7 j5 H. i9 A; @: b' B5 a
8 m3 y; w1 T3 o
〖课程介绍〗
+ n8 I4 y7 q# ^$ T0 C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。
7 w% H0 B6 n: b- u9 V) e7 Q) Y* `
5 Z$ h! ~& v% c: r! \" e& s& ?〖课程目录〗
5 m, \; ~: `* l* _第1章 课程介绍
; Y. [1 i5 O8 {& w) I1 M课程介绍/ g7 _; Z0 a+ U- ^& p S
1-1 PySpark导学 试看
. B, Z5 n2 N! I1-2 OOTB环境演示2 ~0 T1 @. S X( E
6 g6 [* F, w' u# y# t. D第2章 实战环境搭建
8 c3 V f$ t: L' w+ b: c# B# t9 a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 Y/ e2 R2 N# Y% U' S
2-1 -课程目录4 I5 @- [1 N P7 E3 P
2-2 -Java环境搭建
: b( g! M2 {# z' h4 |! f2-3 -Scala环境搭建
+ [2 N- p3 v# e5 v6 P2-4 -Hadoop环境搭建% z1 @( ?0 W( L
2-5 -Maven环境搭建
6 _# R5 \. x0 o9 y; N2-6 -Python3环境部署3 M: i% y ~$ R5 N
2-7 -Spark源码编译及部署0 H3 k" U) ?. G* }+ U7 E
4 B# x7 u6 h3 ?% e' q第3章 Spark Core核心RDD. s8 B1 ~0 j1 O8 M3 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
& U& ^9 ~' g- i3-1 -课程目录
# N: \# v* ]# D. z! O' J3-2 -RDD是什么
& P" L/ q; I4 ^0 q+ }3-3 -通过电影描述集群的强大之处
! t, \+ S* P5 V3-4 -RDD的五大特性! O4 i4 W- T3 f* d+ z5 L) @4 P: [
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看 z' i) N. j/ L1 G; J; K
3-6 -图解RDD7 Y' Z9 w8 |0 F6 n2 \
3-7 -SparkContext&SparkConf详解) C' J: K: V9 V' f1 _
3-8 -pyspark, \0 g) y- j, m) }, k
3-9 -RDD创建方式一
" @+ E" q3 f5 X3-10 -RDD创建方式二
. H4 p3 `2 Q; a' h- T7 j3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
+ i8 [; ]9 r+ p. n! W" N0 w* \3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
+ {* {% a' k0 `5 }! N( S
3 \+ Q' k8 K, ]+ e C第4章 Spark Core RDD编程
/ \, Q Q. ~, h# h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/ i0 Y I7 j# [0 E8 i' ]
4-1 -课程目录0 B F3 U$ p- J, M$ F3 L
4-2 -RDD常用操作) g/ a. }- @" g0 q
4-3 -map算子使用详解
' d1 H7 G! T' I4-4 -filter算子详解
) F) u e) ^( H+ T8 Q4-5 -flatMap算子详解! K, @8 `7 u' \/ O4 q
4-6 -groupByKey算子详解
( p, J" A9 L- g# U# ]; \% t: O2 M4-7 -reduceByKey算子详解$ t3 q% u& V! z* u3 T
4-8 -sortByKey算子详解2 R- t2 w. V) i7 {: {
4-9 -union算子使用详解
) h2 H4 r+ G4 o5 Z$ `4-10 -distinct算子使用详解 C" F0 I! X2 R" V" Y
4-11 -join算子详解# [& I0 z7 Y7 |# H6 ]5 L
4-12 -action常用算子详解
' ~' p( `! W2 t2 E; Y4-13 -算子综合案例实战一词频统计5 v9 l; n- k- |4 V1 n9 M
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构7 ~: U, Z* ~6 m! |2 }3 s3 b
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计+ h8 I. @; n8 z6 k7 |; a: t6 ]
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计7 Q* L) E/ P+ w E2 s" m! w
( `- s8 P6 S! s" q9 f: c第5章 Spark运行模式2 e1 `6 r' A! u% S8 m
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式' X$ ]3 L- E% m2 p- [
5-1 -课程目录% \9 I& W* s' J) k* ]
5-2 -local模式运行$ _& \3 [6 Z& N, d
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行# p6 }9 ]) ?5 q3 k! J# ~* W' p* F5 g
5-4 -standalone模式spark-submit运行5 ]$ i9 K% i+ `- |% A% m
5-5 -yarn运行模式详解
5 ?8 r5 n; |1 E1 Q* K: d& {* i' n! q; B8 p" |" z" R9 A9 B. _' H/ Q: f
第6章 Spark Core进阶
9 U. d S$ o, ^+ Y0 k. e# g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
