- R; A0 v& F0 i0 c
4 y* o7 w& Z6 ? r9 P! E3 R〖课程介绍〗* w+ j, f" z4 y& B7 i
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。* Y3 I- t# f& a4 c2 `& [
2 P2 p( S) j& ~2 q" J〖课程目录〗
+ ~- }7 x# x6 E2 ]3 F第1章 课程介绍7 |/ Z% Z, T- x, L/ b0 c# f6 V
课程介绍
5 O+ T/ O/ `7 R* Y: Z/ Q1-1 PySpark导学 试看
& T& j7 k) p2 ]* |. x1-2 OOTB环境演示
8 j* s* i7 q6 V ~- z
* Q6 n0 O+ P6 k第2章 实战环境搭建
6 o ~2 T- V0 K8 y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% r; F& J" n& h) w4 U( n2 r ^1 p! |
2-1 -课程目录
. d o, k4 \' H- v0 T* ^2-2 -Java环境搭建
- Z3 ~2 X) q& r: ]2-3 -Scala环境搭建" v, H- l3 F0 m% d0 [2 a/ e4 N
2-4 -Hadoop环境搭建
+ a. l$ @$ @' A* R& q2-5 -Maven环境搭建3 T% A9 `1 z7 x+ y- p3 Y5 F! J
2-6 -Python3环境部署
" k5 E( @0 { V* S2-7 -Spark源码编译及部署6 n# ?5 m( u- O I
: Y" q7 p5 {" Y+ n" d/ ~$ s# l
第3章 Spark Core核心RDD
+ q% A% W5 Q1 Q" c3 _0 F0 o3 o( P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/ N" j l! Q$ E1 ~7 S4 j
3-1 -课程目录
) O7 b. ~2 l! _; f$ [3-2 -RDD是什么' Y, T+ n8 f' t+ r2 y, U
3-3 -通过电影描述集群的强大之处
! e9 W7 M4 U7 ?; A3-4 -RDD的五大特性
1 H4 d \* E8 Z2 p" Y. T G3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看% g+ l! J$ |. [# r4 k! N8 J
3-6 -图解RDD
& d/ [0 B' X2 h3-7 -SparkContext&SparkConf详解) D9 t1 z* _9 D
3-8 -pyspark
2 h# O- a- z" u7 M: ?( x3-9 -RDD创建方式一
% K" M# V! M1 z1 M6 j8 t+ c3-10 -RDD创建方式二
5 R; X! K) p2 Y& t6 u3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
7 w2 ]# |0 }: \0 i! u5 l3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行 u/ T2 X" Y) U! G/ P1 o2 W
1 Q4 A( ^' Z9 F& E6 |9 v第4章 Spark Core RDD编程
+ I6 y4 X; l9 Y% r$ s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
8 Z1 x( |- Y2 t3 S4-1 -课程目录5 C( M0 Z y0 W. u }
4-2 -RDD常用操作
g+ g- B9 K. E4 \; s4-3 -map算子使用详解
+ z/ f9 ]1 ~ }- E* e* N4-4 -filter算子详解
3 L- `' l- J* g! k! r9 l0 E ~" d4 O/ d4-5 -flatMap算子详解
7 S1 L' J! I+ O) q4-6 -groupByKey算子详解
- w" R0 V3 Y d/ X/ ]4-7 -reduceByKey算子详解
4 _2 L5 b' L; l4-8 -sortByKey算子详解
* r; p; ?. }" Q m2 o4-9 -union算子使用详解
! O" l* H6 i: g! @: d3 }& O1 ^4-10 -distinct算子使用详解' Q" A' T- W6 w0 N4 m9 {0 l8 ^
4-11 -join算子详解# }* h. p3 o5 V( b4 {0 N# O7 I
4-12 -action常用算子详解
! r7 W- W+ W0 A0 x% w5 Q4-13 -算子综合案例实战一词频统计, ~, l# b. q) h# L1 y# A- X( [
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构. M [( |- I7 F& p1 S
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
4 @- D. E$ H+ h+ R9 l' n4-16 -算子综合案例实战之平均数统计3 _# } ]) A% u! y
7 l; o" A$ Y8 o+ x# q( X7 N9 R1 ]7 ]+ f第5章 Spark运行模式
( E2 K ?$ A6 d- o1 U' d本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式) Z0 e. B' l" s; d) |! ?$ q
5-1 -课程目录! P/ A4 @/ c' A$ ^& l
5-2 -local模式运行. D V4 K3 T6 x0 l" D* d3 c. h4 e0 A
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
( p8 h7 E' E7 k2 S6 ?9 b4 S- g0 i% J! W5-4 -standalone模式spark-submit运行' f# Y O7 s6 T/ B: l$ k
5-5 -yarn运行模式详解
/ D: j, O0 q, s1 X
8 Q5 {+ g& |6 t1 v* y% e5 N第6章 Spark Core进阶
1 p. l2 Q: M* L+ i1 j# B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( Y5 j# T: b; ?6 Q7 Z( f) m
6-1 -课程目录
