+ r% _( t: o0 ^+ X) d0 j
: Y, L& A" f! b7 ^0 N; }
〖课程介绍〗
# E6 f$ D8 I9 K9 J* S: T4 w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。
$ J2 O x+ F! p) u4 \0 J; a( z ?% j# }# K0 [. `/ S
〖课程目录〗
1 L1 j5 z: N; B; c* y5 j6 D第1章 课程介绍
7 M! B: z: W* D R3 X( K, O课程介绍: W5 m# ^4 k9 `8 ]
1-1 PySpark导学 试看
3 x) F9 z$ d6 [$ |" ^1-2 OOTB环境演示
9 p; J3 Y1 ]4 W' {7 C4 w; n, R6 r) F# ^! Q& E5 |5 u3 Q1 b; B% R
第2章 实战环境搭建- z \! E! F1 F" {% P9 M
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; L+ C% R% T; O q
2-1 -课程目录9 K0 n6 A5 s/ H9 x$ T" R2 c
2-2 -Java环境搭建% S8 u$ _7 n X' H- z6 f/ M3 ^
2-3 -Scala环境搭建& S8 Z3 `' ?2 ]0 _: ^6 Z
2-4 -Hadoop环境搭建
; y- \" p/ i* u. P, B9 v! h1 t2-5 -Maven环境搭建+ \/ w2 F9 v5 o5 [, O2 H9 j, q
2-6 -Python3环境部署
& e. h: k( E$ U h2-7 -Spark源码编译及部署; Q6 k2 A* _# g6 z
" W5 f5 W- A1 M: Q( x+ n第3章 Spark Core核心RDD! _9 }9 i& ?4 m1 r \- v1 h
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
5 K3 s$ `2 P5 @6 V5 D$ z3-1 -课程目录9 `1 H* c) `: i; F
3-2 -RDD是什么 g9 u6 e% @. a' C4 ?6 |
3-3 -通过电影描述集群的强大之处$ Y+ Q% y) ~6 t4 R. ~+ D7 z- m
3-4 -RDD的五大特性
$ B7 ^7 ~; E E) e" g5 q3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
4 E; p& a8 J7 b3-6 -图解RDD
7 Q% Q1 o3 Z2 I3-7 -SparkContext&SparkConf详解4 D/ ^! s" r3 U
3-8 -pyspark, g1 b: w' N* N7 r( l" }
3-9 -RDD创建方式一
/ _" [$ |0 W; U$ N: m" e* r4 N3-10 -RDD创建方式二
0 t3 S% ~% C: ~- o1 l& c% c0 I3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
$ ?' Q; i7 e, b' X$ H% t0 r7 x& y5 n3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
$ g4 [; ~9 d% ^9 R. ?( P6 {: g8 W" ]$ [7 D
第4章 Spark Core RDD编程6 g6 b2 S9 h; n+ ^# 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
% I& R) k* j# n8 J ]6 }$ X4-1 -课程目录& s, y; @) I, l7 K" V% S3 E, A
4-2 -RDD常用操作
6 Z5 w4 B( U0 G5 p: d3 H8 s4-3 -map算子使用详解6 K* K6 H) M, T% n4 v
4-4 -filter算子详解$ y! R8 S2 Q9 A- G) ~
4-5 -flatMap算子详解
9 Z2 a# S% k3 P4-6 -groupByKey算子详解6 w2 G; V4 g" F
4-7 -reduceByKey算子详解
& r5 g: u$ X1 T9 Y' r* [% n* q8 A$ L4-8 -sortByKey算子详解/ z" Z5 W% v7 c: n+ P4 X, W+ O
4-9 -union算子使用详解
% j9 O! O A/ S5 D3 l/ K, m4-10 -distinct算子使用详解
" @0 r! m$ s# T3 w! V1 P4-11 -join算子详解
( o8 M" ~4 d0 M% W5 O4-12 -action常用算子详解" B4 z* r/ ?. B" ]) V+ \6 m3 i
4-13 -算子综合案例实战一词频统计# P8 M2 p: r# A0 K: K
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构+ j$ P. i% A: Z( m1 A; t* t
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计' l! G; ]9 Z' f1 z
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
% F [$ T- _; j2 n) t. i$ c4 h1 q0 j/ j- D
第5章 Spark运行模式
" a. g, ]0 ^8 S6 L& s5 U本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
9 M5 K, p( m' ^6 _4 s) A5-1 -课程目录
" F* S' p0 E, d3 t0 I$ w5-2 -local模式运行
/ j5 n. Y7 P( |* E; o5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
" L8 w7 i% g8 T) f- }) y9 a' I5-4 -standalone模式spark-submit运行: \; E& v. Y" l1 {+ p+ B3 h# a# w5 s. }
5-5 -yarn运行模式详解
* ~, s9 w1 f! J8 A
3 k0 g+ C7 r; d, w2 `第6章 Spark Core进阶+ P* p7 ^* ^6 v" ] e) t" X6 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
