: Q* }( X6 R& O! X5 y. a/ l- u6 L& g5 b m. c" }
〖课程介绍〗
4 e! ]: F9 o" d+ ~+ e# h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。7 q4 U2 n; I2 u( S) p" ]0 Z
2 l# g$ @& Q! B- T. T8 N〖课程目录〗
, |3 Y$ L9 R: |第1章 课程介绍
$ `& T3 S1 F8 _& s2 p9 b. x2 c课程介绍) \& X& B; c% s
1-1 PySpark导学 试看" Q0 [; Y! f) I2 }% q. r4 a
1-2 OOTB环境演示
& h& o) s. n1 g9 D; G4 ~+ O5 m: n0 j4 p! Z
第2章 实战环境搭建
% S) `. a" M9 ]* u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6 G1 Q7 d& g' O5 B( W5 j6 A
2-1 -课程目录
p: H, a2 X( T2 a" u; i, R2-2 -Java环境搭建
: ^7 q' u: W9 D- }- u$ X2-3 -Scala环境搭建# O5 W, [, b6 W% \( M' z
2-4 -Hadoop环境搭建# Q1 b h8 p+ a0 F
2-5 -Maven环境搭建6 O/ ?8 B2 ^# ^2 G2 e
2-6 -Python3环境部署) ~/ Z7 Q" P2 \6 o
2-7 -Spark源码编译及部署
/ Y; Z% u, k) \; t/ C' ~* J+ Y# ^ I. e( X k
第3章 Spark Core核心RDD, J* P) u Q8 t2 k& X8 H) }0 l
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
! J6 W: B0 s9 N4 k( Q4 N3-1 -课程目录4 m3 ] n. K; y% q1 E- s8 {
3-2 -RDD是什么% E" @; d3 d1 Q3 l: v
3-3 -通过电影描述集群的强大之处& [! `! ?1 e `, {. ~5 [
3-4 -RDD的五大特性5 w- W6 G$ d( {: V" l j3 C
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
& O* p" \6 z5 n" O5 X+ ^3-6 -图解RDD9 \% T, Q0 d" F! o9 f
3-7 -SparkContext&SparkConf详解
; j+ B% \# c& v7 p3-8 -pyspark
# H1 J; s* |& P3-9 -RDD创建方式一' P# Z0 x& w: X" W, e) ]
3-10 -RDD创建方式二
9 G. O! q5 a/ n2 ~6 s2 f3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
/ ~& S9 |& N: r. j3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行+ o: ]/ v# z: F4 v& e; N
* M# r, y9 v3 s% N6 h9 t9 z0 } Z( r第4章 Spark Core RDD编程) g6 |. c2 v0 W7 D; X/ 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' H0 s0 Z5 D/ j* G* H0 E, T
4-1 -课程目录
/ r1 P% U+ Z N/ E4-2 -RDD常用操作: K3 q) Q. s& Z7 d* i
4-3 -map算子使用详解% T7 g5 a9 l( b' T
4-4 -filter算子详解
. {$ n, v8 c& T9 {5 u4-5 -flatMap算子详解. ~/ k# W% g4 E% [5 f
4-6 -groupByKey算子详解
3 K( Z2 \: y/ X3 ^3 {4-7 -reduceByKey算子详解
" b+ y( @/ O s1 E4-8 -sortByKey算子详解
% n* F9 u( a( T0 n. P7 K4-9 -union算子使用详解
- ]4 p2 Q2 h: B. z: N4-10 -distinct算子使用详解
4 D( F0 g5 k+ K4-11 -join算子详解5 ^7 X; B2 f5 G
4-12 -action常用算子详解
/ `# ?+ X( |: s* ]0 `& G4-13 -算子综合案例实战一词频统计* c; b7 }. z. e/ g5 b
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
" L( d5 X+ O2 T4-15 -算子综合案例实战之TopN统计: P& \, Q' ^# c: }! T! F+ H4 f
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
) |. w3 n, E0 D, w4 S: X4 Z. d4 r0 N6 S; V
第5章 Spark运行模式
: a4 f2 |" i; G) E8 Q本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
; [1 ]6 F% X, T7 _ p( i+ f4 } D5-1 -课程目录
3 R# X6 z! M& n4 ~: \5-2 -local模式运行
: k( ^7 I4 H) \! R2 k5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
- f/ \, `* u& S% @5-4 -standalone模式spark-submit运行; a0 z( @* q3 n
5-5 -yarn运行模式详解* a1 @4 E: X8 v6 u% Y& b
6 {$ M% C( L* F! N
第6章 Spark Core进阶# E9 b2 ^2 ?& G& k* W+ m( {
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
; O, ]0 x$ j; m m6-1 -课程目录4 d( y' `0 I- S8 s
6-2 -Spark核心概念详解
