# |8 E9 a d9 k V5 |6 p! w$ Q: L" x8 c% G! b7 t9 M; K
〖课程介绍〗* t8 j. i2 h- E$ r( ^1 d2 n5 W1 F
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。
8 ?1 J! L8 J7 w0 x/ V, X4 u
" B7 V2 E r8 W+ x1 c. U〖课程目录〗
% B4 J _& m, t5 X第1章 课程介绍
' M4 i. Y: `6 ]( Q: b* Z1 W) i0 A课程介绍
& _+ x% h/ k% f" \, U* O1-1 PySpark导学 试看' S* z3 X) j% {. T. H& K" ~. p
1-2 OOTB环境演示/ S* R6 m1 |; Q" A1 ?* e
3 Z: h6 V3 ]6 r1 b, c! Z4 _) Q8 i" r
第2章 实战环境搭建2 i5 s0 Z9 j4 |" l" a J" l+ x
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2 H* `0 Q/ I: N( O% X
2-1 -课程目录
7 m' j% R7 W3 V: L5 g1 Q2 l' \2-2 -Java环境搭建
$ u7 S/ C3 G/ i+ |, i2-3 -Scala环境搭建; V. f5 J- k& L8 A" S/ X; }3 [
2-4 -Hadoop环境搭建
+ ?, @7 Y( e) [% c. R2-5 -Maven环境搭建. }& z6 O# Y# v! j0 S# u* `- e
2-6 -Python3环境部署; Y" k8 W: j8 M ]- N: R
2-7 -Spark源码编译及部署
' n+ `* U! {& r6 P* | I& c. @, ?) u% q6 b
第3章 Spark Core核心RDD; v! n1 t5 v) d
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
- z1 @+ R1 c* @) Y! h9 ~3-1 -课程目录5 Z' O6 s* X; K' n4 y8 j
3-2 -RDD是什么4 K5 J% N7 D( Z
3-3 -通过电影描述集群的强大之处
! H7 w5 {# V* r3-4 -RDD的五大特性, y, v9 V$ B: _( e* d; l! I
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看; T3 l/ x i4 j; L3 v! n9 H, m
3-6 -图解RDD- a" F5 @; ?9 G& ?
3-7 -SparkContext&SparkConf详解" x8 X6 e1 `+ z% S3 `7 |1 m A
3-8 -pyspark& N, `+ Y, q3 a8 Q/ v7 m
3-9 -RDD创建方式一
0 `) O2 D, v6 B- u# p5 K* O$ N3-10 -RDD创建方式二3 H3 w- ]4 _) k; F7 G/ d6 m. f
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序5 w' g. [% O1 v5 k2 |2 ~$ W
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
! k l2 I5 Y2 u7 @; s3 y2 S, a1 d/ J' K% {- g" l2 v# ]
第4章 Spark Core RDD编程( O. T9 o+ I: Q) t3 z: q9 J9 j
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 G) X0 w3 z' \) d- e4-1 -课程目录
" |) C& @' f+ f6 p, P) p! N4-2 -RDD常用操作
+ L- s# B; D) x/ |+ v4-3 -map算子使用详解
0 C9 v, X6 g" }/ B4-4 -filter算子详解$ [7 N T! e, R) b9 c; m) G( G
4-5 -flatMap算子详解% g. e; R: ]" \5 T0 z3 r7 f
4-6 -groupByKey算子详解/ h' u8 d7 [, s* \( J/ |, A& u& H/ k
4-7 -reduceByKey算子详解
* b7 n; |, n r8 G) V% h d4-8 -sortByKey算子详解
2 l& {- ?, {( \5 U' X- M( L8 T4-9 -union算子使用详解
$ G* `7 W! J6 E! H/ q, H4-10 -distinct算子使用详解/ j( i; n0 i/ |( q" g
4-11 -join算子详解! V" A" z, b/ V8 t% K7 @/ R
4-12 -action常用算子详解
" s2 [+ Y" b1 w% F! s4 l+ n4 c( D4-13 -算子综合案例实战一词频统计0 X4 I7 H2 j2 j7 W
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构2 F% g' Y P; \! u0 M
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
* _( ^0 B" e4 S l9 E4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
/ i0 Y/ R; Y K, C+ t4 Q9 Q& A4 t4 y
第5章 Spark运行模式# g. t" ^) F/ x- V
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式% Q6 x! _8 h, A1 V, E2 {
5-1 -课程目录
7 T" E3 q" q3 w5-2 -local模式运行# ~" Y w; k8 m% D% g
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
6 x" X- @% i! Y7 }5-4 -standalone模式spark-submit运行
