( i' m$ ~/ \$ C l
5 ?6 |+ _% X1 o; G- Y3 h9 j
〖课程介绍〗
/ s P: k S+ J h+ l; |& W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。) I4 L; f- s0 |: n
9 Q' U% K" b0 u; K; B3 ^0 C
〖课程目录〗
* J, h8 V- {: m第1章 课程介绍) w1 Q# X( a8 o& |' i: b. y
课程介绍* Z, }/ c0 F( v; f7 R
1-1 PySpark导学 试看
$ X7 w g! r* z$ z9 e3 P1-2 OOTB环境演示
1 V( |9 R8 U4 d# I3 R1 Y+ c4 s8 D; U3 K8 _' G( `0 V
第2章 实战环境搭建5 m; J0 [' s- d+ e
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4 g2 L( {) V4 g6 q
2-1 -课程目录
$ @) ]8 U% o" S3 T \# h0 Z& l2-2 -Java环境搭建) U' K1 d: t& J7 `
2-3 -Scala环境搭建) k9 c3 {6 W' M2 e7 d: k$ l
2-4 -Hadoop环境搭建: T5 u( r% s# B3 N" ]6 j
2-5 -Maven环境搭建
* g6 {! F( k& s4 {$ f3 |2 n2-6 -Python3环境部署9 Z) N) I+ C) S5 Z' ^7 B k
2-7 -Spark源码编译及部署( Q# l# V$ Q: T- U' g' w
2 x; I8 L/ O* v4 g+ A第3章 Spark Core核心RDD' K6 O4 q3 Q5 P5 s0 @* O: n
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3 [, x& a5 l/ R6 v1 J1 v
3-1 -课程目录
! |. Q2 h/ F) F3-2 -RDD是什么
4 A1 D( v* A# F- y0 @2 k/ D3-3 -通过电影描述集群的强大之处0 H% v! ~! G8 L9 P- q1 M! k
3-4 -RDD的五大特性% B0 z! f" g, G5 G
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
9 x3 A# P$ c& l6 i! h e/ h% j* W3 ~3-6 -图解RDD9 t. i/ g% s4 x
3-7 -SparkContext&SparkConf详解4 s# `( P& O5 `% i: _( W1 m s
3-8 -pyspark
, D Z6 h4 B+ Y* H0 A3-9 -RDD创建方式一 M+ e* f4 c, Z( V5 a5 ]" a1 l; _/ n+ u$ C
3-10 -RDD创建方式二% r* o$ T( q, K- H% F
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
3 ]2 O- f( m4 T% y3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行$ f9 `. D5 h" v7 i: c
4 b/ x6 H- c; D V第4章 Spark Core RDD编程6 B. P9 ?/ O* C7 [ X% r
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 h" x& R" \9 x/ A. K4-1 -课程目录
& G) j" w w" b. a4 A: S4-2 -RDD常用操作
% e: n2 g) E% J4 \- ^1 E' G# N0 j4-3 -map算子使用详解
* m' S1 a2 T0 j; D% m# A1 O' u7 y4-4 -filter算子详解
S, A# ]; O9 x9 e7 U3 A4-5 -flatMap算子详解3 f9 [3 `% _9 i4 w# k
4-6 -groupByKey算子详解/ A% `3 W S' M* i8 B
4-7 -reduceByKey算子详解
6 u# g3 s, H& _4 }4-8 -sortByKey算子详解
9 R4 B/ f6 P# u" O: H; l4-9 -union算子使用详解
7 R1 c! T6 y7 v1 E: y$ U7 N: d. D4-10 -distinct算子使用详解, b1 d) O* b' x! f
4-11 -join算子详解
1 v) O2 P# w4 |: Q0 k" e3 ^4-12 -action常用算子详解
* n- X9 l4 V6 O4-13 -算子综合案例实战一词频统计
& q9 \( c" C+ ~+ f4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
7 T' L9 m) L& o" m, Q4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
) O6 `+ w+ J* M3 y8 `$ J+ V. w4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
( d# q1 M$ G0 {4 U& ^' }+ `" O1 @) ~( U3 ^: x& H
第5章 Spark运行模式; d; E: @' J7 h( G3 f" A
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式2 s6 T1 }9 `" \+ j$ H
5-1 -课程目录+ z/ | V5 t3 P
5-2 -local模式运行
4 P! |) {0 `; O8 I* Y3 M5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
* {9 N, y9 C2 s2 q* W5-4 -standalone模式spark-submit运行3 U p6 y+ v! `( k. g5 M
5-5 -yarn运行模式详解) G; \6 o7 O' k- f% c
- z, T. z! d( J2 z# R" ^' M
第6章 Spark Core进阶
* o; A$ Z0 r8 v+ A* g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
. p' P+ N2 [0 b6-1 -课程目录