. J$ g( v7 i- h2 ]$ B5 i9 J6-2 -Spark核心概念详解
0 e1 q$ _, [# I I+ G6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看" F1 l2 d/ b! R& \2 _- V1 V/ v
6-4 -Spark运行架构及注意事项
0 L6 n4 b+ q; i. G6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分" Y; S; x2 w& \8 s: e% ]0 H) J
6-6 -Spark缓存的作用
7 |) a$ V3 K2 R5 c: @/ {, J( z6-7 -Spark缓存概述 \4 p+ @! w, a% i: j( X0 `
6-8 -Spark缓存策略详解
, U2 ?0 r, h/ S. x4 C6-9 -Spark缓存策略选择依据$ i+ y4 b9 A# o `) a
6-10 -Spark Lineage机制, O8 ]# K0 L+ k9 |4 Q5 X" T
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖/ f# U, u9 S2 L0 C( y- K
6-12 -Spark Shuffle概述
3 {1 A; k" v( H: Z# d9 g* A6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
& H; ]6 M3 w6 Y, o5 z$ A* `+ N$ @7 Y) `: s) m6 |1 P3 p
第7章 Spark Core调优
- a7 @! v1 X# v, x1 K% B! P9 w- v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+ B$ v; w1 R4 m# r G: [ B( Q
7-1 -课程目录$ G( `9 c4 M4 {2 u# ~4 i1 F3 o
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用% G3 w' p0 L3 \3 k
7-3 -优化之序列化
5 ?) l, U$ \6 k4 r' Y a8 n- m7-4 -优化之内存管理, J5 O' u1 q6 K- B' s, J4 B6 `# j8 s
7-5 -优化之广播变量2 s( G4 q8 P7 o/ U J8 A& Y
7-6 -优化之数据本地性
5 L- J8 {! b2 q0 ~* M
+ u) _9 w) d2 M6 v- ?7 ~3 p第8章 Spark SQL
# b: |: U! t, E! S& p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# U7 V9 m. y. G
8-1 -课程目录 \! N3 u' f6 N" h }, C
8-2 -Spark SQL前世今生
+ ^9 ^! O' f, {' {. {8 |9 H4 M8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正. _# p) q- E4 q" K+ X% \# ]4 k9 \
8-4 -Spark SQL架构 [) D F+ `% }0 n1 y% v) i
8-5 -DataFrame&Dataset详解) ?5 O# z9 a( _, A* {7 R
8-6 -DataFrame API编程 p, y/ ]9 d9 R) O5 \3 T
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一7 S$ p3 ^% B. J3 t* f; C* o) U7 g
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
, M \5 F* x1 g# g1 X. I8-9 -Spark SQL其他
6 r: G. l4 [5 l; v0 X$ \) v
: Z0 z5 b( x5 R0 |第9章 Spark Streaming
3 \% F2 k* C: z: v: G1 I& M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
+ F8 D, p2 s8 f2 X$ `9-1 -课程目录" J$ v4 p. {: }
9-2 -Spark Streaming概述& V1 h+ b! p5 d/ h1 U2 P' r6 h. j
9-3 -实时流处理框架对比
% Y( M4 j6 J0 I5 @9-4 -Spark Streaming执行原理5 r- U# V' P2 J; `% l# i
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming6 ^: H7 \3 ^" C" s
9-6 -核心概念之StreamingContext
6 I+ X& G8 s" E, x( G/ G( w9-7 -核心概念之DStream及常用操作
( x" S; p! O4 b! e! {9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战5 s) V$ q9 d! E
5 u9 H; F" o8 f/ B y
第10章 Azkaban基础篇0 k* B1 C1 {2 m6 n! R% i% k% n
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
8 c% d1 G4 Y" W" |$ T6 w8 y10-1 Azkaban基础篇课程目录; a. s9 O8 g9 p F$ s& K: J
10-2 -工作流概述; ~ p3 D8 }( Y( X- Z! N
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性; D. f2 m7 S/ r( ?8 @7 I
10-4 -常用调度框架介绍
N% ]. @/ l, H& y! e7 U10-5 -Azkaban概述及特性 X! B6 v( x2 x0 F' a
10-6 -Azkaban架构
9 r# T$ D6 m# q' M10-7 -Azkaban运行模式详解( f" m7 f1 Q4 s( Q9 m
10-8 -Azkaban源码编译
% i M. u4 O, Q7 i10-9 -Azkaban solo server环境部署
4 ]( U" P: e& h, v: i2 S8 c10-10 -Azkaban快速入门案例7 ` _: ^& k. ?" \5 Q! r
