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2 Z$ R0 f* Y3 t% g/ P$ S0 K0 T〖课程介绍〗2 E% b4 m* K5 j$ N: |7 I0 q
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。' {, z% `4 J! S# e0 G6 \
" `" R Y3 F! A1 d3 _ p! ]〖课程目录〗
/ u1 g4 {' W6 D/ H第1章 课程介绍
6 O- B; P' F6 R课程介绍
+ K/ D; a! D9 s! h1 J1-1 PySpark导学 试看# S& {& y* E1 c+ x+ X6 Z, L
1-2 OOTB环境演示
# L' G. ] F' }: X8 g- G6 p. S0 }& c% m7 d* r
第2章 实战环境搭建
4 i* d5 U/ n0 t3 o. G8 ?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
: ^; U J/ u+ E( G$ H2 [2 `% C2-1 -课程目录
| b( g. i2 Q3 M2 y2-2 -Java环境搭建2 M/ z& `, O( t6 L1 P N
2-3 -Scala环境搭建+ l, r8 C$ I6 h# [1 U
2-4 -Hadoop环境搭建! Y4 X% y0 L+ ]* {( V
2-5 -Maven环境搭建
& Q/ f2 c `: O& ?/ j2-6 -Python3环境部署 Y7 Z: y4 A3 {& Z! o/ g
2-7 -Spark源码编译及部署
. k3 p' M8 `& C0 Q/ Y2 b& [7 k% T" X% D) s
第3章 Spark Core核心RDD# _( t {- h# t
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
/ b* \" R' u/ E3-1 -课程目录5 V" v& T- Y; Y
3-2 -RDD是什么2 Y# H( x0 ~: {1 w/ ~: `( L2 d
3-3 -通过电影描述集群的强大之处* [; X) j' W% {0 n
3-4 -RDD的五大特性# i2 Y- R0 ~( K$ n# J5 P
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看. M, J6 G: ^+ m: F
3-6 -图解RDD
6 f8 r9 i/ M, m( s! \$ r6 c# f3-7 -SparkContext&SparkConf详解9 ]# d+ I) G& N; a
3-8 -pyspark+ n r7 o, m7 U, V6 T. b1 ]" c5 n; [3 ~
3-9 -RDD创建方式一8 o) i) T# { x/ C3 O, g2 o
3-10 -RDD创建方式二
' N& H4 K9 ~. i5 a/ a3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序8 v1 `0 k, h& K
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行6 N- d) g" g! o
* {% H8 f5 B* J# s7 N第4章 Spark Core RDD编程
/ s8 Y: w( p7 D8 b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1 ?, S+ T/ z/ F5 g0 ?) Y$ k4 W
