9 x# H2 L/ o/ F4 K2 I; `% a% j' I: f- M) a7 [/ s
〖课程介绍〗; M$ X; A8 A1 \5 s2 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。' V7 ~( I9 E- m# A1 x' R
. A) c; O4 S5 Y z
〖课程目录〗
* b2 o. h, n% t; g$ p& m第1章 课程介绍
+ j& I3 Z/ N# Q$ Q7 b课程介绍( C0 M5 ]$ N9 e5 s, m2 C) l
1-1 PySpark导学 试看
8 }- p9 t5 O, G1-2 OOTB环境演示
; o0 c/ l- ^. f( w
" K( M7 t& I+ T: L3 R# `' h, M第2章 实战环境搭建
1 Z' F2 l: z- G2 w2 R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* Z' Q" F* l( G& Q
2-1 -课程目录& e6 U$ K' i/ \( U$ E, }
2-2 -Java环境搭建
* G5 I# i. h/ U9 ~; @2-3 -Scala环境搭建
& B7 X: V; t/ h# z) g2-4 -Hadoop环境搭建
3 a6 a: L2 g4 k3 u3 R: C, R: W2-5 -Maven环境搭建# h' _: Z- ~1 C3 V$ m
2-6 -Python3环境部署& V' f7 R& j' `: j/ e: w) W, ?- m
2-7 -Spark源码编译及部署, B" K: |! p' z6 [" A
" t+ _- y0 K+ T, u3 ?6 P% M, |
第3章 Spark Core核心RDD
( q# _. c9 _, i$ d1 R, 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
' Q% O2 U( y( W6 B! B2 e: T3-1 -课程目录
, ?' A6 W9 I: ~ h. H" C3-2 -RDD是什么
( E3 U1 L* V N/ y3-3 -通过电影描述集群的强大之处; C7 J/ N5 \$ u+ W
3-4 -RDD的五大特性
2 @0 b' u' |+ H& p7 P2 ]3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
# n+ n6 D& Z) b, ^3-6 -图解RDD {, M7 Q5 ^, d; w- V7 e8 [7 J. [* b/ x
3-7 -SparkContext&SparkConf详解
/ x5 a( P1 \" ~; ^9 L3-8 -pyspark
. d5 a6 `/ l9 o, j3-9 -RDD创建方式一$ `8 _8 m- {5 C& k2 [# n
3-10 -RDD创建方式二3 k- o+ c& q7 E9 v2 \, L6 ?/ }; Z
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序! Y; {+ z' P- d1 M* d
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行- S4 T2 @ b6 L6 ?6 T
0 y! ?$ s/ I _4 j: T, i$ z
第4章 Spark Core RDD编程
. w6 z) N! }; P* t. e! b# 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+ M3 v1 J, L/ i* Q5 }. Z5 f
4-1 -课程目录
8 O1 @8 L3 ] x6 B4-2 -RDD常用操作- Q4 w; j/ m. c Z8 {$ J
4-3 -map算子使用详解
) ~- A4 X8 B5 f# m4-4 -filter算子详解
8 c& Y& y3 m; u7 K4-5 -flatMap算子详解+ N0 p9 C# f5 B6 _1 r% F
4-6 -groupByKey算子详解
- P/ J, u& h# A; @) j4-7 -reduceByKey算子详解
/ S% ?, u, ?: R; [3 D4-8 -sortByKey算子详解2 [2 `" V s/ G6 S4 a
4-9 -union算子使用详解
5 X8 X% b* U6 M4 l+ G: v1 \% d: Q' o4-10 -distinct算子使用详解/ y S9 n+ l; W( L. N' V, [. R# c
4-11 -join算子详解
0 g# t, S" S {8 o7 Z4-12 -action常用算子详解7 T5 C/ |. P4 w
4-13 -算子综合案例实战一词频统计# E0 ?1 p, X B8 P, S: R
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
0 h1 T6 E8 A L( {6 V( f4-15 -算子综合案例实战之TopN统计# d+ I2 C- U$ z
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计/ H7 d) e; e, E e. }
, ?& S7 L6 @/ ]/ H5 t; x第5章 Spark运行模式
Q# m% e2 F* w- P) o' X8 q, }/ c本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式4 `/ S$ V* _8 ^6 t
5-1 -课程目录! |' m+ u9 M' g( N" C
5-2 -local模式运行9 k- C3 I. M K$ t* P5 W. @2 z
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行7 }" ?+ t3 D& k8 A2 q4 Q' I* }
