( }+ u' \( |) ?: N9 @7 k7 x
, n8 u2 K/ i* A
〖课程介绍〗, @, \/ L, e+ Y7 t
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。
9 N' i0 \( \$ H3 g3 J7 m
! v- T1 b( f1 b6 g, Z9 c' f〖课程目录〗
& ?! @$ }% p1 i! V" e第1章 课程介绍
: h% P0 ~8 } B, m课程介绍" `8 y4 P- u3 @- o/ p
1-1 PySpark导学 试看
/ k* Q, ^+ t# t# ~8 s) @8 I/ i$ R1-2 OOTB环境演示/ p) g) n4 |( i, L1 n
1 A: R1 w/ x0 J H% Q5 A
第2章 实战环境搭建
~. U7 h- _ S' L" U& o" q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# j4 q& I* u) k& y6 |
2-1 -课程目录1 ]$ ]% H0 f' Y: v* w6 |5 o
2-2 -Java环境搭建* t0 ]& E( R$ E. I
2-3 -Scala环境搭建
; z/ X- c; @0 a! z, E2-4 -Hadoop环境搭建
& E! z* ^$ h. }3 A2-5 -Maven环境搭建; d* f+ e9 a" O+ o: |% K! K9 s% [
2-6 -Python3环境部署
5 l. Z) e! I% u/ T" H2-7 -Spark源码编译及部署6 |# _7 r2 M' r6 x- J2 W+ A* y
$ {* ?- b6 [- v7 A- h6 n. s0 q
第3章 Spark Core核心RDD
, {$ e3 L4 |6 h8 [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
2 C7 N' e7 T u; S3-1 -课程目录: ]1 b) a7 m9 _: P- H& j
3-2 -RDD是什么
& o, A% t' n9 a7 g3-3 -通过电影描述集群的强大之处, u3 j' [, b# S f: N# C) c! F
3-4 -RDD的五大特性4 q( f4 `) p+ L3 P t, G
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
5 @0 r- k6 L4 c' N4 |3-6 -图解RDD. D4 W$ l0 t$ k4 c; v
3-7 -SparkContext&SparkConf详解& a7 I& U2 E- D! a
3-8 -pyspark
+ F b% j, D/ A6 z3 w! w3-9 -RDD创建方式一
/ x! J4 A- l- U! G4 E, [- F3-10 -RDD创建方式二
/ M; W' L$ k9 O, o+ r& p3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序2 p ?) O' Q% F4 P8 e9 z+ K! F
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
' K6 H* [, |4 t) n7 B" w
G* ?( x, ]: H! F7 E( L* m+ \第4章 Spark Core RDD编程. O7 `' x h' _% j% I5 u# [$ v
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
5 x! N+ v* N9 V. o% a7 P) o# o3 a+ I4-1 -课程目录
2 V" W0 _$ u+ ]" g4-2 -RDD常用操作& Q& g/ h' y: ^' g
4-3 -map算子使用详解# H& K) F4 o N% k; b, s" E6 \& y
4-4 -filter算子详解
# Y8 @5 `/ |: u" y, ~8 O4-5 -flatMap算子详解
q0 f2 X/ R3 }8 ~6 X+ P/ `! c/ E4-6 -groupByKey算子详解
, y- l5 H! g/ M2 h$ x! e4-7 -reduceByKey算子详解7 j! X. W! Y0 n& e
4-8 -sortByKey算子详解% k2 V) ?) e h/ n* |1 H4 y5 p
4-9 -union算子使用详解. U& x% c8 K( c
4-10 -distinct算子使用详解
1 |7 }, {7 E2 @6 S# y J4-11 -join算子详解7 w; s0 P% e" g3 E M
4-12 -action常用算子详解
8 ?7 A1 y% E) [9 b6 [, w4-13 -算子综合案例实战一词频统计
; N: K2 J( e- K: }4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构$ p0 K8 k Q3 Y' a1 i4 C! V7 Y% [
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
; i$ @( I# [: Z j; Z& H4-16 -算子综合案例实战之平均数统计* L. |2 R5 L9 M
* R/ K" Z+ l/ X4 [. ^
第5章 Spark运行模式- m: P+ c; S! \0 h+ {% s$ w* @% V
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
6 Z2 b3 V* K: x O, B$ O ^9 Y5-1 -课程目录
6 m$ k# w+ \; {0 I1 j5-2 -local模式运行 {6 J: B. M. A# n
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
" L' d ~4 m% b8 R5-4 -standalone模式spark-submit运行
1 }( K$ w, s! M( ~( F# e5-5 -yarn运行模式详解
4 b Y$ }2 C( v. [7 _$ M5 Q
6 W) x. H4 R$ Y' B第6章 Spark Core进阶
$ K! f& G% r0 v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
- Z5 [) P' o! g* I4 c6 m6-1 -课程目录
/ T; g+ o/ N! w! j i4 O" E6-2 -Spark核心概念详解