4-1 -课程目录, ? T( T/ ^1 e) k- U8 h
4-2 -RDD常用操作9 l# k- c/ H5 O$ c
4-3 -map算子使用详解
* W/ |5 j2 z6 ?% @! V4-4 -filter算子详解/ h6 t6 p0 o4 R% u5 Z n
4-5 -flatMap算子详解
: J0 l& L% B+ P" d# t( T Y4-6 -groupByKey算子详解% \7 y, l. {- ]% L' V7 s
4-7 -reduceByKey算子详解+ I7 z6 v: I7 s! [
4-8 -sortByKey算子详解
# m! S$ s8 ~/ Y' N+ V/ ` A% n4-9 -union算子使用详解) \# F- z! i0 L! ?
4-10 -distinct算子使用详解$ V/ H' R% R+ {, P6 D
4-11 -join算子详解3 [ r# {1 y, |% A* n, |
4-12 -action常用算子详解
% H( i8 f' Q& W, ` n5 c4-13 -算子综合案例实战一词频统计
4 n' @' n5 j4 c Y& f2 \, i/ c4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构& z8 m0 K( J. C6 Q: Q# z b
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计6 ?( L1 s0 d% V1 v8 \
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计. q% O1 W: M; \. y' R- M b
: Z/ D5 J0 i% {$ X/ Z! `2 _7 T" } |
第5章 Spark运行模式
5 g: `% N6 [2 c2 o) \4 m% _2 t本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式& m1 A }7 r: D% r* N
5-1 -课程目录
& Q! }, \4 V0 _/ i5-2 -local模式运行
7 {7 M s v5 t, U, q; n5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行 K( b& q2 y( I, }- t+ c" I! f
5-4 -standalone模式spark-submit运行
- L. Z1 h& @# G! R D* _3 N M5-5 -yarn运行模式详解9 G9 o6 G, h0 N, P- L& n7 B% v
: H- d2 y7 w) W" B8 F! V3 c3 [. }
第6章 Spark Core进阶
4 A: c0 w1 E: J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
3 r& w( N; y: Y1 G# v3 e- t6-1 -课程目录
/ T! N: L( \' y( w2 O4 T6-2 -Spark核心概念详解! N! q+ \8 k! H
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
% C+ }; k9 A$ z, S4 f1 t8 R5 x6-4 -Spark运行架构及注意事项% U! _' V7 ~# P4 U
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分1 k4 @: z! R9 M2 k
6-6 -Spark缓存的作用
1 v# M0 e5 m/ X2 E6-7 -Spark缓存概述
2 B- W: ]4 r; p2 I6-8 -Spark缓存策略详解
; ?# U* l2 Q7 @' F* {! q1 `9 T( Y6-9 -Spark缓存策略选择依据
6 b- f, {3 y1 U! } E6-10 -Spark Lineage机制
f, {: I/ ^' A# w) f% g6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
, \; G% Z6 L6 v$ | A6-12 -Spark Shuffle概述. n8 z3 |& h, ^
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
[1 o% k0 g% V2 d, Y) R- i8 C l! ~0 c9 B" s# W4 M
第7章 Spark Core调优. g d9 L; i) C# }
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 v3 G) Z& y. y+ W9 m/ b$ v
7-1 -课程目录# Q6 u0 M7 ^- _9 t
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
X. G/ G( B1 z3 ]! y6 Y6 p) F* X7-3 -优化之序列化
9 L: K* {" a, Q/ e7-4 -优化之内存管理
9 t& j b* [! @0 v7-5 -优化之广播变量
! R+ Q3 a& P. K4 v+ p% a% x" x8 i7-6 -优化之数据本地性4 V: W; \4 b, \6 y
! X+ P0 q v) t. b/ w" J# T
第8章 Spark SQL' x! q9 m* y7 x7 e/ j
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
5 s4 D( l0 L9 h% G. V, u& z8-1 -课程目录- [7 z' U0 B. d; \+ I$ [
8-2 -Spark SQL前世今生3 n& {# J- c! R& a- e6 H1 J, Y' \4 @
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
( ~% O: r% Y x8-4 -Spark SQL架构/ l! e) Y( s2 D: ]! t1 A
8-5 -DataFrame&Dataset详解1 d. e& ^& P, k; W" e; i ]
8-6 -DataFrame API编程
% `' H& Y. L, |8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
. n1 K* x0 X# b8 s8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
/ H1 p- S6 s. y4 x' t' k8-9 -Spark SQL其他0 T6 c; s" v! x5 }
9 q9 x9 A1 [ f, Y0 g& i, M
第9章 Spark Streaming- a u, m* H- G! _
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
$ ^! w# k: e* a7 k# ?9-1 -课程目录 X2 a8 O4 S6 W |" d+ M. f
9-2 -Spark Streaming概述
, S' |+ | @+ a5 k5 `; C9-3 -实时流处理框架对比% t! @8 u ~# i& X" S
9-4 -Spark Streaming执行原理
0 J. R& B% @7 A2 R, m* d9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
* Z0 G, l- I: B' U9-6 -核心概念之StreamingContext
1 F1 J' q b2 B b% Z- s9-7 -核心概念之DStream及常用操作4 {( f% w* ] i2 j% {2 d0 O" K