5-4 -standalone模式spark-submit运行
: q W3 U$ [/ i" v& {# ^5-5 -yarn运行模式详解5 ~8 _) m$ j' G
$ E, S6 u4 m& R第6章 Spark Core进阶3 J9 ^+ z( m' P5 d) w' n t
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
- K8 g1 L$ X! ?* u0 o* G4 X6-1 -课程目录- P" F, U0 l* @
6-2 -Spark核心概念详解' `' L4 [! W0 t& o
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
6 i* A' ` o- X; b- I- I6-4 -Spark运行架构及注意事项. P. A4 a& b. M3 |# b; k% @& Y
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
6 {* ~9 W/ s$ s' R7 m6-6 -Spark缓存的作用2 _7 i4 E$ d5 x* s; {
6-7 -Spark缓存概述
2 G+ f7 _# j, G* A, m1 f; y6-8 -Spark缓存策略详解
4 I9 G7 _. A3 C) o4 L6-9 -Spark缓存策略选择依据: m% k& W) I' D! k# I8 ?6 `
6-10 -Spark Lineage机制
) C4 a$ Y( @# v0 @6-11 -Spark窄依赖和宽依赖1 x& }8 N7 p4 D1 Q* ?
6-12 -Spark Shuffle概述
6 I+ z4 n* @& A& y& v6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
E! _$ b1 p6 Z0 }5 d# y. M; z- O) e/ h
第7章 Spark Core调优$ b7 O# L9 k5 M) M, e3 s! l
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 j& h% K2 {( }5 Q$ \
7-1 -课程目录
. l8 c5 o' o0 P" c2 o7-2 -优化之HistoryServer配置及使用6 }5 e3 u9 y9 ^! n0 r: F
7-3 -优化之序列化, Y- M0 {% Q+ j d- c
7-4 -优化之内存管理
8 U& W' x3 ?% B7-5 -优化之广播变量
* C! Z3 s o, ]1 B! d) R1 F; w7-6 -优化之数据本地性
- M) i1 ?$ } y k, g. _6 x
) H0 q0 b/ f3 d: }第8章 Spark SQL8 z% r$ V2 `8 X3 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
7 u" Z3 J! d1 k6 E; b8-1 -课程目录
1 i& F" L; ~$ e0 O: E8-2 -Spark SQL前世今生, X% C" b+ B, g1 k
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正9 ]' J C* {0 }
8-4 -Spark SQL架构
* N% s/ m$ Q, V* r& Y; ?& S8-5 -DataFrame&Dataset详解
: M3 B; x; d3 o8-6 -DataFrame API编程
( |* g) b2 } T4 y0 M0 C5 V8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一& V& t [$ v7 @' ?3 W
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二- D/ W) {* Q2 K$ m8 O
8-9 -Spark SQL其他
% J1 d$ z( I; _+ Z* c9 D/ _
! |( M. g) W. a1 r第9章 Spark Streaming) C& ^8 \ T2 m3 U* Y
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
# {8 ]) i* J5 ? p0 Z9-1 -课程目录
( { P2 D" s! d- J# Z5 c9-2 -Spark Streaming概述
+ M E; @( o, U9 x) y9-3 -实时流处理框架对比8 z- M5 h9 @/ Z8 G' Q& m4 b
9-4 -Spark Streaming执行原理" B- t( W8 q7 I0 `
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
, X. p+ X" _1 V! o6 M7 k9-6 -核心概念之StreamingContext
; n: d* q* p- }" C9 P0 [2 W9-7 -核心概念之DStream及常用操作1 |5 \: K. V) C6 t c7 C- d2 q
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战* h9 V S* R& ^4 z; b
0 _- w1 p6 r2 T! u0 ?* t. X第10章 Azkaban基础篇
- [" x$ B4 S" s0 F! b }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
6 p" K: A5 b8 k" b# i, J- k10-1 Azkaban基础篇课程目录
+ t4 A; S0 }" ~* @# t. V7 l10-2 -工作流概述
* v2 l) L- v' O" [$ o# W& J* j10-3 -工作流在大数据处理中的重要性& Q. T$ X0 t3 {4 ?