, q9 @% m0 _% y8 t! \: W$ `
第11章 Azkaban实战篇# h% ]9 k; e6 w K) d" g
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- j. I& f6 J9 A' Q3 ] N
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
! Y# _% U6 C9 U- T8 }4 N, W- K4 h11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用4 B" a* x1 G: D/ g; u4 q$ n" }7 l
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
% u7 Z# G8 i3 E: p9 ?11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
. L* v1 R: _( Q5 @11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用' Z4 _# V) s# @
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用8 B: c) r: e4 {
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用6 ^2 K. W% H* q5 f% w
( e7 E4 ]" b3 }2 f
第12章 Azkaban进阶篇" b( u( u8 [$ P1 S7 @9 v! n
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/ @" O5 I( I8 s
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录+ U. y3 j* [, r, [+ k9 g
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作& G6 j+ }+ l3 v' j2 T
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
. t8 k% o1 i, R* i8 ?! @12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
2 r+ N @" `# B1 N2 `! z$ J12-5 -Two Server Mode之使用实战
) o6 j2 i% R) x' L12-6 -Azkaban权限管理
5 n, O0 `; I( t! Q( T7 G12-7 -Azkaban中AJAX API使用3 ^( o8 {4 {' C5 u
12-8 -Azkaban Plugin的使用
/ T) y8 [' u3 F' C+ }12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
' s% {9 b3 {3 D1 g0 ?12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路' x, d( ]' r1 H
. Y: v9 g3 b& X第13章 项目实战
6 `% {% V. _. @2 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+ X9 S8 ^& I4 e+ e
13-1 -课程目录7 t6 h) {$ M( \+ {
13-2 -大数据项目开发流程
s/ h% d; o* ^2 p6 N/ _+ L) d13-3 -大数据企业级应用1 j8 P2 K( U4 ^: S: v0 `
13-4 -企业级大数据分析平台 }$ ]* B4 w- @6 b
13-5 -集群数据量预估
, ^3 T, Q: ]1 K& g8 V4 ?1 i13-6 -集群机器规模&资源&作业规划! Q2 o1 ~2 V5 O# k( D
13-7 -项目需求! W$ v' y( M: r5 V" z+ Q
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
) T1 {6 J" F3 Q% ~: ~4 \4 z% C13-9 -SparkSQL UDF函数开发
8 U9 W; t$ i6 o, R/ i# O13-10 -每年Grade出现的次数统计
n* Y- l$ g( w' Y9 L2 o" c# f13-11 -Grade在每年中的占比统计
7 U% k" v: F+ S6 q13-12 -ES部署及使用 R$ {* i3 Y% q3 m/ I
13-13 -Kibana部署及使用+ v2 o1 @- O M& p7 `
13-14 -将作业运行到YARN上
+ _9 L9 k- k9 K3 t1 T9 ]) Y13-15 -统计分析结果写入ES测试: f4 ]: F, H$ o0 C
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
* ?- P' q# K. E9 _$ c. b5 S4 D13-17 -作业
4 q$ M* y" G5 _: Q" P4 q' s8 h2 q- o13-18 -通过Azkaban调度整个流程" @( S& m) J0 D9 M |! x) I I
13-19 -课程总结及展望(重点关注)0 }4 G/ \- M' }4 n% \
( Y8 I" V3 h/ h) J g2 s. N' G〖下载地址〗# x3 }) @3 J. K$ S' l, C/ K
8 B D3 V n( Y+ [% i- y6 M
' d, t2 w1 K9 f8 y Q
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------7 O* n3 h8 a# o3 Q9 X2 Y
6 E, e0 x) L, r3 Y4 N0 n' t% Y# j
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. o6 l0 T2 b. t( D2 }& ^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$ ?6 ^# e' R" H+ y: N" \" F
& D0 T! \5 z5 k0 ]8 u
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