- g. G4 o/ Z; b4 ^4 t+ c3 T% J) y
4 q$ V: Q3 Q$ h) ?1 F4 w〖课程介绍〗8 B/ h+ C* E: ?1 r0 g
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。
/ R6 m( ^% F( d: K# u6 w+ j, U$ y- i4 g2 f8 O
〖课程目录〗
4 I# w' ?( I7 t/ {0 _$ k' ~2 Q第1章 课程介绍1 `! l" C) t! f+ O
课程介绍 Y& g* \/ b& r2 i; C, }8 Y5 X
1-1 PySpark导学 试看% }, ^6 ]6 T; f" j
1-2 OOTB环境演示
7 s8 t4 d2 z) R+ S( [- Q5 g' Z8 q. @, I+ C! H5 _% P. t' \
第2章 实战环境搭建
5 x# n( G4 u0 ?$ x# _) N8 ?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
0 h$ T4 \) |( s' x5 ~& Q, I2-1 -课程目录 m y& C/ y- N Q+ N7 Y
2-2 -Java环境搭建$ z8 w5 @& }+ v) z4 g! f4 B& _0 R
2-3 -Scala环境搭建6 N* {9 {* z1 O4 @
2-4 -Hadoop环境搭建
6 }) h( g4 d; w. ?/ i D5 |2-5 -Maven环境搭建
0 m! u4 Z& Y" a' O2-6 -Python3环境部署
" \. S/ t; D+ f1 f2-7 -Spark源码编译及部署
$ M) l1 [- s* `5 H$ E% K( ^7 P$ {3 \) q& H$ f4 c% q7 y
第3章 Spark Core核心RDD9 b, {9 P }# K% f. N! m( H/ m
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: i) M" R# _3 O4 P6 e" ~2 J s2 ?
3-1 -课程目录0 r7 n8 \7 X( ^' x
3-2 -RDD是什么
3 o4 q' U. H4 S4 ~3-3 -通过电影描述集群的强大之处
& F# O I' A, _0 g1 \3 M& a5 I9 N! I6 w3-4 -RDD的五大特性
+ y6 H4 j5 B% o! M# E) I- o1 Q3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
+ h* j1 Z1 D* A# B; s3-6 -图解RDD( A4 B7 ]) A3 C& r8 x
3-7 -SparkContext&SparkConf详解1 N" `) T5 X3 k5 a9 c
3-8 -pyspark) P- A0 y3 K; j9 [9 |- l- M* Q
3-9 -RDD创建方式一5 V- v9 x, f" r3 i9 _
3-10 -RDD创建方式二
R6 Z2 o/ E4 z$ L" q3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序" n( h* h% _/ @8 Q0 P6 \
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
F# j/ _0 [$ y
C9 u$ k7 J$ Q% {第4章 Spark Core RDD编程
& ~; U! ]6 S7 {: D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 \( \' O3 D. _" n
4-1 -课程目录- G7 ? \$ L. d {2 L6 s4 Q
4-2 -RDD常用操作1 X( r9 c9 G1 l6 l
4-3 -map算子使用详解# z6 z# T& z: e/ i! A% Q
4-4 -filter算子详解
0 l& B( `* C* R$ M) g) l4-5 -flatMap算子详解+ d, K, G# N1 ^/ e. A- D3 T+ `! c
4-6 -groupByKey算子详解
2 B) ]6 E0 b$ f# r; V, H4-7 -reduceByKey算子详解
/ U* {5 p* t: i) @* Y* H4-8 -sortByKey算子详解& y* D# }5 J1 A' z O, }/ I
4-9 -union算子使用详解3 K" c: D3 l: v* Z: D% k
4-10 -distinct算子使用详解& g5 f$ C1 q' M7 c, p8 y; m
4-11 -join算子详解7 @) U3 h8 Q; v
4-12 -action常用算子详解
2 b/ Q' i3 L" @2 |. x8 U4-13 -算子综合案例实战一词频统计
2 K8 B2 j$ m% W" s! n- \4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
4 O- _1 f" v( V, C2 u+ A4-15 -算子综合案例实战之TopN统计9 Q. x# G. ^5 N d, K
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
/ B) y* ?( {8 v/ y7 g( q' P5 S S" q! W) V+ {
第5章 Spark运行模式9 L+ M$ w% I! U( Z
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式- ^* ?, m" `' o1 M2 \
5-1 -课程目录
/ {9 o1 \7 K3 a& B7 b" [5-2 -local模式运行
; e5 G- ]9 a/ G1 f4 Z/ p. d. ?5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
; T6 S& N$ j* U9 ~: M9 o7 W7 R/ _- q5-4 -standalone模式spark-submit运行
. ^- A' U1 H0 U# o E5-5 -yarn运行模式详解+ J$ _/ A+ p% e5 ?. g1 |
* H/ ~! \- \4 V/ Z1 |$ d4 q
第6章 Spark Core进阶3 @$ s6 K1 i7 x# D7 G6 d; 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Shuffle0 s1 m: ` E7 O0 e: ?+ x
6-1 -课程目录
$ f% d. G6 R/ `2 V0 z6 t6-2 -Spark核心概念详解
