/ i! [8 H/ [* X7 t: o% M; G+ |
9 C! h/ ~- M& R4 c
〖课程介绍〗
$ P1 [, M! l9 s! B5 l0 O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。 f7 h! P* x9 l
W: R) e, j7 ^' z% f) M
〖课程目录〗8 a- K2 s3 y- t9 ]7 Y' i0 L O
第1章 课程介绍
4 h2 Y, }: t( T课程介绍: x. E+ X/ j: f1 B( @8 D2 h
1-1 PySpark导学 试看
, U7 _ V* w; Q1-2 OOTB环境演示+ g" j; k( }: `$ b( L8 G$ [
% J! o* }1 v6 }) b* s+ P& L7 `
第2章 实战环境搭建
/ X; X- ]3 U1 y* J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+ X' M! n" b1 d- m# {% j) t+ h9 Q
2-1 -课程目录# y0 X+ X9 Y i- w% G& f
2-2 -Java环境搭建
( T5 P. }, `# i8 Q, Z2-3 -Scala环境搭建
# k" }- k4 w' B, w& ?7 U5 q2-4 -Hadoop环境搭建
5 T% ?, n6 |- n3 F5 I$ X2-5 -Maven环境搭建" p. U3 r. L8 x$ g0 x
2-6 -Python3环境部署
! O5 _ f+ \ E' [' u, Z+ a2-7 -Spark源码编译及部署+ I6 l n. d& P* n
" Q# Z. f& d, ^0 ]第3章 Spark Core核心RDD( t& w1 }$ ^0 S. P1 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# s! D3 g( m, w" K
3-1 -课程目录5 {# [5 j$ M: E$ D5 O( ]% h
3-2 -RDD是什么+ O2 J5 g- S8 b- p/ K* \
3-3 -通过电影描述集群的强大之处; u. }& p* Y6 L. R# A- t
3-4 -RDD的五大特性7 I) \- I" t; u: n, h: `
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看; Z7 F. w5 t: a. T( _6 `& W
3-6 -图解RDD; C/ J- R6 R* b/ r' u
3-7 -SparkContext&SparkConf详解, R2 }! f. b* X$ f
3-8 -pyspark
9 A4 ]) e% _4 b/ ]- L* O2 N3-9 -RDD创建方式一
' s( c3 H+ W W3-10 -RDD创建方式二
. p$ O! o) N/ r9 ~ X/ d3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序/ V# h( Q" r W: d' A/ p
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行+ h I+ a% B, S5 I* H; K
8 G& H2 X9 X, C& E$ K. s第4章 Spark Core RDD编程
6 R( ]; J9 j: p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
4 `, q% u. g& O1 c& y4-1 -课程目录3 G9 h2 k8 |' y* r: w$ h
4-2 -RDD常用操作 P* a$ c' f& \$ f, t/ T/ M% B3 U! f6 H
4-3 -map算子使用详解/ {% Q& R' N n$ s; p) q
4-4 -filter算子详解, t% B. G E1 x
4-5 -flatMap算子详解& @+ m: d( S' V. m/ ?
4-6 -groupByKey算子详解
8 |# q. c- k, s4-7 -reduceByKey算子详解
4 i8 q" k- y4 V+ |: S5 f4 t W2 V; f4-8 -sortByKey算子详解
; j0 w! t+ B& F4-9 -union算子使用详解
) q5 |- h" e1 z& K" O4-10 -distinct算子使用详解
U5 t ~; ~: Z% \% Z7 }( i4-11 -join算子详解& Y: E, a1 t9 v3 Q6 E+ K
4-12 -action常用算子详解
2 o/ k* }: d; U- n) `* C" v0 X( z4-13 -算子综合案例实战一词频统计
" y. s' L% q8 S9 e) k4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构0 V$ k/ K+ u+ F! ]' x
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计' |- Z& v# E& N( i
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
3 U- o6 A% W3 f0 Y, e8 _3 d! S
8 Z, ]4 k) y8 b第5章 Spark运行模式0 u+ Z' @% c- ^ ~ [3 h( t C
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
% i/ b. v+ }# k1 T. A" b2 v& T5-1 -课程目录& i# ^( ?& k/ w. l
5-2 -local模式运行6 I. k8 U0 b! g. H; S3 Z
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行, ~ C; ]4 v4 B& R+ y
5-4 -standalone模式spark-submit运行$ p7 t( k+ b1 e7 O1 w' i* i
5-5 -yarn运行模式详解
8 z8 d- T; }- i9 Z
! L# m# W8 Q! H7 F4 M$ ]9 W, P9 [第6章 Spark Core进阶0 V5 Z6 H+ b# P/ ]
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