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战* X1 {: n* A2 f) U/ Y; G2 @) w
0 E6 `1 J$ T! s' u# {- r( y. f第10章 Azkaban基础篇
9 J. \+ \ o9 j- h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
5 X9 |2 W. `6 s$ P+ z0 b5 P* u10-1 Azkaban基础篇课程目录. I, @, p+ ?" E; T5 E& z2 L+ m
10-2 -工作流概述' t% g# P. I+ m4 ^# a1 ]
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性/ r# P/ l9 W0 c; n% g: o& V* T
10-4 -常用调度框架介绍
: g) J0 j+ ~( g" }! r* V$ ^10-5 -Azkaban概述及特性3 c9 E. P0 {1 `. A( z4 b
10-6 -Azkaban架构3 u& |; j, F' l5 O* X3 d
10-7 -Azkaban运行模式详解
9 D/ o9 G% E7 n1 s" W# o. A10-8 -Azkaban源码编译
O5 @) o) B. j$ u8 \* F10-9 -Azkaban solo server环境部署$ q* b- I L$ v+ f& _, u
10-10 -Azkaban快速入门案例$ l+ y; e, c3 u+ h5 s
& F# N& y6 ^+ t: \, i0 i! h6 s8 k
第11章 Azkaban实战篇3 Q# x( H( _9 h) i
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
! ~5 d) \9 B0 ?& ?4 [) n11-1 -Azkaban实战篇课程目录" j( f5 ]! L, o) s8 V" o
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用. y7 o! Z" V* P; x8 e
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
) Z1 r& r: n0 s" D5 Z& n: Z11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
* g* V2 V: j$ o! g5 }11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用. E! q- H0 a S- F& l/ l' e& z, d! m
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
! a, M8 y6 _- }7 R5 N' c% N11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用7 w& q& r( m' V/ Q% f6 `
) L: B' d! F1 H. W* q; M
第12章 Azkaban进阶篇+ g7 C- O: [2 P% a3 Z
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 k) e! Q$ P" ?5 M% A6 z12-1 -Azkaban进阶篇课程目录9 P' B& j. z. M
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作; d& c; b, `* `7 h! R6 {* |4 @
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
$ C" A& Q6 H. ~, q& a1 C A( v12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
( x L' Q1 j; w3 M3 z# G* r12-5 -Two Server Mode之使用实战
8 b4 ~- ^2 N. h3 z2 w, W12-6 -Azkaban权限管理
8 J. \8 o9 B5 a; X: G12-7 -Azkaban中AJAX API使用
& q0 A; S# i5 N12-8 -Azkaban Plugin的使用2 d8 m4 [& x5 D% ]
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路 U! z' }5 n, l& [! `
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
. X/ j" Y+ h1 U* h/ c' J. v: U; Z$ f" N8 Z- F! _9 _1 h9 T
第13章 项目实战
- y' x0 W \! K8 M# t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5 t: v' c- _: S3 f3 q
13-1 -课程目录& r! v/ ?9 U2 v) z g' e' b$ h
13-2 -大数据项目开发流程! o: C2 ~! r$ x
13-3 -大数据企业级应用
. C/ T4 O& _" m( d6 W2 u13-4 -企业级大数据分析平台
/ @" N& C6 B0 l5 g+ c6 R+ H13-5 -集群数据量预估1 H) _9 @" s G, H4 k; P
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
7 c; {# J4 Y5 n$ [! B0 N9 i13-7 -项目需求
0 Z: O9 L3 E c6 P# C13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列% F5 }1 c7 G" I- @
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
* C* r; \ ^& c2 B7 x( d13-10 -每年Grade出现的次数统计
# p, e5 W/ ], r13-11 -Grade在每年中的占比统计
/ d$ ^0 P, o/ g. x6 u1 _3 f# v5 A13-12 -ES部署及使用
& H: l% W! Y: J' Y9 G% C13-13 -Kibana部署及使用. ]7 J# F# @2 h
13-14 -将作业运行到YARN上5 @% ?+ h/ G( a8 H
13-15 -统计分析结果写入ES测试# r# } j7 ~+ T* J! q0 t
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示) H g2 I. y& D5 t8 }7 f) g
13-17 -作业0 ^% c8 S! |( ^8 g% H
13-18 -通过Azkaban调度整个流程! k: e; F) f# c
13-19 -课程总结及展望(重点关注), }9 b$ O: G, [, a3 o
4 f* t4 m* l: J3 h! Z7 Y
〖下载地址〗
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* ^5 p5 L4 Z3 W0 B' ]& A1 w〖下载地址失效反馈〗
5 e( Y- [. {9 X+ }2 p7 n6 z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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