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- B# e" f6 M A% V
〖课程介绍〗
: ` X( }! _2 f8 j- ~& w( U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。+ W Z; ~& p" A6 a
4 D) k d5 h+ [" W) b f
〖课程目录〗
5 |" A8 ~/ E! G' Z$ K第1章 课程介绍
, _, E' K3 k- v! G5 w课程介绍/ J( S+ ^) e8 B2 _( \9 U
1-1 PySpark导学 试看
2 r8 R& h% c5 f2 G1 J; q4 @1-2 OOTB环境演示
_. k% l: k/ M5 A2 r+ ^
v; w9 G# n" F6 J J( }& e% q2 L! l第2章 实战环境搭建) S# }5 z2 g5 E- C* l
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
# I* ^9 g1 O: @* L2-1 -课程目录: T, X# n& V8 n3 p6 i
2-2 -Java环境搭建$ M4 ?2 ]; k: B' `
2-3 -Scala环境搭建
% w; Q/ n2 q! T% p0 S, E4 `. F4 C2-4 -Hadoop环境搭建
2 y' S5 d9 [/ C2-5 -Maven环境搭建
# A' Y: M+ Q$ B* E( z, w2-6 -Python3环境部署8 D0 l# D; @. {+ M5 b! Q
2-7 -Spark源码编译及部署
+ n1 Q" X6 s: l: A3 O) Q9 D9 K( M! g
第3章 Spark Core核心RDD3 v+ ^& x% X( ?: M( `3 I) W1 ^
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
' A$ t5 V' o1 a/ |9 \: A3-1 -课程目录
8 P. x; V- D ^3-2 -RDD是什么
* E ?3 F9 v t. B$ B; V, K, }3-3 -通过电影描述集群的强大之处$ H9 h: C6 W2 t8 K- j |
3-4 -RDD的五大特性8 ~, W! P) l9 W( K, \
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看6 B# \8 K5 m4 y! D5 b7 [0 [
3-6 -图解RDD: r1 p0 [2 l5 T1 q$ p& [
3-7 -SparkContext&SparkConf详解* g" C8 h! C) w% c# a
3-8 -pyspark
0 A3 v; {/ E/ n$ O0 c3-9 -RDD创建方式一" e' J. p: v* l) B _; B5 }- x
3-10 -RDD创建方式二3 c* z9 a1 ]- X" u) w
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
+ |' R# V0 r7 d. H! m3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
; S5 Q4 r! l# {" Z0 ?# f7 A+ F2 |
第4章 Spark Core RDD编程" p- [6 ^/ B5 h6 T2 A4 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0 ~& P* w* l% W& n/ r5 k: ?
4-1 -课程目录" B! {( K8 B8 k! ]/ Y& [
4-2 -RDD常用操作& ]+ G( D* P; a' |/ r
4-3 -map算子使用详解 V+ N% h" B! W F* f, |" `
4-4 -filter算子详解
0 h6 q( ^+ c0 e7 Q- J7 Q4-5 -flatMap算子详解. }/ x% o2 H4 @5 b# w
4-6 -groupByKey算子详解
: @5 x" o/ i/ u2 J4-7 -reduceByKey算子详解
6 R4 t T0 C/ W& H( \; G" B5 y: z4-8 -sortByKey算子详解
6 G. @' U7 {( T" v9 w0 c4-9 -union算子使用详解7 C2 _2 Q9 m( K' [
4-10 -distinct算子使用详解
! c5 h9 l5 t+ J4-11 -join算子详解" B/ u( i6 V$ s; f) q! M% C/ |
4-12 -action常用算子详解6 O- \. P; j n' ]
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
6 {' s' [ d% B5 F5 ]9 F4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
1 r u5 w3 P$ [4-15 -算子综合案例实战之TopN统计8 q; A' [: x2 q0 Z( p$ }/ w. ~/ e
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计( j- j' V' T9 Y0 d
5 m; @# ]- s" ^8 \9 z第5章 Spark运行模式
8 }% r4 W$ l; I- V* ^# Y! I& {本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式7 v! f$ D6 O0 o
5-1 -课程目录% C; ?9 ]# W: }" X9 \8 w
5-2 -local模式运行. v: J3 w. }1 d+ }6 K
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
# B! ^( U4 a0 G1 r7 Y1 T5-4 -standalone模式spark-submit运行
1 S% f+ l8 W$ c* \7 x5-5 -yarn运行模式详解
0 K9 }$ i! [. e( _0 s1 t1 E5 K$ J2 x1 \" d; }, K
第6章 Spark Core进阶
9 t9 n" R: B( N1 W5 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
