9 u- @7 c6 a' r" c2 v9 p) P6 z6 }- D6 D% X% B# }
〖课程介绍〗/ | Z- Z1 Y, J" `
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。) v( z# y) s) T) r
' `2 e4 Q7 O& B! z( t, m4 i〖课程目录〗
8 m" |7 `" R4 N第1章 课程介绍
4 l) [# N0 g8 a, k% X3 c& }% m( K o课程介绍: y& y# G; g5 S- m. P0 J8 _
1-1 PySpark导学 试看
$ l0 P8 B8 X' Q4 M& s y1-2 OOTB环境演示5 z, F% p' I+ W
) ~! e+ R4 d) {' k, M& A" T
第2章 实战环境搭建
" I5 O6 W6 z# k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0 H7 }# e3 F$ ?% S4 v8 M9 z4 m
2-1 -课程目录9 J' v$ p- c' @' `+ V' H9 b; c+ V
2-2 -Java环境搭建
- ?1 X4 q/ G6 O& K& W" S2-3 -Scala环境搭建1 u+ v9 R0 O! F4 K$ S: t% F
2-4 -Hadoop环境搭建8 t' Y) I$ \& m
2-5 -Maven环境搭建
2 Q0 w2 `. w8 \! F) {" K2-6 -Python3环境部署/ F6 _5 w0 t k! p4 Y0 y
2-7 -Spark源码编译及部署
7 i# K% g6 `6 W D) d( a. D" `* p3 ]- m0 x, K0 M3 r, I( u
第3章 Spark Core核心RDD: ~: Q1 ]$ A/ ]0 J7 v2 T+ V7 s$ u
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
3 z3 C; g& R0 t8 q6 d( F) Y0 b6 `3-1 -课程目录" x) o4 J9 R5 [
3-2 -RDD是什么
! T$ U# ?1 m& m X3-3 -通过电影描述集群的强大之处
7 B/ h4 L& j1 E3-4 -RDD的五大特性
3 p& q3 _/ X% N) G; \5 V5 k3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看2 c# X; m* l D7 s+ W" n- f* m2 k" N
3-6 -图解RDD
8 w3 v! i' O4 {1 Y$ {6 ^& j: r$ P+ j9 T3-7 -SparkContext&SparkConf详解
8 r0 R% r E, z3 O+ a3-8 -pyspark1 z2 z5 |4 y. b5 @8 o o) M
3-9 -RDD创建方式一) ^* D. h2 r1 u5 ?: a) J0 r% r
3-10 -RDD创建方式二
. }! z6 j8 K: { p7 x8 a- m3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
N8 U1 a; y0 ]9 _% y5 C3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
1 m, D. f; U0 G
s5 `( w% G9 D" v第4章 Spark Core RDD编程
# |: t) P/ v/ ^$ T+ l9 @% K5 H; N! ?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 i* }: O" u0 X' _# ?) M Q. o6 X4-1 -课程目录
/ X! `( f4 k( _! i8 i! s0 T! f$ f4-2 -RDD常用操作
+ W) y. [. E& V1 |4-3 -map算子使用详解
% y' T! z+ v) b4 D8 m4-4 -filter算子详解7 Z9 `5 f8 f8 B8 g3 }
4-5 -flatMap算子详解 P% V) J& A$ X3 u- @$ P
4-6 -groupByKey算子详解) |: U% k$ ^8 H \) A: `
4-7 -reduceByKey算子详解- Q- I# g# I# l0 d; Q
4-8 -sortByKey算子详解' n' f2 T* G \8 J0 N
4-9 -union算子使用详解2 i* \4 R# r' h; w3 O
4-10 -distinct算子使用详解
i& Z4 {/ z3 C3 B4-11 -join算子详解* i% x# T; W+ P* C
4-12 -action常用算子详解
. E$ M6 q1 ?) \4 h! E4-13 -算子综合案例实战一词频统计1 m5 {3 [, b7 Z2 h; B9 I# i0 k
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
% j. y$ j8 V- x4-15 -算子综合案例实战之TopN统计; ?5 r9 F7 D g# D% F; @
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计; h2 N+ _5 F- c: K$ S. x# ]$ H
1 y+ L( G8 }) t1 Y第5章 Spark运行模式6 D1 D# _ f/ ^; W3 T
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
8 B* I, W- L$ H7 E* F( w3 F1 d' }5-1 -课程目录! P& L) [0 X+ M
5-2 -local模式运行
+ A8 \- F- L- Z( G8 E- p5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行4 u* e8 D( r( \: B* C7 W
5-4 -standalone模式spark-submit运行
. D" L% Q. W) F1 G, K4 x8 E9 Z5-5 -yarn运行模式详解5 s1 t' m% ?# h
1 U9 p3 S/ ]7 l3 b. Y/ o+ E/ n
第6章 Spark Core进阶