) y) G# C: W$ C* E. T7 r' u5-5 -yarn运行模式详解
' E! H" D. \/ z& L) ~8 h f' G( m# F/ W) ]8 O- \
第6章 Spark Core进阶
5 R y0 x. G+ s$ ]9 P( 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
8 f, l4 y7 [& `/ Y+ Y" f/ o6-1 -课程目录
$ f( |0 j V9 R" R' y/ s6-2 -Spark核心概念详解
1 t5 {' K/ m+ u! P# v4 e6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看- \& |9 \- P% ?8 d }
6-4 -Spark运行架构及注意事项
8 s0 G. R2 U% H# u5 a! {) e/ B9 {6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
- d: m' Y1 s+ D2 C* |+ L1 R, B4 _6-6 -Spark缓存的作用
$ V4 ]$ J8 i+ Z$ p6-7 -Spark缓存概述5 [- p) N. `* T8 Y8 p
6-8 -Spark缓存策略详解5 x1 z$ C: o: l) B+ i5 h
6-9 -Spark缓存策略选择依据
$ f! `9 n8 V. K( q8 s. s {6-10 -Spark Lineage机制
. j$ c( u' o# F3 K6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
2 V9 @0 ]+ o8 m6 g# V4 Q6-12 -Spark Shuffle概述& ? y7 m3 s0 M! p
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
+ p9 K j5 [' N* P6 [$ Q( Y6 p% E/ [
第7章 Spark Core调优4 H, H2 S$ [: ]+ j
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
: j/ M5 @; l- z+ r7-1 -课程目录
# t5 Y$ m$ K) O- o x( X7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
8 S' O, z8 w, {3 a r7-3 -优化之序列化% E" ?0 n: a, d2 v
7-4 -优化之内存管理
/ i+ n$ z1 ?/ g5 }+ r; H7-5 -优化之广播变量
9 D1 Y9 R' ]( R# N- c2 s7-6 -优化之数据本地性% k7 e0 k7 i) ]5 w
& L4 s6 K- s2 o1 `9 q% o第8章 Spark SQL$ I D: N1 u( ^: o0 \( S( d
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
" y/ c/ s4 I$ C* j! t0 g0 [8-1 -课程目录
6 `5 s* m* S2 B+ i" }8-2 -Spark SQL前世今生
' J; R' M7 B- x; X8 d: y8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正2 W: A0 c# E* T5 b
8-4 -Spark SQL架构+ s0 Z# Q& k* i+ T8 l% b2 O3 u
8-5 -DataFrame&Dataset详解
# n% X' `' P7 X1 |0 a; ` }8-6 -DataFrame API编程
% _+ d7 T7 A$ ^/ C8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一 R# s( a6 |; l3 h# P8 p8 t: u6 W
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
2 T0 I% s6 x7 u8-9 -Spark SQL其他
# o$ u" O+ n* Z$ b7 o( N, F2 W
, V& u1 L i; ~& {第9章 Spark Streaming' R$ i2 y4 B- r0 z2 j& p8 Y
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7 O/ M- J% x L& X# @2 f0 z/ t9 @
9-1 -课程目录$ p( k7 x4 I9 B
9-2 -Spark Streaming概述 W6 `8 B, P+ |8 |/ j
9-3 -实时流处理框架对比 W y' P$ }- p' |5 X+ e1 V
9-4 -Spark Streaming执行原理2 z! u) t% \3 J f
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming7 m. {% T+ Q9 m
9-6 -核心概念之StreamingContext7 v0 K# I l9 n# |
9-7 -核心概念之DStream及常用操作/ r; D4 n, X# v: V; R
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战1 o) y. z. e& u1 s9 ?/ W: l
5 I) ^* ^/ d8 D+ ]% {& T
第10章 Azkaban基础篇
9 A5 I: q: g D; z: `0 ]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 I+ a+ i) n3 J- J. [0 X+ \10-1 Azkaban基础篇课程目录
4 v( g& n! s3 v) b4 T2 n- W' z10-2 -工作流概述
' I& X4 v$ A- p: W* j10-3 -工作流在大数据处理中的重要性# \- S* g! Q! }
10-4 -常用调度框架介绍
' u8 d% l$ |6 z10-5 -Azkaban概述及特性