# k9 F- m6 V7 P: {4 x6-1 -课程目录" G7 {: f* p0 u" N3 b0 Y' ?! I3 i
6-2 -Spark核心概念详解
3 f# P! ?( j7 z$ k6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
$ f/ |4 g A1 @. p6-4 -Spark运行架构及注意事项
' {# Y9 n6 w2 \6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分1 F) X- }; [% c/ l) A, p
6-6 -Spark缓存的作用$ \& Z! U5 Y% }$ N0 J D
6-7 -Spark缓存概述
$ |" c5 Y4 ?$ I; U: ~6-8 -Spark缓存策略详解
8 t2 D* S1 L! Q; ]6-9 -Spark缓存策略选择依据7 l8 [0 B# M, s3 j0 V4 a' i B, E
6-10 -Spark Lineage机制
$ l0 V9 Q9 h' W1 V8 \6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
. U& y: A. T! x0 Y. b- Z ^$ `6-12 -Spark Shuffle概述4 I7 d- |3 `; v
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系& z6 J, B! i/ ^3 J
9 e; l8 o$ @ M& Q
第7章 Spark Core调优( r& ]2 |9 ~& k
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 Z9 B8 w; A! k+ A+ J' L1 G+ l7-1 -课程目录
$ [8 \- N) c& r5 k' K: I" c: m7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
8 A0 K2 R% h& `0 c/ f7-3 -优化之序列化8 G0 @0 K1 W4 T2 ]7 j9 g8 }
7-4 -优化之内存管理
5 K! j ]6 m" J) y p7-5 -优化之广播变量2 t" P! I* F# V, q
7-6 -优化之数据本地性
H* w- @5 D: t# g6 x4 r* `6 T4 b" [% k" N, b7 i" Q* U2 r
第8章 Spark SQL+ K9 M) v4 p$ V: D$ p# G1 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' P) J9 V @/ m
8-1 -课程目录
: _ P _6 B5 r7 L8-2 -Spark SQL前世今生" L Z) |- p; L4 Z% w7 u' @
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正; K+ d7 f4 U0 N- q( S/ e
8-4 -Spark SQL架构9 }$ M( ~/ ?2 b5 n" V4 |" C& L3 s" N
8-5 -DataFrame&Dataset详解8 X3 R/ Y9 c/ @+ f! L9 T
8-6 -DataFrame API编程
& P! g3 x9 u% X, {( ~1 } C8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
$ {' D/ g2 A* y5 \% q, X8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
- I9 r+ C4 u( C2 s1 Y8-9 -Spark SQL其他
! n# I7 ]) K9 F: F( y( C8 c' \* Y7 ^
第9章 Spark Streaming
7 x' B0 V3 D4 R0 a: g' b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
6 q- g5 d6 z% E; [' g2 L9-1 -课程目录' e* n( m. x1 D$ |
9-2 -Spark Streaming概述1 \0 W; E7 t! d- ~0 g+ |
9-3 -实时流处理框架对比, D: U0 P$ }1 U! F8 B
9-4 -Spark Streaming执行原理7 q( U: ` j* U; v2 Q
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming- E5 c5 D# p5 a% w# N" S% R
9-6 -核心概念之StreamingContext0 a1 _+ J& M0 a- F! m0 S0 U5 t# c
9-7 -核心概念之DStream及常用操作0 s% Q1 h4 a$ a+ V
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战9 m2 ~- p7 r8 F `) \1 S
5 H+ e4 k4 d+ W/ O第10章 Azkaban基础篇
3 G8 D5 o% k0 {9 `: X8 j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
# G& Z+ F7 Z/ o, z- Z10-1 Azkaban基础篇课程目录
9 Y! T: B0 ?9 U7 k10-2 -工作流概述
8 ]! k7 a1 e/ ~/ q2 \+ i10-3 -工作流在大数据处理中的重要性; e, X4 j8 o7 y
10-4 -常用调度框架介绍
* G0 u; O7 b5 }' O+ P10-5 -Azkaban概述及特性
" Q4 T( O: z1 R10-6 -Azkaban架构
2 p5 T$ t/ M! r. c8 o) W10-7 -Azkaban运行模式详解4 v, P# d3 R1 D" m: U% A1 T
10-8 -Azkaban源码编译$ M9 t e6 P7 D0 m
10-9 -Azkaban solo server环境部署8 ?0 L( K! c. E! y% _, `3 B: W9 F' c& c
10-10 -Azkaban快速入门案例
4 o9 o, P7 C. K" [! f- x+ q) i% b7 m J8 ?; Z* S* ~
第11章 Azkaban实战篇