& [/ H# r# m$ {5 h6 w U6-1 -课程目录 [- h$ g% c% o& H! L5 ?7 Y- [
6-2 -Spark核心概念详解% n) k, t: Z, w: ~9 z7 q7 [3 K a8 X
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看- C2 M, q5 B0 i8 T
6-4 -Spark运行架构及注意事项
F, Q7 T5 ^4 C% H, e' N' q) w& a6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分% u& ]# f2 X T, k1 p
6-6 -Spark缓存的作用
3 |9 U- B0 A5 l1 F6-7 -Spark缓存概述6 Z3 ^) Z, O) _# ]1 n% ~
6-8 -Spark缓存策略详解
3 i! t+ \3 E5 k" M3 U6-9 -Spark缓存策略选择依据
/ s5 K. R: Q k5 M0 o ^4 g/ e+ t6-10 -Spark Lineage机制
/ a# d7 K) w2 ^. m6-11 -Spark窄依赖和宽依赖3 k$ N _" D, f+ @. w$ w* A- n/ H; L
6-12 -Spark Shuffle概述
( K/ q, p# `. [6 i: f3 \1 z6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
; m$ {; e! s! f$ C# i7 f
8 P: v" H* s7 f# E8 B; v第7章 Spark Core调优
. O+ Z& O% R& i/ e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
# @) w, A, n8 ]- q, Z3 k1 m7-1 -课程目录
( y4 W; \6 I0 k5 S$ \0 H7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
/ x; Y1 ~ i8 M' B& x& y$ j7-3 -优化之序列化
, J6 `( k; Z9 I- X# m7-4 -优化之内存管理7 X, ?; x/ A: }# {
7-5 -优化之广播变量
+ B- a7 h$ s* H: P9 s% c7-6 -优化之数据本地性2 H" p1 }' w2 H1 c/ n& j; J, _; P
+ r5 Q1 r/ h. H% p2 _8 [) D/ y第8章 Spark SQL
! s5 W, U% J' Z" k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
% D1 h p% ]- D3 |& s/ V8-1 -课程目录
7 e$ P- |/ b: C; r1 H& B8-2 -Spark SQL前世今生& Y; }3 b% t2 L5 b& U# R4 f3 I
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正( [1 I' x2 U2 O
8-4 -Spark SQL架构/ x8 s0 t( ]1 C
8-5 -DataFrame&Dataset详解4 h% f( W f3 T: j1 u/ k
8-6 -DataFrame API编程1 E! H( m+ T. B8 J9 y/ A
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一4 k9 P! c) [- t% `6 s5 s' A
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二: l; \( B% ]+ K
8-9 -Spark SQL其他
6 i6 e0 i; V4 G4 L0 i) { t8 J2 V3 X" G7 a4 I* s0 p! M
第9章 Spark Streaming
" m; U- a- D8 a" U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
8 c0 H" u0 e0 I; B% T9-1 -课程目录8 B+ M& t8 ]$ R3 h7 `% W @
9-2 -Spark Streaming概述
( o5 X0 \- b* w; g9-3 -实时流处理框架对比" I- E5 _. L1 Z4 q" y
9-4 -Spark Streaming执行原理/ L+ h' r* X+ c
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
. j7 o" r v+ D" |& a# P0 q! i4 {8 R9-6 -核心概念之StreamingContext. G9 E, R P2 o
9-7 -核心概念之DStream及常用操作# C% v5 g/ d) \6 `8 s" v
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战8 |6 ^5 ~! C, h) y5 s
! W" X' M, }6 [5 e5 R6 \
第10章 Azkaban基础篇5 T2 F% u: W3 O3 Z8 m$ a$ u
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% O f& C/ S" ?% K0 s6 C5 n' _
10-1 Azkaban基础篇课程目录
% `/ U$ t) K& Z* }0 `, R; E. o10-2 -工作流概述7 {. P3 ]8 `/ k0 Y# l x3 N
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
2 r5 M. } b9 v' d0 R5 `, V+ w10-4 -常用调度框架介绍
; e3 l4 m0 `1 ~* ?4 O, m10-5 -Azkaban概述及特性
" U+ [- y! d0 r5 ~10-6 -Azkaban架构
9 U, ~- c: }5 I+ V7 z3 H1 t10-7 -Azkaban运行模式详解1 A5 W( f9 D2 V w/ I
10-8 -Azkaban源码编译. V6 p- U: c$ ~9 r
10-9 -Azkaban solo server环境部署! r, m1 }8 C0 r, ?& ~: r$ }# @. ^
10-10 -Azkaban快速入门案例$ A( w' Y% p7 @7 s0 P
