+ N2 I' U# L1 n5 ~3 h
; N' S! ~. b2 E" C+ L〖课程介绍〗
+ d9 E d0 I5 e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。
7 z$ W) s7 j# G4 @
5 e6 a' }3 s6 x- Q! m: y, \〖课程目录〗
# l4 w8 q1 z0 M5 L4 c; `第1章 课程介绍$ s) n) O" J& {. @
课程介绍; |! \! L( h, X
1-1 PySpark导学 试看
2 w. E! }8 X& o! e/ {) M1-2 OOTB环境演示
6 n/ @7 Q2 b: X$ T9 Y% d8 S- l9 h: Y, o
第2章 实战环境搭建" o) M! m* o* |$ K) [1 ]; K4 {9 ~
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
) A8 U4 y. t2 T& C/ C2-1 -课程目录
h- p7 s/ F& y: T0 u2-2 -Java环境搭建
; W: i4 G" k2 i2-3 -Scala环境搭建
A% |. z# ?# `7 k: E2-4 -Hadoop环境搭建8 G3 }8 I5 ]" H6 y
2-5 -Maven环境搭建
. L, @- z* c" { B, J2-6 -Python3环境部署5 {* f; O* R% t4 Y6 p
2-7 -Spark源码编译及部署: l; \. @* Z0 c( i) t$ x
1 R8 f; l8 q$ p9 v+ {
第3章 Spark Core核心RDD
r8 d! d, G. w6 h) Q7 F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0 Q) h, n7 h6 X" I0 F
3-1 -课程目录# T, g& D# a* t" s
3-2 -RDD是什么
6 f+ K5 D C( ?4 R( {$ j( H1 L# X3-3 -通过电影描述集群的强大之处
$ s1 l3 S( d0 S3-4 -RDD的五大特性
`& }, a+ y! s9 n' C$ y3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
. X+ H0 l; W! Q4 h7 y5 s5 S6 _" J3-6 -图解RDD0 C# O: q" ?3 p& R& m2 v- y5 z' ?
3-7 -SparkContext&SparkConf详解$ N- }7 l: B9 `: k0 C
3-8 -pyspark% m* X) |) J- O: t1 S Y5 e
3-9 -RDD创建方式一
+ V M- I y. A" a- I3-10 -RDD创建方式二% v' G4 x; Z! N$ |
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
* q' m: u/ [4 o% J9 M3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行# u& c3 J! x8 T! g+ R5 @
) q- s F+ B" r$ y( n) Y# b
第4章 Spark Core RDD编程
" z7 u8 L' o1 x5 h5 f' b+ t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9 Y! y9 e. [' P c
4-1 -课程目录4 u; s4 ?6 `% N- N( e5 z% m' T5 ?
4-2 -RDD常用操作
. L1 ^5 f, @3 z; r1 B* Z4-3 -map算子使用详解
0 S& D5 C, z x" p! V+ f4-4 -filter算子详解
% G: D2 V( x& ]% e8 p9 J4-5 -flatMap算子详解$ u. i" V7 W7 G& I
4-6 -groupByKey算子详解
+ Z7 B/ h/ Q! ~; p: \: M n4-7 -reduceByKey算子详解
O. C" o+ {9 ~# |+ A8 T7 t4-8 -sortByKey算子详解! s" i# s! N9 d- j
4-9 -union算子使用详解6 x' J# k2 i- p; A8 x) U6 f
4-10 -distinct算子使用详解( A; m: y/ z: w' ~$ X
4-11 -join算子详解8 K; @0 E' H6 r4 o0 @ u; J
4-12 -action常用算子详解' u6 F8 n! O6 [2 Q( i
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
9 m0 J; J) W, }- I: O' v& M; i9 Q4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构2 Z' \/ R4 K; W( j! N+ L: e0 @
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计& J+ f6 L' v1 d' v7 N
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计) I3 c9 e0 ?; U( a6 }" L0 H: w: n1 i
2 s R; O' x& }8 y0 O8 v$ ^
第5章 Spark运行模式8 a$ ^6 r+ y4 ?0 m: ]
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式% g0 W: T4 r8 J& Q) @& i4 r/ e
5-1 -课程目录
1 g: b' q, `8 H: P; m# t2 t5-2 -local模式运行8 Q4 N0 O5 F$ E9 ?* R& _
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
* z t6 n$ I! `+ l2 |5-4 -standalone模式spark-submit运行( k! N. t4 u/ k0 E
5-5 -yarn运行模式详解# a# Z) b& C V/ I* a. S
: v/ w% y; y# y第6章 Spark Core进阶