: A+ d8 R& B+ q' r& P! X6-1 -课程目录 X. o' g; O/ i: u
6-2 -Spark核心概念详解/ V( u" A, y& B- i, H4 ^% K V& e
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看! k' ~# r. I: u: d
6-4 -Spark运行架构及注意事项1 G" X- y1 T( X, h" y4 D
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分$ v% i, p! K$ J5 k K. l7 ]7 I
6-6 -Spark缓存的作用) V8 c+ A3 a3 i U2 M8 A/ }6 `! A* P: B, t
6-7 -Spark缓存概述
7 N1 n, z& A8 u% R4 b& |5 `9 r6-8 -Spark缓存策略详解* ^- Z: Z! h, U4 I% P# m% Y8 a! a
6-9 -Spark缓存策略选择依据! S6 o1 ?! U- z+ W) E& }5 c* o
6-10 -Spark Lineage机制
7 c1 y- v+ y1 T7 y/ B6-11 -Spark窄依赖和宽依赖3 X0 D1 K+ m" |' _# @; l
6-12 -Spark Shuffle概述. [( L9 i$ N( H6 E
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
N3 \5 w; u" t3 k$ o! u. g u& N8 K# J8 B
第7章 Spark Core调优
& x- S3 \1 y$ k5 M/ N+ v& @& K1 [; l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
: S. P6 f; C2 `) v1 L$ g7-1 -课程目录
9 Q# h0 V: y( m- l/ O5 y p3 X. e7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
. Y2 |* b" K/ M" D) M! [$ f7 I4 G7-3 -优化之序列化" Q9 I4 V2 k7 h9 y
7-4 -优化之内存管理
" c6 H; ]) T8 o3 L6 \, h8 q: N7-5 -优化之广播变量
6 }6 X& |. L: _7-6 -优化之数据本地性6 a1 m* o% a& @! g1 N
" j9 F+ o' M2 Q# i( j* l
第8章 Spark SQL
* G: _' P- \$ c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, \: M, _$ h8 @9 ]
8-1 -课程目录
* V: @' G: I% T5 ?( l8-2 -Spark SQL前世今生" ~6 l4 E& y5 P, N3 R
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
/ m5 g4 q( M4 _( ^8-4 -Spark SQL架构+ c2 |- W, `" \0 T% i- B
8-5 -DataFrame&Dataset详解; I9 b7 J) Q: \; a k
8-6 -DataFrame API编程9 `+ {" U/ |! s: y
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一% D+ Z+ b6 \% N' d( _4 ^( W/ Y( n& r
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
5 G& a e6 z, @, a7 E8-9 -Spark SQL其他( F- I4 e0 X+ ?( c; C
+ r8 O: u5 H7 Y/ q* J& c* Q- }( m) O
第9章 Spark Streaming6 W8 v; }! p3 F- q) }
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) a% W a% F A
9-1 -课程目录
- v0 y2 _3 V5 ?5 m5 w; ]1 p9-2 -Spark Streaming概述) W4 d6 H( D% n* f) l
9-3 -实时流处理框架对比
0 d' b0 r% f9 U7 u$ F; _* A9-4 -Spark Streaming执行原理
, [4 r; B& E8 l* ]! a9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming) |/ U7 T4 \; k, e
9-6 -核心概念之StreamingContext4 D8 [: d* b8 Y; R' q
9-7 -核心概念之DStream及常用操作7 X) g) l# w7 g+ s
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战$ O9 ?* l! S' c9 S3 L. ^
5 s7 f) j) d! v) _3 }7 c1 B6 \/ w第10章 Azkaban基础篇
# Z. u8 D0 U5 q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. X6 X7 S: _+ `/ f! U
10-1 Azkaban基础篇课程目录
/ j8 _3 f3 g( g2 b j7 o9 ^1 c10-2 -工作流概述6 C5 Y7 b& R$ E* V
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
S% H' A- `" a y3 ]* g: Q10-4 -常用调度框架介绍
$ j! \) D9 I" \9 [9 ]10-5 -Azkaban概述及特性
- V8 ?. n+ W: P! _# |10-6 -Azkaban架构
& t1 b- A$ b2 u$ }7 i10-7 -Azkaban运行模式详解
, J& u0 b5 o8 n1 w; x+ s J10-8 -Azkaban源码编译
- y5 t( V" h2 W% G: v% v10-9 -Azkaban solo server环境部署
E8 E! k8 N9 D5 W* S, k10-10 -Azkaban快速入门案例% v5 K8 O0 u% L. _' _9 G- C# f
