5 a9 _, t/ M$ h) D6 L( O
, B/ V8 F; G8 q
〖课程介绍〗, C( x, i+ E& V" |* X! B
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。
' _3 J6 x+ Z. X. ^) C! f; ~5 W3 ]+ x& C: o7 o! p7 V
〖课程目录〗' @; X4 e2 d; F# R! a& Z" a
第1章 课程介绍
* D/ q' P! P. t v# k0 T课程介绍
. ~% f" y7 K" M* ?1-1 PySpark导学 试看, r! N: R/ \+ h7 c' s
1-2 OOTB环境演示
; M' f! c6 {: {( K
1 d1 @' I9 E+ p5 t) a8 r5 _" I9 y第2章 实战环境搭建
. U9 w4 a" I% b+ v5 {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
8 p4 Z. j$ V, }, ^3 r2-1 -课程目录
0 M3 ~; @- l* q! S4 M2-2 -Java环境搭建) ]. G. ]7 g3 _+ ^. U3 k9 X9 N
2-3 -Scala环境搭建
' {$ o. S' J" G* X2-4 -Hadoop环境搭建
! q/ F4 j' y6 r2-5 -Maven环境搭建
) ~' f: t5 {) K% t2-6 -Python3环境部署
6 S: @2 p2 Q* y# U9 a9 O. t2-7 -Spark源码编译及部署9 h3 k, b. ?1 ^' S% r
" H! _+ s- E& Z# [9 Y" v& P第3章 Spark Core核心RDD' [; R7 C! v+ m& F9 I A N0 [
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6 W5 R1 y" O# ~( i. B
3-1 -课程目录
9 w; I- W# }% f$ ^3-2 -RDD是什么$ P. o$ i/ P! {* z. j3 N# y
3-3 -通过电影描述集群的强大之处+ y* ?! [ n1 k1 \; a. ]( O9 I8 b
3-4 -RDD的五大特性
4 ?. Q/ c3 e: N3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看6 l& s2 D0 Q& c
3-6 -图解RDD
% }1 S J* S0 `3-7 -SparkContext&SparkConf详解6 i! g" O* [: E; m$ ^. j! T
3-8 -pyspark
: K8 ~' S8 z4 {# b+ W& A3-9 -RDD创建方式一
& S9 j% {& I- t+ @- j/ N( Z( O3-10 -RDD创建方式二2 j* ^2 Q- k; [
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
/ a3 d e# i6 J9 ?. V6 ~8 d* R3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行+ l8 Q% E" ~, E) E& s8 e
3 c: n% G7 P; C4 f6 C2 w' ]* x
第4章 Spark Core RDD编程
, R( T w' Y+ f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7 F3 t9 x! D: g6 v
4-1 -课程目录* g2 x# c1 n0 I0 n" i- m: a! u
4-2 -RDD常用操作1 ^. @# m- z7 u. |) H" `. \7 G6 C# O
4-3 -map算子使用详解, _+ V1 ]4 b; |) |: b+ B
4-4 -filter算子详解
$ T) r8 M0 c8 V+ r: {( G. s1 F4-5 -flatMap算子详解
- I8 k0 f- J, l+ Q6 {# F7 ] H4-6 -groupByKey算子详解
p+ ~) V* Y: k8 J5 d! E4-7 -reduceByKey算子详解9 y3 B% g9 L/ R$ T! L2 E
4-8 -sortByKey算子详解- b1 Q6 b! _, }7 B6 Q [4 I
4-9 -union算子使用详解3 _' _- X" n5 t/ w, D' K$ M
4-10 -distinct算子使用详解
5 N5 c% W' f0 O5 c% I. I$ ?4-11 -join算子详解
: Z" |1 X N: d9 x, U/ G4-12 -action常用算子详解
- {7 i" z3 k% M: L. S0 H d4-13 -算子综合案例实战一词频统计
9 {* V# Z: ]# r# h; Y4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构. ]( ~" T& k* P: F# ]6 S9 ?+ b7 ?8 @
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计. ~2 D# D; s1 O, T8 D- w
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计' Q8 D$ L9 Q; T( x4 L
' G- {) N# R! b+ [! z: p
第5章 Spark运行模式
( Q. [4 a+ J# }7 P/ I" \- M4 x本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
+ ]; ~0 ~$ P5 e q. \, J2 W% _/ \5-1 -课程目录
2 k B: J* S6 q b* I$ Q1 a6 z5-2 -local模式运行
$ e; i* n, @8 J7 C5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行2 N( H' l0 m4 x
5-4 -standalone模式spark-submit运行
- b* K1 d5 ~7 T. ~5-5 -yarn运行模式详解
! v4 E& R' ~$ y. i; T$ U I5 `2 \- c* l0 }/ e( m4 U