9 [0 L4 H# e3 [* Q. Z1 o" _! g- x! P6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
7 W% B) D! {0 a6 J g# b: V6-4 -Spark运行架构及注意事项
# f& T- N2 B: F% d& Y* c& r6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分& d4 o' c: _& z0 u
6-6 -Spark缓存的作用
+ B' j* j' U& s% a: E$ ?6-7 -Spark缓存概述
7 O" A+ H' K1 z+ L# Y1 K6-8 -Spark缓存策略详解2 w4 ?$ Z" C5 s* M& ~
6-9 -Spark缓存策略选择依据
# a4 {" }% w: U/ G6-10 -Spark Lineage机制
/ \: S+ }& \! V6-11 -Spark窄依赖和宽依赖0 g, m) U( H1 h0 x
6-12 -Spark Shuffle概述
! _! G" L% r" x1 L$ W0 Z( b6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
) w% I9 {! s6 M9 C& S: q/ X3 R8 _! m
第7章 Spark Core调优& `" t2 ~4 ~5 ?7 i h
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5 u! n; F/ w/ X' n
7-1 -课程目录
* K. Z7 B* c0 L% Y/ }7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
7 P. a$ F) s( h' }9 z4 u7-3 -优化之序列化
5 e# H9 z, K3 M- P& \1 C6 y7-4 -优化之内存管理
5 C* J# Z& u* X6 e! w7-5 -优化之广播变量
: @* A4 p4 x8 _7 W# _. H0 P- |: G7-6 -优化之数据本地性
, H0 c- \! }" k- o
, ~% e; Y8 X$ g6 @9 ]第8章 Spark SQL$ V6 g( Y; \/ ?) t8 y* w& J/ l
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$ R0 V' E- v0 o9 _4 f
8-1 -课程目录
' p% P+ T3 g, A3 \" \. B8-2 -Spark SQL前世今生
4 b7 @6 S/ I$ [8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正( Y, m) J4 S8 {( G' O' s
8-4 -Spark SQL架构0 m. a% d5 r0 s- Z8 i
8-5 -DataFrame&Dataset详解9 o% [- W! t3 ^+ Q0 _
8-6 -DataFrame API编程
+ H8 z( m& e, u0 a3 I' d' k% B( U9 a8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一* i5 q a% G0 y
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二$ n6 R* V% y' L; v4 k& b
8-9 -Spark SQL其他
- M9 x: z) I, w+ q T
1 I2 V4 T& f# s' h6 \* S: t/ |* A第9章 Spark Streaming
3 F0 S7 R; t, j4 a2 \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: N( h9 f2 A' g7 O
9-1 -课程目录/ T" T+ E; S/ I$ |9 `
9-2 -Spark Streaming概述$ P$ Z# {( K# q8 V- R
9-3 -实时流处理框架对比( W9 A( H, u% e0 M. o
9-4 -Spark Streaming执行原理/ Z& O5 v# o/ B) j Y+ s8 u
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
$ s) [0 o; h% x8 _; w4 M" v, V9-6 -核心概念之StreamingContext& Q0 g& o4 p @3 u1 l
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
" l4 L# N1 S6 ]; U; }! R4 s* Z3 {" o9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战7 T! _4 g9 Z/ k) b2 n/ }
/ l3 _0 R0 K& j$ T; O% c
第10章 Azkaban基础篇
/ g/ m3 l0 R, 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- ~2 r1 N# M0 ?* }( E/ E$ r+ X
10-1 Azkaban基础篇课程目录
# H8 x3 P+ L$ e; a3 u10-2 -工作流概述) P5 s: V! w+ I/ Y
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性( q; Z8 e/ A. \5 ?# R
10-4 -常用调度框架介绍
* e2 V7 @+ H9 t# c/ v+ Y10-5 -Azkaban概述及特性
# T; G& V5 q# g' k10-6 -Azkaban架构
* U9 U! F$ }9 r- R `$ m; F( s10-7 -Azkaban运行模式详解5 E' w2 u2 X' F& Y" y9 x( v
10-8 -Azkaban源码编译
, {. q7 U2 t/ R3 ^5 Y7 P10-9 -Azkaban solo server环境部署
4 U" C+ i, C1 ?7 \$ v; s1 |10-10 -Azkaban快速入门案例
8 S4 k- S! [/ C8 y+ C* M3 G# {; t) C$ [
8 M4 s& A; m1 U3 w0 w第11章 Azkaban实战篇* y4 n; X2 l' C' ^1 @. o" Y( P
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