# N5 A7 B N) ^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* h6 n A; W& H5 w. o/ W0 z/ ]6-1 -课程目录% m& ]( O" q: p7 l
6-2 -Spark核心概念详解
: I7 B9 L& k/ r, Q/ {* G, w1 b6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
8 O; D$ }3 E# S6-4 -Spark运行架构及注意事项! W$ B" z4 M/ ~4 l
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
( _6 D0 K; J' U, ~, E) D6-6 -Spark缓存的作用) d& h) Y3 K; M% {
6-7 -Spark缓存概述+ W, f8 j6 Q' h* j, ]& _
6-8 -Spark缓存策略详解/ J7 u- j" T4 e
6-9 -Spark缓存策略选择依据" |# k6 {3 N6 T% q, t5 y
6-10 -Spark Lineage机制
5 y) V Q% T( {8 d% {9 l" P( L; l6-11 -Spark窄依赖和宽依赖# [6 S: q! b' S1 F7 M& e) q8 M
6-12 -Spark Shuffle概述1 ^' L. D) ^, o' a( q9 _7 P
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
/ G9 m' ]1 @" Q9 {
. [ R; {- }0 F" k8 ^8 |第7章 Spark Core调优* X, y }, d4 f2 D, O1 ]
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
a7 A: e" @/ U8 n" M4 d7 o7-1 -课程目录
" `! n+ V1 q- B0 r+ o7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
6 s9 @$ Z( r6 j7-3 -优化之序列化. T3 d8 f0 k7 B* R& @
7-4 -优化之内存管理+ O6 `8 h# Z J
7-5 -优化之广播变量- C$ O# A3 v2 ^( F$ R O$ u
7-6 -优化之数据本地性/ i7 f, V0 @( O/ x! o( p% G: @
+ w) ?' L( [- {8 c第8章 Spark SQL
! b% O4 V. x$ f" h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4 \. C/ D+ k ~1 C
8-1 -课程目录" U, l2 H4 p) ^
8-2 -Spark SQL前世今生2 T: ]9 D0 ]1 d
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
8 i6 n- p% l7 G4 {8 v$ b$ ]8-4 -Spark SQL架构; Y- V5 @5 S6 @* r; S% g
8-5 -DataFrame&Dataset详解3 X6 x9 N6 I% }9 d+ M M9 x
8-6 -DataFrame API编程
7 V8 E u# w% ]9 W& q8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一4 W K5 z3 d8 J# @% f" `$ c
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二' t& \+ L/ t0 W
8-9 -Spark SQL其他
! J" L, F0 V' u" ^6 D2 l5 |2 q* A" W/ d2 W3 _1 o
第9章 Spark Streaming$ [+ F7 c9 _; W; P1 u' M+ k
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
% z, Q) y' G2 d1 S; f4 w9-1 -课程目录8 p. J3 S- z' \0 m. ]0 w' x8 X3 u
9-2 -Spark Streaming概述' G8 `! q# C& P) S5 G7 W
9-3 -实时流处理框架对比
( u% X7 c) t7 a! Q H# i& a9-4 -Spark Streaming执行原理8 F$ ?, Z9 E- k- t
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
9 C b0 T* i7 M9-6 -核心概念之StreamingContext
* G$ f1 Q8 k. h9-7 -核心概念之DStream及常用操作
4 C! S/ J- _4 r0 l2 u7 O9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战 g8 M( y, k3 d
+ G' b: i9 O ^0 C v第10章 Azkaban基础篇
$ T- L% R9 T' d9 d! C* T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
# ?9 I$ s" `/ `' w7 c# U! F; b10-1 Azkaban基础篇课程目录
0 H. o- A( a1 Z" U5 U5 p- W10-2 -工作流概述
* K# `; U/ h/ J! K8 N. w* h10-3 -工作流在大数据处理中的重要性 z; D; C- [$ B8 w' J
10-4 -常用调度框架介绍
, ^; q; A& _% a: T7 L6 {10-5 -Azkaban概述及特性
6 K: i: [/ Y+ v# G10-6 -Azkaban架构
1 z3 a @% X7 m. q0 z0 e3 ?; w5 D10-7 -Azkaban运行模式详解6 E ?+ z/ k7 Y4 D i
10-8 -Azkaban源码编译
* T0 ^8 I! W8 s5 ~% s10-9 -Azkaban solo server环境部署1 T; F& u0 m6 c# f
10-10 -Azkaban快速入门案例
( Z9 x. y$ h0 A- m/ W
4 H) k: h `6 a) W. l) b+ U" `0 z' k第11章 Azkaban实战篇