第6章 Spark Core进阶
6 u6 e6 P {# U: G0 M0 D& _% X. k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' B6 l! J- `. q; ]# r, h
6-1 -课程目录 N2 J- L1 t; a/ b4 Z5 F% q$ Y5 p
6-2 -Spark核心概念详解8 ^; B6 z. W5 S6 t. d
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
% j E( x9 {* s* a6-4 -Spark运行架构及注意事项
1 A x& f4 L' Y% a) k9 g6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分! l) G# G( b! B6 q3 K& Y7 w
6-6 -Spark缓存的作用
% ?/ P) t" W6 d' l) f, S6-7 -Spark缓存概述* e8 ~1 T' L# R% L; _
6-8 -Spark缓存策略详解0 B: @) R8 s* G9 O% N- U
6-9 -Spark缓存策略选择依据9 }) z6 f& n3 }7 A2 H* g3 E& {# x4 d7 J0 Q
6-10 -Spark Lineage机制
6 z- J/ ] n& V {2 @5 _6-11 -Spark窄依赖和宽依赖$ e$ ?$ i1 A* }* m+ \! N% {5 ?
6-12 -Spark Shuffle概述$ Z, t i" b5 J" c4 s }; j" Y
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系! M7 c3 W* @5 U9 i- |! ]
; J) n; Y* ^+ p/ _: K& m+ _3 B第7章 Spark Core调优
; b9 z& h( ]; S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
4 s! p. k7 H3 c8 ~5 E C7-1 -课程目录; ?& W; a9 d7 n! `/ {/ E
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
5 }+ O* R$ s0 V0 j7-3 -优化之序列化
% m* r& Z! g% T. b _; W7-4 -优化之内存管理/ C) p4 c; {5 h1 B, u" m# K. Q% N
7-5 -优化之广播变量+ V3 t5 Q$ w5 J% p- D
7-6 -优化之数据本地性
( L& ^0 I; t2 S9 e
: G5 R6 u6 K. g! m第8章 Spark SQL* t3 p: `' b3 R2 x; S
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1 E5 |) i0 W/ y4 P' @% e
8-1 -课程目录 r# {3 f# m& r% {
8-2 -Spark SQL前世今生9 }4 `+ s! \* J G$ D
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正4 x" {3 p& \8 y/ d0 v
8-4 -Spark SQL架构: j. X, ?' }5 T7 j: j
8-5 -DataFrame&Dataset详解
) I' E, T; y9 q6 l ~" x7 `8-6 -DataFrame API编程3 s T$ Z* R1 k$ u! _$ d* A
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一2 F4 k2 X5 p% w) t
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二5 |% E2 `0 d3 l' G% H
8-9 -Spark SQL其他, U$ c4 W) E4 d. l$ `; N( Z
: K) ~6 i) b2 n% d v9 h第9章 Spark Streaming
X# G4 a2 i( P- M6 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
, x, ]% u! L Q f) B9-1 -课程目录
" o! w8 \9 i/ {) _9 ?* C& ~ [4 `9-2 -Spark Streaming概述8 O/ R4 {- e! r7 z
9-3 -实时流处理框架对比
3 j w2 |) Q$ k6 y+ y& V! w: c9-4 -Spark Streaming执行原理
! S6 ]1 [$ Z) M) h. l) k4 B. ~5 n9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming1 \) @, c0 M3 c" o
9-6 -核心概念之StreamingContext
( z1 J) Q( a' U% |9-7 -核心概念之DStream及常用操作/ L! I' a$ L. Z W' y. X. `
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战* V- j: q) _( o4 i; i; F
! ~2 A& Q) w3 \# }9 q2 H |第10章 Azkaban基础篇
' Z( ~+ C2 Q. i8 o+ y$ @" I8 L* A( K+ C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
2 h' Z( r- l8 u. K% ]! V: {10-1 Azkaban基础篇课程目录
5 @) R/ W! V0 b: ^% `# z2 A' }10-2 -工作流概述1 q' n$ R0 Q: y0 R
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
3 C% F/ L2 E3 M# A. \* y, J6 h10-4 -常用调度框架介绍
$ B& r& t, u2 l* N) m I" R10-5 -Azkaban概述及特性
% t R) h/ W( [& ~6 h& q8 H10-6 -Azkaban架构