+ ~7 h' Q4 ] E+ i3 H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 ?) L; H$ \; @# O/ P
6-1 -课程目录/ t3 n4 U$ K% O7 L0 {3 v
6-2 -Spark核心概念详解. w" o O8 }' d1 F6 C! @
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看: ^$ n) o. H T6 ?& `
6-4 -Spark运行架构及注意事项
2 m3 f" m/ P% z/ U' _: ?/ ?/ C6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分4 W% P- \4 \+ }; E: h% [
6-6 -Spark缓存的作用0 Z* p! d/ i4 m( z$ }9 M
6-7 -Spark缓存概述2 t9 m* }# ]0 [5 O8 f
6-8 -Spark缓存策略详解
' V3 P1 y/ L) t4 T6-9 -Spark缓存策略选择依据" b* d7 Z( D p8 Y* Y
6-10 -Spark Lineage机制3 c9 S+ g% z$ N/ G: H8 K
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖 L# V& x: E, P L* e
6-12 -Spark Shuffle概述
9 l5 u; T1 R* f* c6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
+ K, e7 F6 t' G, _& T* v/ ]
1 D+ O% ^) F6 j7 S4 }6 w第7章 Spark Core调优
8 X7 v3 H; r/ I( _1 q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
+ b! R A& e) ^7-1 -课程目录1 X1 s9 f Y d1 r' @0 r$ h
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用 {; i3 }- T! q: N% K
7-3 -优化之序列化( Y; V' ]4 f# |
7-4 -优化之内存管理
' H. t; y( {" }7-5 -优化之广播变量- f( f6 L! r$ J
7-6 -优化之数据本地性- Q3 A. ]& D. c$ j* `; N7 T
- H' z$ O4 W K9 a第8章 Spark SQL8 K3 j6 \4 Y: D! ^0 ~ q
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
* o' R' `2 a& N( ]7 q. @8-1 -课程目录
/ z( O% I' T/ R; `8-2 -Spark SQL前世今生0 S0 c0 s4 i( ]0 F f) f) c2 W
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
5 F9 x$ Z8 F f8 f& W! z8-4 -Spark SQL架构3 l" [. r" e4 } a' l# W4 s
8-5 -DataFrame&Dataset详解: }) i/ U, R' P3 ^: Z1 M
8-6 -DataFrame API编程3 k: j8 o7 Z1 u: H4 r, n2 g5 F$ ?
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
Y& e$ X; Z. h x' \+ A6 ~9 y8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二% S( o( ~; b# R2 [- C
8-9 -Spark SQL其他+ ?$ A8 m; t# d
) t. W4 I9 A! \) R
第9章 Spark Streaming0 o6 ^7 J A( R$ h
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& G- U- L7 f! a
9-1 -课程目录
8 B( \2 @+ i' e9-2 -Spark Streaming概述
k$ t) [7 A; u% ~4 `) M/ c9-3 -实时流处理框架对比
! ?- J6 o, H" N! l" }/ h% D9-4 -Spark Streaming执行原理
# J" v( F) k/ _. F% o9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming% g! [! s+ l& Z# t; b* _8 Y+ E
9-6 -核心概念之StreamingContext( W6 T. x9 @4 G# Q
9-7 -核心概念之DStream及常用操作$ i2 Q% t$ J" ?& D4 e* H$ M
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战' a* b; _, x: c' H4 Y
8 B) N, v6 p' Q
第10章 Azkaban基础篇: F. I) m4 W( K" t- k* P$ t
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
g3 s$ D& j/ X10-1 Azkaban基础篇课程目录
, {. \* y5 E" k+ a% K; H$ V10-2 -工作流概述
2 E7 S; \+ F& Z. f+ ~; A! b10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
5 C, m% a- [: i+ z5 S( b" T& `10-4 -常用调度框架介绍, X, C+ H% n' ?: N: E
10-5 -Azkaban概述及特性
' u* W j/ B& p/ X7 I3 Y5 F10-6 -Azkaban架构
3 f4 O% x2 e# l% L V0 P10-7 -Azkaban运行模式详解
5 M0 c; s% t8 P+ l/ x; D% ^10-8 -Azkaban源码编译
/ G- t7 R i2 H: r( Y10-9 -Azkaban solo server环境部署
( K* N8 o: j, s10-10 -Azkaban快速入门案例