) s+ C ^ R% T3 m8 g/ G6-2 -Spark核心概念详解8 |1 l2 l% r) k! r
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看8 ]6 o+ \6 R6 m( Q
6-4 -Spark运行架构及注意事项2 ~* g9 i: C6 G1 N. A
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
; A: X' H. Z- K9 x) i# X w6-6 -Spark缓存的作用
7 }2 \0 b. d3 z1 j( L) a' C6-7 -Spark缓存概述
# y, m6 Y% P* {4 t4 `' C( h6-8 -Spark缓存策略详解: x, q/ j" }/ V; O2 V7 g- N/ J
6-9 -Spark缓存策略选择依据) y+ k7 ^; P4 n& x$ Q
6-10 -Spark Lineage机制+ h- g1 G/ | `# r5 \$ J7 l
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
4 R, R. L2 ], T& S( B6-12 -Spark Shuffle概述) p. [$ P } i4 `8 I0 D' F: j/ B
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
* k# w, I. s3 @4 d
; [1 E$ {2 W; }5 n: ?5 ^! j第7章 Spark Core调优% u$ b" O: u7 `* Q. K
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
4 E7 ~0 w' k, B" t0 k7-1 -课程目录
0 i9 o% F: |( Z% V% U8 U% i. d: Q& f4 V7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
. K7 H' O3 f% @6 Z6 K% N5 J. G; O7-3 -优化之序列化
" t4 V* j/ n1 [" b7-4 -优化之内存管理4 A* M. \1 J- @" v' I4 [
7-5 -优化之广播变量
8 r8 i. g( {' A7-6 -优化之数据本地性% T& P9 N4 ~0 m" n( A. Q! C
9 w! L; Z0 x, X9 r$ ` s+ n: u2 z6 Q0 R第8章 Spark SQL
8 u* P ]; {# q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; M/ B1 W8 a" K3 S3 f
8-1 -课程目录" m6 h$ B) p! _& @
8-2 -Spark SQL前世今生+ @/ f+ Y7 N/ m- h& c' b
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
0 r+ L9 [$ H. d: B# b8 d8-4 -Spark SQL架构. s, Y! |6 A" M
8-5 -DataFrame&Dataset详解
% N* @! t9 s/ d) a' o0 e8-6 -DataFrame API编程* n. l. f! S# `
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
7 l3 |9 u+ `' u( K V8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二. u+ ?+ K. q9 w& T& Y) }
8-9 -Spark SQL其他 Q( T n, q! m& {( j3 Y
. R/ j, ~% b, v% F
第9章 Spark Streaming
5 k! f4 f5 K' k5 g- w! a' ]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5 G( r, w0 _- G5 Z# |8 N
9-1 -课程目录
]3 M, Z2 k. m! E1 I4 Q9-2 -Spark Streaming概述& J- z8 Q' X: d: a0 O5 k6 U% K4 M: x- w
9-3 -实时流处理框架对比6 s* t6 }& k0 M
9-4 -Spark Streaming执行原理$ I4 D# E7 F \) A6 M
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming' L" H' Y8 T$ {! Z
9-6 -核心概念之StreamingContext
* m* F8 k0 M1 U$ V$ \9 p9-7 -核心概念之DStream及常用操作
7 o# q) r8 m9 k0 M$ j" R! j3 P9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
$ f( c! @! r7 d" }! s% X j% h4 S1 A+ F6 r
第10章 Azkaban基础篇& e# J" v& o4 P/ @% {+ d
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/ p4 {3 m2 p, b( Z
10-1 Azkaban基础篇课程目录2 [: E7 N! K% g+ h
10-2 -工作流概述
( p; f2 | s3 ~+ }+ \/ D10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
( p/ p& I$ @9 o7 i& A3 x6 I4 X10-4 -常用调度框架介绍
( U1 C2 j8 W/ c% z' _10-5 -Azkaban概述及特性
7 O. [- i6 T! T+ |0 |1 `% r/ j/ d10-6 -Azkaban架构
- n5 U% w# l: X) N& o10-7 -Azkaban运行模式详解/ n- A8 o. B9 L3 K
10-8 -Azkaban源码编译
" Y' V- F* K! x( k10-9 -Azkaban solo server环境部署5 Z# H- G# K$ M
10-10 -Azkaban快速入门案例
1 A& s7 F& V0 t' y& r# P4 A+ W3 t8 W9 e& _8 {
第11章 Azkaban实战篇5 D w& T, ?: W5 k
