) J/ t; u( O9 k L! f: J6 M9 H
) u: p' Q0 ]* u7 X* a/ R) M〖课程介绍〗
( h9 A1 c7 U3 G/ j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。" b. `+ N. a. ?0 ]6 S9 \
+ K6 Q6 U4 }' y; e: ]8 ]
〖课程目录〗
, z' W% A) p$ |2 K4 |# f第1章 课程介绍. V' p1 Q4 N/ |$ d! E
课程介绍! ~: s' w) r# C: T4 N
1-1 PySpark导学 试看
3 y. i& x5 _) Z; h) z; }& Z1-2 OOTB环境演示
! p2 U/ a- o5 y4 f
5 @5 b! {/ x: @第2章 实战环境搭建+ b. m2 C0 I0 q# z- 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
& n1 _4 w0 K" [; H0 E2-1 -课程目录
* \- I4 k6 a1 E6 G) B2-2 -Java环境搭建) n' t9 E5 N) |8 _0 ~! f
2-3 -Scala环境搭建& L \5 [4 w% N7 V$ I" y
2-4 -Hadoop环境搭建1 \' E5 D% H6 o0 E3 y
2-5 -Maven环境搭建, j& f$ F! x% L# E
2-6 -Python3环境部署
" K5 U; R- ]2 q$ ]. q! K8 }8 w+ U2-7 -Spark源码编译及部署 R0 a/ {/ x' Y$ b; i
: Q. ~( b' D5 K0 t' n6 r, j; A/ z第3章 Spark Core核心RDD
: |8 k0 z% u8 Q4 h$ U# l9 u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: {0 P& s3 s4 M. w
3-1 -课程目录7 C$ V2 C, S% J7 U+ ^& F. Z* W
3-2 -RDD是什么
5 J; t, `" C1 L3-3 -通过电影描述集群的强大之处% W- {5 D1 g% e) t6 B
3-4 -RDD的五大特性
+ C0 i0 [6 X4 |' c% W @; w3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看* t% r% n" W7 t* r# C+ n7 T9 ^
3-6 -图解RDD* K/ z2 ]# ] J1 D" T# q
3-7 -SparkContext&SparkConf详解" M N5 v) i3 r
3-8 -pyspark5 y4 M6 l* V. T
3-9 -RDD创建方式一
; X4 U3 S/ A1 `( U w z3-10 -RDD创建方式二6 q7 ?9 D b9 W
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
# V$ q3 r* [, M0 U" e1 R$ h3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行6 W/ U) c9 |! q1 s& W6 Q
0 B$ [: b+ J+ \0 D; r2 S
第4章 Spark Core RDD编程
+ I- p( a7 Y' W& s: L1 x: q' ~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
3 u! B9 n! E/ }$ q. W/ G8 L4-1 -课程目录8 D; [ t, G7 `( [+ T( S2 g0 D
4-2 -RDD常用操作4 M" Q3 ]3 d/ {: \; U
4-3 -map算子使用详解
' o; i: f$ Y+ A' r7 g* @) K4-4 -filter算子详解, g3 \4 Q, U+ }) s* a
4-5 -flatMap算子详解
# v( a* T# P/ N' T+ `( N% o4-6 -groupByKey算子详解* f/ f, u2 a' z3 ~) V9 i6 H
4-7 -reduceByKey算子详解* n# s7 W! G& M5 R) m
4-8 -sortByKey算子详解4 W- T1 R! L' l; g B1 A
4-9 -union算子使用详解0 H- @9 ^7 c- L& K
4-10 -distinct算子使用详解$ _7 q- d3 C; U
4-11 -join算子详解; Q8 d& D! x$ ^2 e
4-12 -action常用算子详解
3 y5 \+ P% |0 x$ i5 o7 a4-13 -算子综合案例实战一词频统计
. A/ n Z+ m6 \9 ^* D% N9 ?4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构! V; R' \5 V4 q( T( t
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
- _% z3 \0 ]6 Y2 _0 e4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
% x# p( H; a' j) R. l* w# t8 |7 w0 l
第5章 Spark运行模式
& j- t0 L9 L* [本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
" A% N" O6 z4 ~* T( P6 R8 N2 I5-1 -课程目录1 q9 i2 X; F9 [% e! ^* x