, r6 r$ i1 Y" E- D! k4 L/ E; _$ D" ]* n0 Y& ^$ A* Y
第11章 Azkaban实战篇, Z B/ j+ u5 B8 N( O. l) b1 B
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
* l. w* E% \* L; ~% l11-1 -Azkaban实战篇课程目录
' @" u: U& B+ ^) s# b3 X2 B11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
6 K& a. _- [/ p! i3 M/ J' O11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用( g+ x7 O7 I* G
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
6 X7 R5 ]/ Y4 a2 p: b' k& x11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用8 b" O) C: N3 A4 x5 D( V9 p
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
+ n$ N2 J4 _ c/ r" @6 P11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用% ]& r7 O7 _1 N8 g
% W& W% B$ _0 Y; a, F第12章 Azkaban进阶篇
0 o! J8 T) @6 J+ [- {6 a0 e& Z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
0 _! y8 G9 E! N u12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
( G( }, Y- n3 }12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作- E+ A r5 }* P; C7 |, [' u
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
* X0 H! ^3 i6 J0 w3 P$ u4 Z K2 G9 }12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建2 v v3 w0 r8 n
12-5 -Two Server Mode之使用实战8 r" j" d, K7 [. f# m
12-6 -Azkaban权限管理$ H* V8 Y' @) q3 A
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
+ T- N% Y7 }* z8 x8 Z$ u9 n12-8 -Azkaban Plugin的使用
0 o4 b0 M$ S3 O( r. t+ c; L12-9 -Azkaban中短信告警改造思路9 D2 P! k6 D) i' @0 }4 {
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
/ N' z0 ~8 X# D; O) y! h7 _* ^ M3 d6 ]& Y/ g. a
第13章 项目实战% }$ T6 C9 m% Y9 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: r' Q! v. ~7 r% r
13-1 -课程目录+ d/ T1 _) [0 p/ u- s* h4 q) H
13-2 -大数据项目开发流程( h# ~, k2 [. z$ P) K% u
13-3 -大数据企业级应用0 f5 f' l3 s6 }- _
13-4 -企业级大数据分析平台
" {: ]4 M: r- V% K+ @13-5 -集群数据量预估
+ ]" u( @1 Z! j' o. `13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
/ D+ q$ ?4 s' g/ K0 b; L+ `13-7 -项目需求" p9 D4 X% g3 b0 Q. X& V
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
5 D- P" i& R8 w- N3 o( B( x/ k13-9 -SparkSQL UDF函数开发
2 `* _# V/ H: m; {3 ~5 V13-10 -每年Grade出现的次数统计
# a# I) y1 Y( Z% b7 F; Z3 Z13-11 -Grade在每年中的占比统计6 a- ]) i" R$ ^+ a
13-12 -ES部署及使用
" m W9 X N% r: s13-13 -Kibana部署及使用
0 S1 A: Y/ f! w7 V' c7 w5 L; X6 D1 h3 E13-14 -将作业运行到YARN上8 Z, R; ^$ H' j: J4 \" V: K) K+ v
13-15 -统计分析结果写入ES测试
% }9 ?( f0 P6 ^% X5 ~! M \9 u s P13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示' Z. n# ^) Z/ q+ s+ ?$ a
13-17 -作业* w9 C, w" e/ _
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
" k4 n2 p1 X4 B7 m13-19 -课程总结及展望(重点关注)6 s6 t4 T! F" Y3 a" ~
" c: z' E+ x# k% h
〖下载地址〗' w- K4 D x( Q+ L
5 C; ?4 h4 O, B0 F$ K4 v
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- X1 ^7 `" H, i3 {! t1 R6 A* P6 d
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8 v. R5 v9 x5 _& ?2 D. P: a
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