) v! C/ D6 f+ S11-1 -Azkaban实战篇课程目录
6 Z+ I# Z4 ]* }7 t, @8 H7 r11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
: K! _( V3 [! ^& N8 _11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用) y1 W5 }; q, ] T# e
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
1 I% `# Z, {' z9 J+ w11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
. c- ]( o; ]! I* E11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用9 r4 m2 b9 s, z% r% O9 M. G$ o
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
# C J, ?1 ~2 N5 Y" v2 G: o4 A5 E4 J6 P# t
第12章 Azkaban进阶篇3 }+ T. X1 ^# X: t; B
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
$ ^5 ^' s( ^, m( [9 R! P: @! P12-1 -Azkaban进阶篇课程目录6 [. j9 I( z! s4 N, f j2 ~; M
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作3 ^% A# T+ d* L5 ]
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
* Q$ d7 L, _, P. {! o12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
( g0 U+ c6 o3 [9 }12-5 -Two Server Mode之使用实战
# Q) l8 P& L+ W# E12-6 -Azkaban权限管理( [ x: a% h) B( {
12-7 -Azkaban中AJAX API使用) H, H8 e+ P8 e7 d, h
12-8 -Azkaban Plugin的使用( ?. r( ^. }9 I: [) X4 ?! q
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路; E& I, x: ~. i" Y) P5 T4 [2 q
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路9 E$ R0 T! I; `. J
. g+ m4 T, ]7 y* A第13章 项目实战& F+ U+ @" @* [/ `9 `" S U
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$ A0 T3 a) r8 A* U0 t" q; G5 l
13-1 -课程目录
# p3 _2 I. \% y* J+ u: P13-2 -大数据项目开发流程
# D0 A! s! f. c3 k+ Q13-3 -大数据企业级应用3 c I: d/ j2 l' J0 t
13-4 -企业级大数据分析平台( h: A4 i- _: O- o
13-5 -集群数据量预估
( A3 i8 [+ ]4 o: E5 U13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
; P! D8 h, k7 b, k13-7 -项目需求
. G; x( Y7 Z, P1 [9 i0 M: f5 t13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
% u4 k% ]1 }: s& |2 D13-9 -SparkSQL UDF函数开发
+ u3 B' |5 b. v) H13-10 -每年Grade出现的次数统计
: J# m, h* E: T" U, W v+ a13-11 -Grade在每年中的占比统计9 t* {6 S9 w; i
13-12 -ES部署及使用
1 f9 l: i b6 D4 k' B. z) u13-13 -Kibana部署及使用
) |% z7 |# n$ U" I! M4 d1 R C13-14 -将作业运行到YARN上6 T2 g9 o/ J) [) r# r7 ]. |* `
13-15 -统计分析结果写入ES测试
7 r8 O: e& w. c E& g! M- y13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
V% k3 [; h4 H$ V0 A+ Q: s* v( n13-17 -作业
$ y8 Z& u( g3 Z9 Z13-18 -通过Azkaban调度整个流程/ _( y; x1 D1 i" S7 r
13-19 -课程总结及展望(重点关注)/ r( H: n$ Y) a. e: ]
" D& @( J+ v! t# }1 W0 V〖下载地址〗- o& x) W- U9 M: C6 b4 y" c( n
8 n/ K& j2 y8 l* d# g3 Y
: o! H' h3 A% g. P) n! X8 c
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
# o/ Q, V' S2 a3 x% _8 R4 L( [' T1 v% c- |) T9 F3 z9 F
〖下载地址失效反馈〗
! B6 m( R p. R# q7 J) t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
7 F9 _# B. O0 t: K0 Y5 p7 {( b
( V# i8 ]8 W8 \〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗
- [9 c3 e: t1 X( s( q全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html' A9 y& F$ V3 ~( d- M& O+ y0 ~' h
$ V+ o6 F- ^4 j' D/ z
〖客服24小时咨询〗
$ M6 `4 B. P- u( j. z0 B* J有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。 |
|
[复制链接]