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
9 F: d8 Q* N0 H- F5 E! S11-1 -Azkaban实战篇课程目录
! O- c* c+ M" G/ N+ u8 X11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
! _$ d" M1 Y- [. {11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用: q/ I' m6 f8 `" M r. U( b& C. `( H/ C
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用7 c# M# i+ E2 a5 b+ ^: }
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
3 D1 A1 j+ m, e [2 K11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
9 j" y& D' t6 D* u5 |. n* D11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
6 I5 b/ O' T: `$ b6 @/ b/ b
4 `4 s: \+ u" ~8 k; x! K7 f第12章 Azkaban进阶篇) t' V8 u5 e/ A' c1 q1 F; `3 M
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 B9 Z4 j* w" P9 F- A12-1 -Azkaban进阶篇课程目录) S/ C; S: |4 w2 j. H8 C
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
* j' X f& C# Y( S7 R( C: |12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
9 r' B3 i, H% L1 @$ \; e12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建/ ^7 e5 r; }- _( [8 {9 F
12-5 -Two Server Mode之使用实战# {9 |3 U) E' D7 A! t3 j+ G2 e
12-6 -Azkaban权限管理9 C; V1 Y' T. l: t, ^
12-7 -Azkaban中AJAX API使用9 x( T( q8 s( C# S4 z5 Z
12-8 -Azkaban Plugin的使用# P. W1 C% d: o# t
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
. u( s, x8 b/ J& W12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路/ V) D8 O! ^. j" N5 }8 S* r
2 y% r6 ~8 U3 v4 P$ Z7 h. i+ |0 E第13章 项目实战; I8 r5 r6 K3 o7 T8 i
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1 z# V+ a" B) J0 i) k
13-1 -课程目录
& u6 X! _( f$ r4 B' A13-2 -大数据项目开发流程
7 o6 J' e; g8 l. ~6 E, h13-3 -大数据企业级应用1 x9 C: x; n" w, V' M
13-4 -企业级大数据分析平台5 i+ g7 Q8 z* I+ B# ?* U X
13-5 -集群数据量预估
* f6 t9 D6 e# a+ x/ X13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
( r j6 v. N# \: d$ p" W ]2 ~: r" v13-7 -项目需求$ o5 e% J7 F) T$ N8 n' y8 h6 F
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列# k9 o v( k" l. l
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
' p& r5 s9 Y" m4 @13-10 -每年Grade出现的次数统计6 k, S. J4 z* I0 t
13-11 -Grade在每年中的占比统计+ E8 O' s$ L1 W: n2 p3 L
13-12 -ES部署及使用
7 l: W" y8 ]/ X+ Z- F$ t E13-13 -Kibana部署及使用9 m2 w+ V5 |, s8 R# a9 u
13-14 -将作业运行到YARN上
8 R% W! [ S' f0 E& t8 i) ?0 ]( |, h* G13-15 -统计分析结果写入ES测试4 [8 R6 e! n5 Z* G5 C
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示& G1 A# U( I1 ]! d* Q9 \" Q# |
13-17 -作业
8 G( o! [2 L4 {" R1 b& Q1 W* t) a13-18 -通过Azkaban调度整个流程
$ s+ v6 `9 H. c" i" e7 x. K+ N13-19 -课程总结及展望(重点关注); e1 N0 m" ]. I! ^9 o7 [' }: r
5 h7 \4 ~( X2 A2 f. f* Y
〖下载地址〗8 ~6 m9 _; d4 F1 K
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J N/ t" ~ c( {3 K$ }----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------8 f4 C& H' S ]- [ I8 P$ m. f
7 o; Z o; `. A5 x* e& o s# |
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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：22303040700 }. o4 E9 q4 r1 O
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