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〖课程介绍〗
6 w( K/ J- A: l. X1 N; b+ M' g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。
* u6 u+ \, j. B' A2 u8 Z4 w" }$ Q, x% s4 n, v4 x
〖课程目录〗) H. y) x: h' |
第1章 课程介绍
/ c8 L7 h$ a$ v6 W2 J* ^ h, R课程介绍" N. o, O. x7 ]# E0 X! q
1-1 PySpark导学 试看' U, ^! i2 }/ a* X/ D
1-2 OOTB环境演示
7 L5 T! K" a: c/ s. J3 a
& p2 ]: f9 r. F) h/ ?: {* o9 G第2章 实战环境搭建
+ g: ]: p u1 D1 ] C9 z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
5 l! q0 g3 M4 C" n0 N* R# W7 k+ o- `2-1 -课程目录& L& ^) A, m& \' w
2-2 -Java环境搭建
5 R5 `; U& N" H7 N# |0 u; B2-3 -Scala环境搭建2 ~/ v* I, z4 K& z
2-4 -Hadoop环境搭建
$ \6 E3 Y8 W) y: C h5 a* H2-5 -Maven环境搭建
# E0 B- r4 i+ I* Y2-6 -Python3环境部署" a4 e' x! ^0 `2 d! S" C4 E
2-7 -Spark源码编译及部署! I5 h( h0 a3 w/ R
% n, _- s F) T" ~! R. p9 O
第3章 Spark Core核心RDD/ O- r+ E0 i% ]' K8 {
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7 z$ h; t3 `( W/ P; {. Z
3-1 -课程目录
1 {' j$ J6 I" F! u: b3-2 -RDD是什么
/ g" k, ?$ x' A2 S3-3 -通过电影描述集群的强大之处6 e' ?- i' }+ X) M- ]4 W( s5 O2 D" N% ?
3-4 -RDD的五大特性/ O$ h R5 }5 X; r( X- z! C
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
) |0 ] k0 O- P7 p4 A5 b- D6 L6 O3-6 -图解RDD
, A. P. ^+ P- }+ H3-7 -SparkContext&SparkConf详解$ ~, H7 h, k" i
3-8 -pyspark
J# ?$ ~2 r. C: ^ m% p7 E" H! p3-9 -RDD创建方式一
( X. C- B& f2 L8 y* n9 Y3-10 -RDD创建方式二' A) P$ e. i+ e# |( b# U
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
) o' j D7 V9 P" S. ~* k* I3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行$ x5 P+ _" Q }; z9 s
1 J" G" @: o) J第4章 Spark Core RDD编程. _' w" r. b/ ?2 i" h9 i* d7 a
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
" {# f' b! }* U4-1 -课程目录
- ?6 B3 @3 ]% K# f" p% t4-2 -RDD常用操作! c. Y( I' Z h0 v( `
4-3 -map算子使用详解1 W4 {6 F: R) C+ s. h! ]6 ^0 ^
4-4 -filter算子详解
5 K9 i1 R1 _& P" T# n9 X8 p4-5 -flatMap算子详解
/ j- W5 J T# _4-6 -groupByKey算子详解
3 r; x. o1 _ t$ b2 y$ |/ Z7 i- Y4-7 -reduceByKey算子详解
1 Y* G" o h. `6 X4 O! r, ~) d: A. ^' s4-8 -sortByKey算子详解
7 c2 [! E u3 _9 L$ [! X4-9 -union算子使用详解
$ _0 H# m1 w& C4-10 -distinct算子使用详解7 K# o/ ]; W2 ]8 J g$ I
4-11 -join算子详解/ W9 L# d- `* T K
4-12 -action常用算子详解
# Z, F( t1 I T s4-13 -算子综合案例实战一词频统计1 ]; q Q( y; J4 a
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构5 u6 b4 `0 L1 A! E0 ~
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
6 S6 B3 ]# L- }" \2 N0 `4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
$ l7 x$ f o5 I S9 D# t7 x
( y, F- s! o2 V2 r. }第5章 Spark运行模式
! B2 A% N& T& g m4 T$ i% G9 S本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式! Y J$ U2 k! V
5-1 -课程目录
: _! s) U4 H+ W6 F. F5-2 -local模式运行
& e! \" U$ A$ ?' s5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
% u6 o* r& i; d. \; W1 z8 U5-4 -standalone模式spark-submit运行
- [$ m( K0 c, {$ v5-5 -yarn运行模式详解
( u( Z. A8 M+ t G/ M; W2 a, D% [7 Q1 H/ \2 h4 f2 M# P4 H
第6章 Spark Core进阶0 ]9 [! j6 e6 p! T7 m D+ |