! ^- m. y: F$ F) N1 D, x9 V6-1 -课程目录3 q/ P& W9 }2 A
6-2 -Spark核心概念详解* R T# R7 H4 p7 h% b
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
3 e9 y0 f* J: y4 @& I% H! U6-4 -Spark运行架构及注意事项% h. P& [# U% ^1 s6 u- C9 D
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分7 k+ q+ [* M, \4 C
6-6 -Spark缓存的作用
3 H4 H0 `4 O+ h0 i6-7 -Spark缓存概述 n# W2 L; |2 d3 q
6-8 -Spark缓存策略详解/ _0 L, K* N: X5 A3 i1 Y
6-9 -Spark缓存策略选择依据! k+ a" {' ]& J" L
6-10 -Spark Lineage机制$ x( u9 e) Z$ Y8 X( z* }
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
% W6 {0 v, X7 e2 m* z7 C2 z- ]6-12 -Spark Shuffle概述# e$ Q( {" J4 c( O6 a
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系; W4 E6 p% i" J
3 ?2 ^8 y6 [3 [; T; T第7章 Spark Core调优
, ^- K n; ~3 g4 ~( R7 f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. w+ D7 G* k$ Q
7-1 -课程目录8 L- Q0 } U8 V/ w
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用: e. e6 B& b0 y
7-3 -优化之序列化
9 J$ G( o: [3 U. l2 u7-4 -优化之内存管理
( {6 a* ^: {( D( L/ R- g4 I7-5 -优化之广播变量
& ` D# u! k0 }/ l5 G7-6 -优化之数据本地性
9 Y; X9 }4 f* e# P
B$ _7 |: c( _# W第8章 Spark SQL
7 A7 {' ~/ W6 _, e4 N0 `" i: O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# [5 K0 @/ J! ?- q R( i
8-1 -课程目录
4 {( K" ?7 ^) t1 P" r8-2 -Spark SQL前世今生
; X" T, O9 l& A) t) K9 V- K8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正8 p# C+ t, @: B7 U9 @; R
8-4 -Spark SQL架构
+ ?- X: B& T- j8-5 -DataFrame&Dataset详解% M$ c: x: B0 F4 v# \
8-6 -DataFrame API编程
# l4 U w P& d8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
) y" U5 V. z; K5 Q; l8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二; M+ q& S5 v& w3 A
8-9 -Spark SQL其他$ K& `& E% J; {; p+ h: {
$ I0 U; g) d1 c" o: k
第9章 Spark Streaming
+ k' @. e5 q* R0 f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
9 ^, K" J- c; J6 m$ m/ J9-1 -课程目录" C% U, _) T! z
9-2 -Spark Streaming概述: V% U8 v# z2 W5 n4 x
9-3 -实时流处理框架对比8 `6 j# X; a6 \! R: g6 `. Y
9-4 -Spark Streaming执行原理
- I* C2 S' F& j* ^$ Y2 p9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming9 x9 P- b, m' [4 c/ ~
9-6 -核心概念之StreamingContext. @8 e5 T; D; r: K1 k5 _
9-7 -核心概念之DStream及常用操作) x4 M; ~ M& l, V* p* r: F
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战% Q$ X7 p6 D5 H0 {; M& C$ S; c
# ]( a, Q6 o7 {( L% _
第10章 Azkaban基础篇# p; Q6 v. @6 Q) D1 d) 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
0 C: G2 ^0 `% ~) w10-1 Azkaban基础篇课程目录: S3 ^% m0 T" Y1 r7 i
10-2 -工作流概述
+ G* v: L4 G3 ^10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
6 x' z$ K9 d" C" w0 d+ G- Q& T10-4 -常用调度框架介绍0 V& \8 s1 D2 a, R* {- O
10-5 -Azkaban概述及特性2 Q/ k* q6 Z7 S) u+ ]6 K
10-6 -Azkaban架构
6 s y2 H( Y, n; X. m" d6 |10-7 -Azkaban运行模式详解9 `* B* ^( N" ^8 V
10-8 -Azkaban源码编译" `8 j4 L1 \9 [" H
10-9 -Azkaban solo server环境部署+ O6 q; q3 n' l# }, N1 D
10-10 -Azkaban快速入门案例+ e0 r9 a* I3 G: [5 P
: ~0 b0 b" F4 `- J3 [+ X第11章 Azkaban实战篇