5-2 -local模式运行$ R- B/ @4 K B. ~7 U
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
# |. @; s3 w' n% L& ^6 z9 f0 I0 V7 G1 a5-4 -standalone模式spark-submit运行
9 R/ K1 t! O1 [- |5-5 -yarn运行模式详解' z' v! Q8 }5 J8 i. o+ M
3 @& p4 T7 w8 ` p2 F' X6 i3 ]第6章 Spark Core进阶! _) i2 h& [: k5 }# b& e, A) s% j/ A
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Shuffle4 J# {! U) p" }4 ]& A) ?4 p
6-1 -课程目录
; e$ U! U; S$ q `7 e F9 E2 p6-2 -Spark核心概念详解
! J* g2 [- f* H6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看" {% o. E; S# v/ P0 a4 S
6-4 -Spark运行架构及注意事项 {& Z6 \$ T# b6 U3 |+ p+ h
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
5 d; W: c: ~# o6-6 -Spark缓存的作用
0 w" l* d, y+ Q0 X2 V$ p! N# b& J( I6-7 -Spark缓存概述
( i" R; Y+ f% P+ Y; B- T6-8 -Spark缓存策略详解6 F3 o' A5 | v/ W: M t' g
6-9 -Spark缓存策略选择依据" Z6 J* G& R1 R7 V9 q3 N+ N
6-10 -Spark Lineage机制
3 k, q+ ?2 W: B7 b0 L4 |6-11 -Spark窄依赖和宽依赖: {2 `# L, ^1 C
6-12 -Spark Shuffle概述$ N4 Y0 A: R3 y+ p5 y
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
) t$ A$ F# F. k5 H8 ~) n. Z7 j3 z+ c) P; Y+ i# \1 W! O+ G k' r
第7章 Spark Core调优5 f# L( G% [5 @" N) w' d+ 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- g/ a. ]; A5 h& ^( w
7-1 -课程目录
# z# m: y$ a: z4 m; K+ ] y7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
7 ~" G0 A" c( x7 e, H0 j# S* ~# I3 o" L7-3 -优化之序列化- T; ]5 { [3 ~/ a- @9 j
7-4 -优化之内存管理
$ I0 T( \) ^( u" k9 h7-5 -优化之广播变量
: H0 o! U; y6 ~1 N. q/ e! N8 R; C; h7-6 -优化之数据本地性
# m0 W1 j) }3 w2 v# Q
, w: M4 B r9 h) K; f$ i第8章 Spark SQL
3 u) E7 m2 ^0 ~0 s% }) U7 i9 V* m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+ M5 i- g0 k% U% g# n. x
8-1 -课程目录
; g. R2 U6 q/ ]$ L8 m# A7 l6 D9 B$ r8-2 -Spark SQL前世今生4 {0 f; V) r; B
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
, q7 l$ A" h1 j) }% d, M; M8-4 -Spark SQL架构& B8 \$ e7 o+ u# z \# |0 l
8-5 -DataFrame&Dataset详解4 Z1 |6 O4 C. I/ x3 e
8-6 -DataFrame API编程6 O" E, L9 L& a) N" `
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
9 C( D2 b- T/ h2 c; r- a: d# e8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二- S; u; i! _ b( F; a* u
8-9 -Spark SQL其他+ |/ C$ s) g2 T# ^4 f" i2 ?) H
( S, A+ b* ~: Z4 |, Q$ P1 G* V4 ?. H2 G
第9章 Spark Streaming
, N' P6 _; l+ F% V+ N9 Z( r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2 H- v6 ~' Q4 G* M* _7 W8 K' z! h
9-1 -课程目录
4 N& n/ G0 x R t9-2 -Spark Streaming概述4 Y. N8 l6 C- a' n7 N! c
9-3 -实时流处理框架对比
/ G3 }" d% E2 G9-4 -Spark Streaming执行原理( y/ G8 O- i5 y( G- K5 a* _
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming. R0 `( }3 ? g6 K