$ L, q( p( x; E% f; l, E3 a" M10-6 -Azkaban架构
8 ?2 |( s" u8 Y! \# P# d10-7 -Azkaban运行模式详解
/ K9 n6 \; i7 p10-8 -Azkaban源码编译+ y9 B6 B( q8 {/ B% S
10-9 -Azkaban solo server环境部署
b# Z( p& q: o1 b) s10-10 -Azkaban快速入门案例4 y V2 f9 ~* K& }
) _7 ~: m8 b7 G2 [0 z第11章 Azkaban实战篇
* n/ p+ S* i5 h4 k6 I7 S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, M5 D6 a' w- b
11-1 -Azkaban实战篇课程目录6 ^( Y" x1 d( `5 N/ ^, `, y& B0 c
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
, s( \# g& Z! {6 y8 b11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
1 S; c' M; T2 `1 J/ W11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
: P0 L( E0 o5 T11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用8 |2 e5 l0 q r( {, \
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
5 o9 N- L% _' q' G9 I11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用( F7 ]- [2 y3 U4 l4 d j
' ? \! X% N2 P0 b
第12章 Azkaban进阶篇0 t3 \& v5 L4 e3 S" `2 a; }& y
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
I- x, v- {1 w3 A8 S2 F12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
. N0 h) }; p( G' {' O12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
6 G- }. v& E# H* p3 q9 F$ E12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
' p* J) }: k3 r4 s5 A12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建* E& @) G& g. n g3 ?' ~. D
12-5 -Two Server Mode之使用实战
( K" w( c4 P; m7 j12-6 -Azkaban权限管理
`7 K( L6 r& S7 B% X# l12-7 -Azkaban中AJAX API使用
+ x* k8 J; r, G12-8 -Azkaban Plugin的使用
0 g$ y5 H3 H* `, A, P12-9 -Azkaban中短信告警改造思路+ F4 }8 y+ f1 f& V/ R
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
' k. Y% J8 b: P; w' L, T c3 |! @5 w: w: j6 \/ }: f; {
第13章 项目实战
3 m i' R- w1 f' h4 d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8 y/ f- K9 N; E; d9 \5 y5 g5 n; {* \. f
13-1 -课程目录+ @# C$ C) T1 w- m+ E
13-2 -大数据项目开发流程
9 k7 P8 j3 j, s4 \ X/ S3 C% O2 Z13-3 -大数据企业级应用/ n( E5 ]) Q' W& [ g/ ]7 e
13-4 -企业级大数据分析平台, h) J# n' v' W! \, [! ^
13-5 -集群数据量预估
) c: T `4 N, Q, p2 @; r8 q# F13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
4 l5 x, [- t: U6 m13-7 -项目需求
# ]+ a/ T0 j+ _" t7 E4 E6 }13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列, }9 ]1 d6 D; G6 D4 B
13-9 -SparkSQL UDF函数开发- g! m% o) F) c! t# y
13-10 -每年Grade出现的次数统计6 w3 b2 j5 [/ Q3 @, i4 |. K e: H
13-11 -Grade在每年中的占比统计
% g8 n- i6 ~% x& O# d" B6 ?13-12 -ES部署及使用
C) F: B- `* g0 W13-13 -Kibana部署及使用+ q# ~1 p+ m8 s! D2 q
13-14 -将作业运行到YARN上
. i8 u% o; H: `8 e) N9 ]: }* a13-15 -统计分析结果写入ES测试
# b' m X# V) }5 q: Y- O13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
2 |8 e8 T- L" p+ h13-17 -作业
9 n% _7 R; {6 E* h# d13-18 -通过Azkaban调度整个流程
, f5 b$ \1 \2 j& ~+ E7 ]+ _; [13-19 -课程总结及展望(重点关注)
: W/ D M( x+ Z1 x) m! |% _/ X
/ O9 y5 ]' b9 l〖下载地址〗) p2 E- j' O; ^# }3 ^& t
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