10 -Azkaban快速入门案例 W. ?7 @' X! e" C/ w, S% V
7 \* a2 L- _, W8 o2 x* E; L Z6 G第11章 Azkaban实战篇( e5 F( T7 d% W
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
1 {; i* a( o: [" F0 c11-1 -Azkaban实战篇课程目录; F( p7 |2 d, W5 q0 B
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
$ d6 ^; {. N& P3 H) m" z( Q11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用2 o, Z' [. P; w$ q$ i i9 X# O; u) y
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用 b' ?5 K4 d/ ^; o
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用5 C9 v: W! c0 K) C* P
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用3 R3 h" s1 i2 f5 e
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
0 E# j8 C" I4 ^. r! J3 H" y. l, R/ L9 v8 n
第12章 Azkaban进阶篇
. r. u/ O' L9 k) r: g& ^! A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! `$ R5 s# u7 E- {$ z; r
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录4 T" ^ }. P5 T: B
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作4 N3 H, x9 ^1 j4 s
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
7 s* v9 Q( X1 M: w$ A12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建+ G9 o) F' ?+ c: `0 q+ x6 Z
12-5 -Two Server Mode之使用实战8 H: t4 D3 z& l
12-6 -Azkaban权限管理. ~0 A' F$ |, f- \
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
- ~) U9 p, S, @' q. p b12-8 -Azkaban Plugin的使用' T; g/ x7 T! @/ }7 P3 S9 Q9 R
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路) w" O5 z3 c' y: n" s* B% k
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路! y6 p) g2 O8 l. d+ I+ o5 w
. S! c$ O+ |9 l7 y! q5 y5 m+ ~第13章 项目实战
+ \$ b0 s9 _$ O! W' B0 o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; p' t0 q: \7 b( Q
13-1 -课程目录
1 x; B/ M; x% h8 V5 w0 J1 b13-2 -大数据项目开发流程, u7 Z: |( d/ F* x
13-3 -大数据企业级应用! E4 c0 F6 U8 g; g" _2 d
13-4 -企业级大数据分析平台
1 u6 r. x' c; l* w7 m m/ b9 l( P0 m! b13-5 -集群数据量预估
" \3 U% t y0 s5 ^) t4 s& G13-6 -集群机器规模&资源&作业规划$ j5 v/ y; P6 E
13-7 -项目需求
% x6 f# w0 w5 N13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
" V0 E' i; b2 U4 w7 o+ x( }13-9 -SparkSQL UDF函数开发
& T; |6 d( ^6 B& Y5 ?13-10 -每年Grade出现的次数统计& v( e2 L: V/ h( D
13-11 -Grade在每年中的占比统计( @$ A z' ?" r; ]9 t
13-12 -ES部署及使用
. n) W+ o: p; f# T13-13 -Kibana部署及使用
% b$ G& a0 o9 ?+ d( D& @& v& l8 L: k13-14 -将作业运行到YARN上2 B+ s2 W& m. t: Y; M6 g
13-15 -统计分析结果写入ES测试
( b! L) y5 a0 @8 J13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示% P- m2 J; J( K) @7 z3 F+ K
13-17 -作业! R$ g8 V. f. q# r# m: l
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
! W: |: r7 D+ z' G8 S& m13-19 -课程总结及展望(重点关注)* y/ Q' ]$ t/ i4 |7 b
! t! I6 U" b6 Y+ k
〖下载地址〗& o6 w. V' g* H1 ~
/ o/ ~+ X7 T9 d; w. ~
# p9 C- u4 a/ s+ X
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: T6 h q7 O* t3 E9 ~/ O5 j2 b+ j; P' A: L) R. B1 b% z2 N
〖下载地址失效反馈〗; C- }% E9 R/ W1 B
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) o% m! W5 G5 Q& w0 n2 g- ?& u
9 r% G! d/ O& q! d" Z& f" d& z5 j: G
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