' ]6 { S5 O% R( S. A: J. j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
2 j% p$ b, R6 B( o11-1 -Azkaban实战篇课程目录4 k$ L1 n& L4 ?6 N" S; N! i! k6 i
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
' Q4 u i' D/ F2 [, |$ M11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
+ r6 C) d+ y6 |9 L0 V5 o11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用; A' a3 c6 _; v) i- ^) {, g
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用: t' L5 S: i I; T l
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
3 L* B( T3 D5 M5 r: p" {* I& O, X11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
9 V0 E2 S1 E: b. S+ j6 J4 \7 ^. m0 Y0 m4 }
第12章 Azkaban进阶篇
`" g) F) {* ~; d6 T. h# U0 j' j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, Y/ r! i( b( i$ `6 u% K9 E
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录9 V2 L' O, s8 K Z- s0 h
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作1 [" I0 Q0 _! m2 v0 O @
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建0 g) z& v: w9 P; ~$ O" d0 u
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
, W9 }' Y; P; I12-5 -Two Server Mode之使用实战
# b3 @! e0 c0 @7 K: ]; J12-6 -Azkaban权限管理
- O8 Z9 l( t/ ^12-7 -Azkaban中AJAX API使用
2 c$ z# p) c* W* a E7 }12-8 -Azkaban Plugin的使用4 j' G0 o; i" |- O, s
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
/ v b5 l. S' M, z12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
5 A1 y. Q* E$ Y
: v% }" p6 k e" H+ |$ I7 m6 `" i第13章 项目实战
3 I6 R2 b6 N, a2 o9 b- S$ R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0 J. D& ?! U. E7 n5 z# J
13-1 -课程目录
4 x6 I1 h! D0 F7 _# f13-2 -大数据项目开发流程" Y' ~/ u) B! F2 [5 u
13-3 -大数据企业级应用
$ o, V# g6 V+ o+ U& c+ j1 n13-4 -企业级大数据分析平台6 U: A0 ^% g3 R. T( [4 ?' q
13-5 -集群数据量预估
1 d+ {) i7 i' e# K13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
% l, z) v9 Z/ x# f1 \% k13-7 -项目需求3 G$ [0 l, a$ n; t. q1 B
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
1 w: K( q& y0 X& P" |13-9 -SparkSQL UDF函数开发
4 z/ y0 g' L, E o+ ]2 ~13-10 -每年Grade出现的次数统计
5 I8 w8 a- M7 S5 h0 r% q3 |13-11 -Grade在每年中的占比统计
% _5 u/ P6 w: W8 T# B13-12 -ES部署及使用! \8 f+ X9 M6 i$ C/ g
13-13 -Kibana部署及使用; I' T3 X! g* c+ [4 J
13-14 -将作业运行到YARN上
- p5 G: n( z* X% h( c- i13-15 -统计分析结果写入ES测试+ o( C1 ~5 j& w+ @" ?5 n0 V
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示 U7 p& y- @5 |- y' Y6 B
13-17 -作业' @4 E: y3 H8 s' M3 E
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
- v. H5 C* F- V6 C ]/ Q$ G13-19 -课程总结及展望(重点关注)
( D* b$ O/ V2 b; h0 J. U$ I
, e. m0 O9 ?: s+ p( q1 [〖下载地址〗
) j5 u1 F: K! D- v8 j5 P- D& u0 F+ H
$ j* ]* {' ~1 k5 w8 k( N5 m
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' z- O$ x; J$ p5 f) V/ b6 V3 m1 k+ z: d* f
〖下载地址失效反馈〗
5 e9 K& A* 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
; G: |# o7 S( h1 J0 h- }# M5 `6 W; _: e- B J) m. Q ~, I8 h
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