# X# c' _9 K! p% @6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
4 J1 a, k9 h% G6-4 -Spark运行架构及注意事项9 C8 o& J' H6 V* b' W
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分; b4 f# a) h' m5 Z! \
6-6 -Spark缓存的作用
8 Z, N8 z( e7 i0 J+ v6-7 -Spark缓存概述
9 E3 s! n9 T5 d2 Z, B; L2 f6-8 -Spark缓存策略详解
: C1 a- T# v l, X! ~# ]6-9 -Spark缓存策略选择依据
& b) f: J. r: B7 z& B6-10 -Spark Lineage机制
% C7 }3 [# I$ i# @! a- a6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
& U3 l" E- k8 |' s6-12 -Spark Shuffle概述
8 d7 r& z) \$ e# N. H6 u6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
/ ]. {" v& N3 b) P+ j @
3 m) t, T+ |! m/ ?9 v( p" t6 a第7章 Spark Core调优
4 N. p4 Y5 \" ]3 c. K9 T, @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
9 t5 x* Q# q- ^# g* c, u7-1 -课程目录/ {7 m2 O' E" u$ I6 @
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
; K2 t4 L* I% S7 l0 Y. H) y7-3 -优化之序列化
# _3 d" |& G; ]8 o* H8 J7-4 -优化之内存管理
$ K4 i9 p2 o8 o ~) d7-5 -优化之广播变量# Q8 b; Q/ X! x8 m% A! A
7-6 -优化之数据本地性
! v% [8 @+ i t" Q$ Q; m7 r8 _. T9 [+ Z. Z
第8章 Spark SQL7 `1 O/ G$ A( \4 M5 }
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
, o5 l/ D0 n* C* X/ o( _8-1 -课程目录* W8 w: ~) y+ E1 k8 z4 q
8-2 -Spark SQL前世今生
( G! F( \( W0 I \' T8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正 K7 E' o: Q7 k# X
8-4 -Spark SQL架构1 N; b1 f# ] d4 f1 Q8 J
8-5 -DataFrame&Dataset详解
1 B6 }5 L7 i/ x1 x& l9 \8-6 -DataFrame API编程
/ d, E( S, ]# U8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
! K7 f( r+ E% N( u8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二, d# z0 h0 v: ~% F
8-9 -Spark SQL其他
- N1 k4 O7 a8 V: }. @8 O* @" G4 o! _: O
第9章 Spark Streaming; Q/ G' f' B& r7 t o( d1 k6 J
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
3 b* T& F$ k; v0 _" L9 L9-1 -课程目录
5 I( F- ], r$ H" o8 ~9-2 -Spark Streaming概述; o( }" {$ N" c- M* P
9-3 -实时流处理框架对比
! `3 P9 y5 J1 }* Y" i ?9-4 -Spark Streaming执行原理
% i" s: X3 s+ y: _# v" ~9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
2 [/ U4 @; C6 K9 @9-6 -核心概念之StreamingContext. g6 I9 N) I( U& B0 Z/ g
9-7 -核心概念之DStream及常用操作& j& Q9 i2 f1 a2 R5 w
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
$ E4 l- q$ _5 E# l
0 z! K7 U& l$ P0 i- p第10章 Azkaban基础篇
m3 ~' Z. v2 V7 d. K& [# c6 `- e* w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
! y K$ J' B( E0 w/ O( Y2 l2 u* }10-1 Azkaban基础篇课程目录% U9 _) V' b d. G; \( D
10-2 -工作流概述5 T( Z' I, ~* a4 b6 ~
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
' k& {. I0 Z2 H' }/ u9 J0 O10-4 -常用调度框架介绍3 n" y: N0 ~% L8 {
10-5 -Azkaban概述及特性
) x" M8 i, o1 e4 k10-6 -Azkaban架构, T4 E. @" S) T5 S# P
10-7 -Azkaban运行模式详解
8 [4 T1 j: e! n) ?0 `; L) C10-8 -Azkaban源码编译
3 m! n6 m6 q' E! X% f4 u10-9 -Azkaban solo server环境部署
( b( e5 M/ ~9 Q10-10 -Azkaban快速入门案例
! m i- b0 F6 n9 ^3 ^0 \; N
9 N! Z. E/ \8 C+ }% r第11章 Azkaban实战篇
, O5 I! g3 F$ A0 ~+ [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6 ~/ l5 |3 o( i p6 c$ S8 D1 y6 ^
11-1 -Azkaban实战篇课程目录 m, m7 f3 f8 {" @& O: _/ p }
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