9 [( L4 I/ Z5 e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
* I# o( {* h. O) D11-1 -Azkaban实战篇课程目录
2 m0 ~/ c7 X2 X$ Z! ~11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用9 @ w0 y; g6 y. C+ c: i
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
( [3 l0 \9 i) ^# S- q5 X4 {- j6 `11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用3 Q# b- g" A: W+ n# \
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用6 S P& h; L& L4 V; G
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
) @$ K: k: D( g! y* j: K11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用+ v; B7 R" P r
3 X6 E1 e& ~2 Z
第12章 Azkaban进阶篇6 s5 e: O& T# D4 ^( U% |
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6 S1 q: s4 \' v- H5 |) |
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
* Y( u% x! _6 k a& O12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作2 A/ C7 G; y' Y6 g. `! E' B. s
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
. X8 \1 F: W9 X12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建( A' I, A! r6 t0 A
12-5 -Two Server Mode之使用实战( j- ]1 |" J" t2 E7 H0 N V
12-6 -Azkaban权限管理$ J! ^2 W) V6 c. u" M
12-7 -Azkaban中AJAX API使用 u5 V8 I0 J+ z8 u1 B
12-8 -Azkaban Plugin的使用
7 W7 }" ]& y( o$ {1 j7 h" h12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
+ h4 ~2 d1 L3 D* Z( G8 m+ Q: \12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
* x" H+ N; K6 d( {" f( y! {; z6 ]. g1 {" m% s
第13章 项目实战& D4 T8 Q5 s+ Z8 p
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# y2 D) a/ ]/ z# u Q
13-1 -课程目录
& T" Z6 k0 @ t; l# e; k. Y, \13-2 -大数据项目开发流程/ R. O2 g8 i M. I0 t$ y
13-3 -大数据企业级应用) ^# V- Q- V) [! j& q- Y
13-4 -企业级大数据分析平台
1 M! h) t. H/ ~% C7 X' \13-5 -集群数据量预估
2 K5 L+ I0 Y$ v13-6 -集群机器规模&资源&作业规划1 t: e* Q- r* p. f+ k0 y: P7 t) f* f
13-7 -项目需求
* c/ y2 _/ O1 m: z13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列0 [7 ?5 E' V# j' S2 N
13-9 -SparkSQL UDF函数开发4 n; i8 C2 Q: Q" e% K
13-10 -每年Grade出现的次数统计2 k9 J( u( Q$ b6 G5 M$ J
13-11 -Grade在每年中的占比统计
7 M7 G# U/ R/ j7 e4 ]$ t3 Y13-12 -ES部署及使用$ t( m2 |" i+ w1 e N
13-13 -Kibana部署及使用+ g) d1 y' y( f
13-14 -将作业运行到YARN上
! Q0 Z+ P j6 q) O: [" m13-15 -统计分析结果写入ES测试
& i. R6 x8 p) M' |$ p- `13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
5 R( ^! B9 X+ I. x% I( ?6 n13-17 -作业
+ a p- I, V, ^9 ]13-18 -通过Azkaban调度整个流程
& w2 o9 R5 C8 i! z) ^9 `13-19 -课程总结及展望(重点关注)+ n/ U9 \' ?, S' o
0 Z1 n: E$ N& C! F9 `1 n〖下载地址〗% X% Q' g8 m( f8 e4 m$ X& u! h6 Q
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3 \7 t& X2 O" j3 U, }4 W) s
: O7 z8 u, b. d2 Q* c: t〖下载地址失效反馈〗5 t% r% g" Y% v1 O1 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：22303040703 f7 ?) y Y" p3 h
2 n6 @9 J$ t; O- j/ ~* |) t9 x" f
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$ R4 o. n- W" [" ], s. m/ [5 h〖客服24小时咨询〗6 e. T6 j1 A' p9 a I+ z; j) H1 u
有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。 |
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