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) v2 n% D/ i6 c8 U p. L
6-1 -课程目录. g( o* ^- m6 u# b! H* c
6-2 -Spark核心概念详解+ T2 ^6 J- Z3 N* \& W* t a7 D
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
- b5 m, r; C/ z6-4 -Spark运行架构及注意事项! q5 ^# h/ d. l7 Y# A1 D
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
. m4 [2 M9 w2 T. G. r' h: S3 p6-6 -Spark缓存的作用8 g" I1 e; I7 }: g+ w4 N
6-7 -Spark缓存概述
6 y4 k6 C0 @/ c6-8 -Spark缓存策略详解0 `: t! Z1 I+ t& N; @/ f
6-9 -Spark缓存策略选择依据
6 \( ~# {2 H+ R6-10 -Spark Lineage机制- ?: R- S/ a8 C2 H% [
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖: ]: X: L3 }, b; w1 T6 X
6-12 -Spark Shuffle概述
& \: r6 W9 f' ^: f4 ~. N- j& M6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
! q- [/ y+ R6 v9 S! m- n1 i- U" d/ f7 A. B8 y" G( [
第7章 Spark Core调优3 h1 N& R7 O/ U
本章将从Spark作业性能指标、序列化、内存管理、广播变量及数据本地化这几个方面来介绍Spark作业的调优! U* J( d% e5 }# g" Q
7-1 -课程目录' d2 x; D! Z( F, q% Q: U- S: h
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
3 W" i' F3 h+ d7-3 -优化之序列化
# a, u. W2 s. I7-4 -优化之内存管理
2 t7 s+ |/ S5 T0 v! H5 q/ T7-5 -优化之广播变量
' `/ Z% I9 W- t& d: F8 M( y$ P7-6 -优化之数据本地性
0 k% V1 c+ Z, P k, f
. p7 k4 A2 S5 Q' T9 w第8章 Spark SQL
& e6 x# c7 a- Q4 @$ i本章将讲解Spark SQL的架构、DataFrame&Dataset、以及如何使用Python API来对DataFrame进行编程
8 B Z" T! p! q* b. ~8-1 -课程目录4 U$ `! B/ @+ m7 B3 e8 H( b
8-2 -Spark SQL前世今生
- _& s) x+ ]0 W6 }8 K2 b8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正5 a s; d1 A9 c1 K8 ^0 I
8-4 -Spark SQL架构
8 d3 l7 o% k3 W8-5 -DataFrame&Dataset详解
2 E: u/ V1 ~ O$ ]8-6 -DataFrame API编程
$ l& p4 W( D3 E& V6 I8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
8 a) R8 L) P# D# c. m8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二7 O- N/ a8 _- M# G& Z- R7 {
8-9 -Spark SQL其他1 ~' d7 c9 h1 y( B* n4 x4 `3 {
g6 `- B( h& A! _- T1 e
第9章 Spark Streaming
% J# q- |2 \3 I' g: p2 X W本章将讲解Spark Streaming的核心概念、执行原理、以及如何Python API来对Spark Streaming进行编程
6 w7 y: q) N- Q5 i, A7 E9-1 -课程目录
' q f9 \+ ?3 w/ [6 O$ Z9-2 -Spark Streaming概述" n* \) f- N, |8 K0 x! F8 w! c8 V
9-3 -实时流处理框架对比
3 x$ W3 @1 D0 u3 Y9-4 -Spark Streaming执行原理 z# A4 {+ g5 }1 r4 j* D; w5 p
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming6 o& C! f, ~/ \" A0 b
9-6 -核心概念之StreamingContext
) }. _" j" t7 D4 `" `( |9-7 -核心概念之DStream及常用操作
# w! Y) w; I4 k4 D9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战/ e/ O( E. Q$ I9 k+ x7 r5 ~
, R( K4 p5 ]. i3 Z第10章 Azkaban基础篇/ a9 W# s/ i% U$ I
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 e S/ l7 l5 Y5 [10-1 Azkaban基础篇课程目录8 ]% K1 o5 I2 X9 H0 M3 S# @: D
10-2 -工作流概述
* r2 p$ f5 }2 z% Y8 M6 X$ W1 G) R10-3 -工作流在大数据处理中的重要性" @* j. l N2 q2 a
10-4 -常用调度框架介绍9 V s! k: h L5 r' I( J
10-5 -Azkaban概述及特性
; R S3 n) b9 Y3 X! ]10-6 -Azkaban架构9 s5 A/ I! a, a% X6 ^9 L6 {; V
10-7 -Azkaban运行模式详解
0 n; a7 p0 i( [4 e4 G$ b10-8 -Azkaban源码编译, {; T- g7 Q/ Q