5 A; A" x' H- [6 L6 F! T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6 ?& O8 ^9 L+ q( @2 P5 W x4 b1 G. }6 f
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
L! c( F. F. n* `3 s11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用* X, K5 t9 Z, D9 E! K
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
( [! S& {# O7 d: J4 T! H L, \11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
" V' [7 _4 B; `: [11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
5 m. _/ J E, v" c9 s# J0 W11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
; i# e' e: n! Y7 @5 ^4 x2 u11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
9 c$ o R. K+ t( ^, t2 `+ E2 e: ?) u, Z
第12章 Azkaban进阶篇" t9 l' v7 d) L0 A( s' t4 o
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
$ b3 g/ Q. D$ Z% |! c3 c12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
3 P6 ]) q+ y3 |: }12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
1 F* U6 u$ u% z12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
0 i4 k' O- [8 N8 d3 r9 l! O12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
( h; o7 T) m. w5 R( J& G' c5 T12-5 -Two Server Mode之使用实战
" T$ C+ @/ T3 v12-6 -Azkaban权限管理
, U9 S" w/ y# M12-7 -Azkaban中AJAX API使用
1 ~9 ^# _! w) c; V5 x12-8 -Azkaban Plugin的使用
* ^* s5 P; g! e; w. W" Y1 Z' V! M f12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
+ f: A7 ^% J0 r0 ?+ p: E12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路) y( C& `- r3 W2 d! b# N1 Q
3 d5 X. J) o7 u9 L7 L' L# V$ G第13章 项目实战' k1 ]2 W; B* d Z: V+ r
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
* H+ R2 o, S1 ^0 U x5 c13-1 -课程目录
( M3 Q1 h# U8 H' o; q- }, `) e2 J! t7 t13-2 -大数据项目开发流程( b% F, N% o) M; @7 A( K1 J3 ~
13-3 -大数据企业级应用
$ ^4 T& _) b4 n+ Z8 a13-4 -企业级大数据分析平台/ f% P. W6 Q5 w1 i# S
13-5 -集群数据量预估
0 h9 g. Q4 }4 }* i13-6 -集群机器规模&资源&作业规划: |( y7 w+ a; s, x( J/ i, B* R
13-7 -项目需求! a( l* ] K! k% q
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列: z1 g2 L2 \' N# y
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
Q" X' j9 _- v* @ d3 I13-10 -每年Grade出现的次数统计: T) }" `: J n% |+ O# I* U# k" }$ R
13-11 -Grade在每年中的占比统计* I/ A: r, I, i7 B6 ?1 [
13-12 -ES部署及使用
+ p6 H- ?* ?# x13-13 -Kibana部署及使用
; ^# F! @- M) Z- y1 c6 s13-14 -将作业运行到YARN上
" V f0 j0 h4 z13-15 -统计分析结果写入ES测试
9 ~5 S' T6 r# z. G+ b9 P' H, k13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示, `. c$ K" X$ O' j+ n
13-17 -作业/ d+ j. m& V4 t. I
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
3 U% g" t8 i# p6 G& \13-19 -课程总结及展望(重点关注)7 \& n# M& G3 X- A o0 x, Y
2 V! h3 {& v3 ?2 o7 G, o x〖下载地址〗# Y+ d8 w' z; m# G
7 J1 a' Z4 B! m' y
4 ~' [0 W, f1 R* y$ I) j( @----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------2 A7 \& Z( J% d* J8 r
# v- P) U5 V5 C: {, I1 m) K
〖下载地址失效反馈〗4 Z) b: [1 H" l3 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* q; R* y" s6 c, v: H
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