" \4 K6 G7 t4 C10-7 -Azkaban运行模式详解
, i0 H6 Y5 ~* m1 l( _! p10-8 -Azkaban源码编译 v @ [+ S# G9 X8 u w- a7 Y8 U
10-9 -Azkaban solo server环境部署# o2 s/ B( ?$ b9 Q" w1 a
10-10 -Azkaban快速入门案例3 I/ ^9 i% B7 E9 I- W8 I0 a
2 T% x, R2 \" n8 F第11章 Azkaban实战篇
, `( u4 F: s8 L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
# g% X6 g h! l( W" w5 J11-1 -Azkaban实战篇课程目录
7 V. a4 M% z) @( c6 n+ n* {; D11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用- z/ D) y" Y7 O: b
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用3 Y$ m7 `( ?) i" |2 u- a
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
9 A9 c. a+ L8 V9 N/ u11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
$ g9 B. }+ ?; D7 Q11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用9 o/ h+ T$ Y1 a6 B
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用+ p& P1 R4 {" x; `$ }1 |; d
8 w, T! g) o0 i5 t# s9 d: p第12章 Azkaban进阶篇
) `% ~0 w3 }" I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& Q% }2 p/ I5 G1 I1 R
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
) z* B2 S1 y- @6 R! l8 A2 ~8 _! o12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作- w. G1 ~& ^$ ]8 R
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
1 `' z: Z x: P/ k$ ]9 b12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
: t) f3 J( r7 w5 _" i# H12-5 -Two Server Mode之使用实战
w1 o! q5 V7 q" Y12-6 -Azkaban权限管理: t5 f, b) i7 r
12-7 -Azkaban中AJAX API使用3 M" ?" h. [) w3 O- n+ V
12-8 -Azkaban Plugin的使用/ ]: {9 P, g, T$ H0 y! n# J7 b" b
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路+ ]& d* h8 W2 j; | v# O" B4 }
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路9 H$ [5 d2 D5 P8 z0 l# w P( T
/ u8 d& k, C ~. n第13章 项目实战 @+ V. Z: z% ?& u; q, q
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. I/ a# {- x% U
13-1 -课程目录
% ~( G/ Q8 Y' U" H13-2 -大数据项目开发流程
; f* t4 p2 n* N13-3 -大数据企业级应用
. o; ]" E. P! ~7 B9 P13-4 -企业级大数据分析平台, C( B: J! N& h7 ^. {
13-5 -集群数据量预估7 m- N) W6 m: |2 A5 u9 D- k6 s' }
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划4 }1 h5 ?, `9 S1 U- H$ G& l
13-7 -项目需求. B! ^- {& h6 D! V, K# g: O
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
; ^1 x: R% X: F s9 L0 |0 }* n13-9 -SparkSQL UDF函数开发
6 b H* W1 ]! X; l- s13-10 -每年Grade出现的次数统计4 f3 F {6 u4 O+ {9 ?! ~* O$ b, _
13-11 -Grade在每年中的占比统计. ^6 H4 ^# k: w# t
13-12 -ES部署及使用
1 ~% \3 W7 F% R7 I$ T13-13 -Kibana部署及使用: j( \6 h+ f! w: T/ |5 G2 w& X
13-14 -将作业运行到YARN上
4 c9 x5 o2 M3 d$ t. _- Y8 t13-15 -统计分析结果写入ES测试$ _0 g$ W2 g+ G
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
; i* L; m T5 ~0 r13-17 -作业' T6 X& q5 P: `3 O4 i
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
- [* ~, ^6 i; k1 }) n" G Y6 o, @13-19 -课程总结及展望(重点关注)
: h: J4 H5 j7 e. C
* P2 z1 f1 [( S4 j, G〖下载地址〗! A' \3 N( y8 P6 N, n6 D
5 _& w( |# p: S! [: `
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