10-4 -常用调度框架介绍7 F; B, M$ p: H T3 P( D" l; V5 @
10-5 -Azkaban概述及特性
6 R1 a0 M( y6 h8 H3 g3 q* `10-6 -Azkaban架构, p. q5 F; N; t3 O; P2 r
10-7 -Azkaban运行模式详解
0 L! q/ {. u0 ]- `+ A10-8 -Azkaban源码编译
# K# [4 H4 o* q- \* ]$ u10-9 -Azkaban solo server环境部署& |6 f$ V& H4 l1 b% |" G
10-10 -Azkaban快速入门案例
5 v: C( U% o) L8 K2 E' C
8 g, F% X2 @) A& h" S7 e第11章 Azkaban实战篇' t5 U0 B" n2 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8 k( x, v0 a w7 f4 j C; [$ s
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
+ S% ^ ]: t1 A; D11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
: [$ T! Q: [; D9 ~7 x11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用+ } ~8 h# K2 z( e) K
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
9 ^& f! O* B- Y4 b7 @8 K11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用3 |5 _, A, P5 }" F
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
6 D6 ?5 _; c! T% F* ]11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
+ U5 d( q x, K
7 k* _* N& x- R第12章 Azkaban进阶篇' e8 X) E: A) {' R {: F
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, T+ o- C8 H& w
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
4 ?& }) F! M* `% l/ v" R0 g1 V, u12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作; ~ h4 x% c& D! Q2 S; `
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建+ O9 P4 G1 C' B- }" Q# r
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
6 A1 p7 @, j. A% j12-5 -Two Server Mode之使用实战% k: c P( ` T( k
12-6 -Azkaban权限管理/ [+ v7 H0 c9 H% G# q
12-7 -Azkaban中AJAX API使用- O& p: z2 f5 m' R
12-8 -Azkaban Plugin的使用
) y+ O, n! l& _# G1 f: f* k12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
, E8 V2 _( |* G12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路' }+ `" E, i! k% e
6 A$ \6 Y( v) k: k
第13章 项目实战
/ n/ s8 H+ J! S+ O4 f7 j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
+ v7 p7 ?+ _* N13-1 -课程目录
2 T( J$ t+ m4 P6 D# E13-2 -大数据项目开发流程
2 m9 G5 O$ o9 V9 |, V! Z% V13-3 -大数据企业级应用
6 \4 Q% V2 q" r1 B2 \13-4 -企业级大数据分析平台# i0 }: w/ ?4 m( W
13-5 -集群数据量预估
$ T; m _7 z& f! d13-6 -集群机器规模&资源&作业规划9 O, {6 x! Y+ [1 j' V
13-7 -项目需求
- N/ s# t. V+ k Q13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列# t6 P4 n+ U+ t
13-9 -SparkSQL UDF函数开发' ~! k1 k' b- F/ v/ [5 Y) g
13-10 -每年Grade出现的次数统计% t' _7 A" H/ O/ x2 n R
13-11 -Grade在每年中的占比统计
2 y5 P" @) j+ k& [7 a1 s+ w/ c- k8 J13-12 -ES部署及使用
6 x2 Q- r5 e. }7 y$ ~13-13 -Kibana部署及使用/ M; V: ~/ q0 P" a, y
13-14 -将作业运行到YARN上2 G9 A3 p# Z8 @$ O) N
13-15 -统计分析结果写入ES测试
! `' B3 y& B8 Q3 k13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示7 c( U" z; Q2 w! c5 {( b8 n2 H. K
13-17 -作业
. a( q! |- G5 l9 E* d5 l7 X1 ~* x13-18 -通过Azkaban调度整个流程
- _# D2 y4 ^ _) D13-19 -课程总结及展望(重点关注)& r" f7 V% \$ A. A* ?# X
, L6 N E. S& }* q% `) _- K〖下载地址〗$ \ j8 K8 v( Z3 [% y
' y4 ^* s. c6 ]* x, F8 N9 k B' K) M% J: a- [
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------0 ]7 u# h1 G- C& D; F' }
8 \$ d6 `2 R" D, t; |) E
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+ x9 _: a* Z9 T( P4 _" f6 I4 h+ 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; ^. V5 d0 \+ o" p% ~, f5 N
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