5 v2 S+ g6 r6 G0 i7 }/ q第11章 Azkaban实战篇
7 t B- ?: A3 k# w2 P2 T# T" @& V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
- |, Y! W- A' g11-1 -Azkaban实战篇课程目录4 m% {) j. O, i6 V$ Q/ A9 Z
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用; E |& O9 A; z1 @; f; ]$ F& V' p
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用7 Q" B; T7 c5 k2 u
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
. Y" q6 A# \ H: x4 S) g11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用' Y, z+ F/ e$ s9 {, ]
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
7 r" P0 d' P% f( Y- U& S11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
5 C) ^0 Q+ g, x, H! c+ t# M' N/ P0 g( Z3 y
第12章 Azkaban进阶篇- p/ S) m1 S& d1 f+ |1 S/ X
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
- a# ~2 r, F7 l8 |( ~8 r12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
$ |9 {0 M7 Z9 f4 k0 ?$ i7 N& K1 K12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作# n$ u1 {$ E5 d" c7 f) A6 z$ {
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建5 N; x/ J3 B; O( E$ I* L+ R, M% Q3 M
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
2 l- e( C6 n/ `: `12-5 -Two Server Mode之使用实战
; T- T# K! p& e5 d12-6 -Azkaban权限管理
$ \. w8 f" M8 @3 K2 x: K12-7 -Azkaban中AJAX API使用
* K4 d0 J& J3 H$ ?12-8 -Azkaban Plugin的使用
4 K0 P o+ y6 v& o- D0 U7 z# D& j9 i12-9 -Azkaban中短信告警改造思路: I( F8 A' m# S# l: J# R8 c3 z& ~! _6 j
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
" N8 F% }, @3 M" ?$ \6 o D6 V! R/ S% Z; J
第13章 项目实战
' H$ k, r( B; ^: a. ?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 D' l0 D# E: u2 k6 X0 F13-1 -课程目录6 H; P% }* i3 I
13-2 -大数据项目开发流程
: A. z; d6 J% I+ U# I% S9 n6 k13-3 -大数据企业级应用
# w8 b: A( I; y9 ], g6 b13-4 -企业级大数据分析平台; y, A3 O3 |: S% F- D6 |; U: R
13-5 -集群数据量预估
8 P$ Q% J1 f; a13-6 -集群机器规模&资源&作业规划. H& Z9 f4 Q5 J) o1 c1 D; o
13-7 -项目需求" z' i, L' W* D& y3 T) m
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列; r; ~& C; V+ z& z! e% W" c
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
& e5 B% w& }8 m' m' N F- J13-10 -每年Grade出现的次数统计
/ l; `* q, @. g; y) Q7 u13-11 -Grade在每年中的占比统计
+ Z g+ I6 n p' y13-12 -ES部署及使用* {" r: h% C# P* D0 F3 \0 L
13-13 -Kibana部署及使用
8 L% [5 ]7 @' v1 n& z13-14 -将作业运行到YARN上
7 o" @4 `$ j0 `. Z! a13-15 -统计分析结果写入ES测试
& P5 i) P, ]2 _) N) z" N7 F13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
4 _0 R- P8 c4 K& k13-17 -作业
. @# g+ ]4 h5 W9 u4 s- P7 r O13-18 -通过Azkaban调度整个流程
2 S R, G' [, a6 f7 k. r u4 S, r13-19 -课程总结及展望(重点关注)* O& P" ]4 G* A
/ j+ b" D* k5 k〖下载地址〗 d$ K3 B1 ] I! ^
' l: l2 E7 H) b7 z; g
" H) W1 W+ u# I9 w* Q/ @. i9 m2 q- [----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
! R5 O3 P3 w/ V/ G3 u; ?
: M6 o1 _/ \) I〖下载地址失效反馈〗. s7 _/ a8 s7 Y; B G0 D9 h
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：22303040702 q) Y0 N- h. v8 S& w1 E) c: ~
) M+ i7 X* J1 S; y; {
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