0 @& k. s* z( L: x11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
8 A$ v* l9 w, {+ e11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
0 E3 l5 N$ A, u0 d- f8 l, F, N11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用! r! o/ j6 `- ]5 J a0 O
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
4 y! ]. F8 M" V4 z* G; C11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用# z/ p* j) [) L/ ]/ e/ ^' T
$ g* e: o1 }, ]8 c( q# O \第12章 Azkaban进阶篇
; i' n+ g2 Q/ y- X, Q* n5 ]* |0 G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% n8 ^$ B7 j2 n! q
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录1 z+ ?+ l7 C4 m7 L) V1 ~
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作& k$ I9 i) z9 l- I/ t
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建/ {3 m9 u/ s" t7 j5 }; Z- ^& p
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
# w6 o/ A& L, s12-5 -Two Server Mode之使用实战
3 O& p* B5 f7 E9 n12-6 -Azkaban权限管理
; d( y ?' g5 q2 w12-7 -Azkaban中AJAX API使用8 E' {& I& a& G4 s' {
12-8 -Azkaban Plugin的使用8 S, g! S7 z3 ]% N
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路1 ^8 p4 i$ u2 q+ s
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路 E l- \9 K5 }( k
( y3 F) j4 j6 {0 e
第13章 项目实战
: Y7 n4 P- e1 M _3 q6 s! y8 y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
: k% B$ I, @ c" h0 K8 C# V. @13-1 -课程目录
8 i5 J8 H0 F, J$ n13-2 -大数据项目开发流程. w n1 X* z& s$ Y' l, e
13-3 -大数据企业级应用/ N, K5 f: i" W7 _- Z2 m
13-4 -企业级大数据分析平台
& o/ \7 ^7 P6 u" t! l5 I& v( X0 w13-5 -集群数据量预估9 c4 k) v) |$ z! L
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划/ t+ c3 ]% g( ]: F. h2 N0 V
13-7 -项目需求
. I! U& Y$ M# a9 z( n2 g1 \2 b13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列8 `5 f% y- D1 U& w; Q
13-9 -SparkSQL UDF函数开发7 c' F O; R- q$ D/ h! @+ S5 V
13-10 -每年Grade出现的次数统计
; b c7 @: p& c' I* J6 ]7 [! T; D13-11 -Grade在每年中的占比统计- g* G( b" ~9 g9 O7 x" m# ~0 o% j
13-12 -ES部署及使用; S8 ]; h2 X6 _1 P" E9 j
13-13 -Kibana部署及使用
3 L# I- R. [- ^; H6 D- L13-14 -将作业运行到YARN上9 ]+ [/ P% I4 x8 N* N8 _% b" H' S* J
13-15 -统计分析结果写入ES测试
# J# n8 I% W! D+ x, {* l13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
# H2 v! n2 U9 A6 I$ h" H2 r13-17 -作业. I1 H3 t+ T" f0 g' }: O& e
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
& L {/ A7 ]! A! ~7 \/ o4 m13-19 -课程总结及展望(重点关注)
5 T2 V, c' M9 ~$ ]# [$ P
6 h m! u9 X* F7 ~- j I# \( u4 S- v4 J〖下载地址〗
! D' V: S* Y# U Y$ q2 q+ N8 X! T% G* \" y
2 w- y5 u4 \$ `7 W: d v
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------; W4 [: U9 r* K g" H" p
6 d/ Y& C0 o# Z6 ]/ @# K〖下载地址失效反馈〗
0 w' x& V! @2 {% T# k w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. V) [: a: R# Q; U+ `5 c% o3 o% K
; O- a. I) l5 @# K/ b
〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗6 z4 ~- J- d) O* X5 ?; S
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% X+ ^: N0 H2 X: X/ k( {1 S
/ d1 v* V& G: O2 ?6 Y〖客服24小时咨询〗
) X6 Q5 x m4 Q6 P4 ^! T有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。 |
|
[复制链接]