. s' T' k' r' Z2 K$ ?( b6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
' ] u( x; i; m7 ]6 p6-4 -Spark运行架构及注意事项/ ^9 [: `% I* I( b* C! r
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分8 {' j0 S F$ o' \
6-6 -Spark缓存的作用
1 k9 a0 E- E- i4 t z$ c) r9 y6-7 -Spark缓存概述% k: i; ?5 ]3 O7 x5 q- c2 E' g; I
6-8 -Spark缓存策略详解) V2 C' k4 I4 c0 x* ~2 V3 D5 ~* C
6-9 -Spark缓存策略选择依据
& g) i, X8 a9 M1 \5 A6-10 -Spark Lineage机制* u' f; z( g) [9 I/ i, ~
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖0 H4 `0 |, j- I# @3 L. a4 O# u0 F# [
6-12 -Spark Shuffle概述0 O. J E H# Q( R( E
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
( Y& G0 H3 [2 m* l3 Z! `. r( R; C8 ~- \3 e m
第7章 Spark Core调优& S$ U1 L6 [' y# i
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3 N, M1 @ `- W I% [3 _
7-1 -课程目录
& i$ _, e6 M4 [2 V/ }* D, V7-2 -优化之HistoryServer配置及使用! P! j1 k) u8 O
7-3 -优化之序列化/ D3 J/ W0 T- T; C- b' E- _- r
7-4 -优化之内存管理5 ^6 B/ U i7 F( K+ S$ _
7-5 -优化之广播变量
( n$ f1 g( |+ N+ J+ @. K, W7-6 -优化之数据本地性; q0 Y# O4 D: s
5 ^9 s* S B) N! F6 K第8章 Spark SQL
' }' o% f+ B( P' k! S* ^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
6 M/ k L5 c8 r2 D# J' I( ?" Z8-1 -课程目录. S0 _$ c y# g6 x! A7 ^' |
8-2 -Spark SQL前世今生
# V( j; Y/ y5 g3 v; m, n) u; m( A# n8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正9 x+ p0 _& b6 O } J8 b) o
8-4 -Spark SQL架构
5 J! _2 f" X: J. K; A8-5 -DataFrame&Dataset详解
# k5 a' l; t3 U. @8-6 -DataFrame API编程
+ c. W2 u3 S# @& R0 T& U8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一) l9 O/ B0 l2 \9 { H
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
' C+ F0 A# ?* q; m: ~, c8-9 -Spark SQL其他
5 a$ @" @8 k) `) c* W) C& @4 B3 y/ w% p" i5 b
第9章 Spark Streaming( l C. e% G4 {' W8 X
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4 E$ u0 U2 v- a# q$ h) t
9-1 -课程目录" P: E$ l2 a5 |0 M2 c7 `
9-2 -Spark Streaming概述) q1 f/ }* P, b1 {; g" b
9-3 -实时流处理框架对比: ~5 i, {8 R* k- W* t( L4 ?) Q
9-4 -Spark Streaming执行原理0 Y: g# g/ g1 b7 y1 F; v
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming/ ]- X0 [& x" |" J
9-6 -核心概念之StreamingContext7 B5 F1 X* h3 n! N! l7 K
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
) Q+ T. G# j- J& ?2 K. ^9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
# g4 ?9 ~6 n" k6 Y, b& z, J) O+ q1 l: `8 H) k5 O# D) L2 T
第10章 Azkaban基础篇% `. W' k* C1 R/ 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
$ Y( F/ K& X; X/ a$ c: v, \2 t10-1 Azkaban基础篇课程目录
, z0 B9 h: O$ r% P/ }' k10-2 -工作流概述7 R" H- g) l. }, U, ^ y
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
3 t* s, n" N! n10-4 -常用调度框架介绍
5 m0 @8 C3 z$ D9 C# ^10-5 -Azkaban概述及特性
3 c4 X- B6 z& V" s& B10-6 -Azkaban架构% U8 G' O( R) \2 a* _
10-7 -Azkaban运行模式详解
& W6 Y9 a0 h- \; u$ C! I; K10-8 -Azkaban源码编译
6 |$ }: v( I- K$ A2 A10-9 -Azkaban solo server环境部署; N( H8 ]4 F! c' K
10-10 -Azkaban快速入门案例. i) M) u. _' c* u. c
3 R6 V) {3 J: g" l6 N' S+ k第11章 Azkaban实战篇