$ U, H; z* P( Y4 o
第11章 Azkaban实战篇
; n) e/ F. e8 q; V h& m9 [& o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
! }: ?/ K" I s/ T11-1 -Azkaban实战篇课程目录
- o/ P# o, i- L) L6 A& y11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
k& Z% z7 s/ O5 g# D8 f. h* T11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
S5 K* w/ I' _. i- F11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
' j4 T1 H) P% K5 S11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用 I; y e3 A* u+ K! s
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
7 }1 Y7 T2 A5 m11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
* D! C/ u& Q2 b- H. C
2 e* y5 Z$ h4 Q$ g: d6 A2 O第12章 Azkaban进阶篇
+ ~8 ]0 g% t: f* 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
# I! t' B- H$ y* L12-1 -Azkaban进阶篇课程目录. y4 n7 [$ b0 }- u% G
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作- ?" ~# p0 n! @1 \! a% V6 w
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建7 i; u# r- L0 r C
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建" K& y0 {/ o4 B- O- w/ n& A
12-5 -Two Server Mode之使用实战
2 f2 ?7 I3 y. |) N, f. J3 n8 ?12-6 -Azkaban权限管理2 ~- k( o' F( W3 }( a
12-7 -Azkaban中AJAX API使用2 ^4 S N6 r' R v* x1 c: w
12-8 -Azkaban Plugin的使用
9 q8 { y6 t2 m( C1 t( N12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
5 x7 `3 j! M* I+ b* M( N7 b12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路$ Q& g1 u# e9 e! D8 x1 {
( N" [* O# _$ @* N1 E* ?1 B
第13章 项目实战) g0 w2 V2 ?' z# k: b8 C; Z0 N
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
; ~9 c* C( a9 d- g. p, |13-1 -课程目录" ]7 W f9 j, a: @4 i6 l
13-2 -大数据项目开发流程$ x0 ]2 S. ?) s ?" N* o( g7 w$ z( [
13-3 -大数据企业级应用9 K+ K# D/ ] T6 R) I; E
13-4 -企业级大数据分析平台
8 V7 ?( C( y& {# |/ ~13-5 -集群数据量预估
e, B( h9 p, X% G" T. Z0 N! E+ I13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
6 d! U' b; R. m, E, f! c @13-7 -项目需求
- Y0 Y# v$ S5 ^! z13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列3 v* i$ V0 Q) ~
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
9 r* {! q3 L j13-10 -每年Grade出现的次数统计/ E# Y* Z& B' Q
13-11 -Grade在每年中的占比统计6 K6 O( q* f2 j$ J/ g+ q3 f( o
13-12 -ES部署及使用; k) c+ A# e+ e- v8 m; W+ `& H
13-13 -Kibana部署及使用7 r/ _1 z/ n0 a" \
13-14 -将作业运行到YARN上
' K# ^8 f3 y2 K& M/ T. b& Q# p13-15 -统计分析结果写入ES测试
h4 `4 V; Q: I; P, p: D13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示2 t% G* X% z! u# o
13-17 -作业5 f7 B Y& r0 T* N
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
0 k. H; V" J3 J5 m7 M+ j( Q13-19 -课程总结及展望(重点关注)) ?. }0 O) E% [2 w; i0 I
- q0 Y3 i1 o' T6 c, I: u5 A
〖下载地址〗8 i: t- }8 c4 r9 x7 S
" ~; z$ |, n/ A# W+ L. W/ ?; N' V- z8 S3 u! [
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! Q9 A g$ `' G& p" Y" l# x8 z+ K3 ^6 k( M' F
〖下载地址失效反馈〗1 K% p; `& E1 r/ _
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$ Z8 u U" T. G; h) c
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