10-9 -Azkaban solo server环境部署
U' L; r) ?/ k6 w" E+ T4 X10-10 -Azkaban快速入门案例" `5 j) ?) F) A$ m
' B, v: e2 O0 ]+ I2 Y第11章 Azkaban实战篇
& ~0 N" F) q1 H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 _+ T, o. Y% w9 N: L
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
- O) |# f) n1 g4 s, u9 E11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
/ ?3 Y# H& |5 D0 R) }9 H2 w11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用" y) E/ S9 h5 P4 z, K# p
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
, H! W/ F' Z" n. p11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
# [. a8 M" ? B3 ~- d4 I, O11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用7 v$ X9 a# H2 r2 e
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
; x7 K; X1 c' o, |, [% |! d5 w
) q2 Y6 L, @- ?2 ~: Y第12章 Azkaban进阶篇
/ |8 ^* Y5 n& Z& w) c- B& y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" r! }+ E" x, m/ V
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
9 W0 c6 u% q9 c/ b. U12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
6 b' K. T# C6 p [$ J12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建& o; W8 Q& R; Z% b5 {8 Y; z
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
: q: m& |* g1 P- r, z12-5 -Two Server Mode之使用实战4 A* ?" F7 t3 \4 a
12-6 -Azkaban权限管理
0 \' v4 h+ y# D& t, M7 N12-7 -Azkaban中AJAX API使用
. T u! L# U/ G12-8 -Azkaban Plugin的使用2 u C' O( F8 |; Z
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路! f! A5 V* m3 r+ E) Q
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
; x6 h4 R0 f7 f, r. V, A/ T& b6 q6 x, _8 ^3 K/ W1 _
第13章 项目实战
0 ]% R2 v8 V8 b& F3 m p( t6 M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
; Q2 N; M1 C G9 U; d" X4 ?0 t8 h13-1 -课程目录
/ d5 P5 K8 k% `8 j b7 @& F13-2 -大数据项目开发流程; T- X% J$ ]& |4 O4 O+ ?
13-3 -大数据企业级应用! J8 s* j0 |& {% B
13-4 -企业级大数据分析平台: s" M) t+ h3 ?: h" J
13-5 -集群数据量预估$ j# N$ P9 L( L7 u* j4 G" u* h& M
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
( Z& B1 `; S$ b& r13-7 -项目需求" F6 w, z/ Q# ^& _3 i: W. u! _
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
7 @) U/ M' c7 h$ U+ T6 L" M13-9 -SparkSQL UDF函数开发: o# m& J( |! `- G# ^- m
13-10 -每年Grade出现的次数统计
) D+ _: ? ^7 N$ i5 O% g% c' T2 Z13-11 -Grade在每年中的占比统计3 l' ]; c3 R* C2 u4 m( P5 p
13-12 -ES部署及使用' E: y: T+ }, \7 s4 _+ |0 c
13-13 -Kibana部署及使用! s+ a/ U* ~2 E s t' U
13-14 -将作业运行到YARN上2 C1 q0 U# x3 p
13-15 -统计分析结果写入ES测试. V# `' @; u" ^1 J
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示3 @* ?; A, ]9 ]0 U
13-17 -作业) i+ r9 @' O! X9 C
13-18 -通过Azkaban调度整个流程0 s9 E7 k1 [- }
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
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3 |6 Q. G7 `) f〖下载地址〗
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/ F6 A2 p% U, ~& m4 U3 l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
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