# n8 ?! k# v# K+ O0 h9 d4 T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
( I, m4 t4 M2 Y, I& b+ n# a11-1 -Azkaban实战篇课程目录1 S" i6 z) n6 E/ O, O O3 j3 @
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
1 Q7 O" u6 P' b2 I8 H; u11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
' p0 R9 [+ U0 \11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
$ i6 l. [) D( Q; V3 k8 @6 [- Q11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用4 q4 T7 W0 [) ^: m8 R; [; w# u
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
# {% Z. H$ n2 X2 b; P& s: ^11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用# i- v; ^2 R6 |; l
& u5 d% ?, l; \: G3 {第12章 Azkaban进阶篇
& W# \+ F; c6 I( ]( v, g2 q& [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3 p3 A! o( q9 n7 ^" d) a
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录% b6 ]8 i/ @6 k8 T% A
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作) N& R' s; F- X4 d4 \
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
( B) {9 [: y+ ^% w12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
/ o8 D B P7 y# }12-5 -Two Server Mode之使用实战
3 [0 {+ n# a5 Y7 }6 N5 D3 P12-6 -Azkaban权限管理
( n Q; n. L3 H/ [ J12-7 -Azkaban中AJAX API使用3 S+ Z2 G: ~/ ^' ^$ K! z' O& X# `
12-8 -Azkaban Plugin的使用3 f; m0 X" ~$ m" e: g, K
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
- c. H/ J: e9 P, F0 d- Y12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路) j; _, Z- @ ]1 N
2 E* A" P* y; M4 H8 J p' a4 @
第13章 项目实战
9 p+ Y$ i$ ^* e9 L, P1 h( c [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& L3 e7 R8 O7 C' I- Q3 n
13-1 -课程目录
1 F- w1 @3 U3 M+ [/ |) A; T. d13-2 -大数据项目开发流程
5 L' g5 c$ Q \- w, |( z13-3 -大数据企业级应用* l, |( K! |# G# d$ _7 j+ h
13-4 -企业级大数据分析平台
; h7 z9 V: X$ ?* N# n& J13-5 -集群数据量预估
, Y1 p. m r5 {8 W m13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
7 H; |: ~& ]$ C8 H& T/ b- V13-7 -项目需求
& l1 h6 B: [$ F, p% z13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
6 c2 G: j$ K1 l# [( p13-9 -SparkSQL UDF函数开发
: g5 d$ ]' E+ y! p& r" h13-10 -每年Grade出现的次数统计2 i H# P) d( N
13-11 -Grade在每年中的占比统计4 v M: y2 `* m3 n" ?* h0 G5 r% H
13-12 -ES部署及使用- k. B) E: d) w3 T) O- `
13-13 -Kibana部署及使用
. `; K% Z+ t! c13-14 -将作业运行到YARN上 z) g* c ]% U- C) Q1 C
13-15 -统计分析结果写入ES测试
n( R. M9 i) u+ @; i. _13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
0 z$ x6 r3 c: D# | t! U13-17 -作业* {" Q) Y$ _$ U- o$ ^2 y2 M6 h1 [( \
13-18 -通过Azkaban调度整个流程* W3 ^" z& Z9 n# O* A
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
5 @$ C" {. S4 C$ f* g
' [5 l! D+ ]) q5 o〖下载地址〗
* ^& v6 S9 W, n+ |, s
; f2 {* A6 ?, L9 m
7 i- F6 \, X9 D, P7 {- \( W& f----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
6 i2 C0 [2 Q4 f
% W6 A# v( b; f〖下载地址失效反馈〗
% F5 l0 X* b0 q" \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
1 |9 }% t/ i. g! G( O5 M, C, e% L
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