9-6 -核心概念之StreamingContext& ?9 ?* s1 I, o: E7 t% g
9-7 -核心概念之DStream及常用操作. X# O/ y1 n0 W8 b- p( `; C
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
* h6 g* l! [6 q$ t# R2 v1 y, i! K4 U" v: _, c/ @5 x* c
第10章 Azkaban基础篇
, [ ?3 I5 }6 c: ~, B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7 | f' l9 Z. H3 s3 D+ g
10-1 Azkaban基础篇课程目录, H2 _+ n+ x* W. S7 A
10-2 -工作流概述$ n" Q1 R* [/ k; K
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
j3 _: z& i1 u) Y# [. C$ H10-4 -常用调度框架介绍5 L0 H4 o! X7 w. h* _
10-5 -Azkaban概述及特性
& ^5 K$ N8 U6 |1 `. r [# z2 I10-6 -Azkaban架构
6 s+ w! e) m1 j! q) @10-7 -Azkaban运行模式详解6 }. ]; [; P! C" S% k: O
10-8 -Azkaban源码编译- a6 t% \( k" a2 t4 u; [9 e/ C
10-9 -Azkaban solo server环境部署
( Q, V& Y, ]# q8 r. A W10-10 -Azkaban快速入门案例" `! _* A5 @, I+ ~
9 z7 A* Z! W* R6 t0 r1 M% t$ F第11章 Azkaban实战篇
8 s: J+ Z) _0 E/ t: I# r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 P; `5 N' H3 c" ~! z1 f
11-1 -Azkaban实战篇课程目录: j O+ M) D2 U- c& |6 i+ E6 h7 W
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
9 r! J- w9 Z; g% H' u2 \" `! w11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用! }5 C# `' B- z: q8 F. c, v9 {( Y
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
- n# m$ ^# i* W* k' i6 l; o& [; u11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
3 ?4 x, X0 y$ P! `11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用( ^4 C$ q; Q' U6 K
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
# O; |/ I; |1 ?7 v2 ]. z, Y8 Q g9 n+ n* ? B
第12章 Azkaban进阶篇6 T: U+ |' L- l8 `3 ]5 k7 B
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
- z0 @: C5 ^- [! \& Y9 ?7 ~- G12-1 -Azkaban进阶篇课程目录" Q6 k& K6 Z( L/ G$ ~
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作" L) N# [2 i1 E. v
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
7 {$ S7 n7 c* b1 c12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建0 R; C6 q' R& j9 P9 @& W) H/ O" Y6 w
12-5 -Two Server Mode之使用实战+ Q7 m5 k6 T& V4 r$ p: M9 B0 \
12-6 -Azkaban权限管理' T' d3 K, G7 R; y, g, p2 e
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
( F' i- O! A! |12-8 -Azkaban Plugin的使用
) J' g3 e0 }1 q, @12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
1 l; V1 z! g0 ~( _) d% r$ l12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
5 v) F' \/ h, g; v) \+ G- b1 ` I% G5 f8 U' j
第13章 项目实战
) C) A e/ w6 J+ J/ 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0 a; g, q. J2 F+ p* N( C( A
13-1 -课程目录
, i. _ p1 `3 e8 [6 s/ u$ @" f13-2 -大数据项目开发流程- o% }3 H! i T5 r! f, R
13-3 -大数据企业级应用
4 \* Y: ^8 Q/ F+ W6 x: y% _# V13-4 -企业级大数据分析平台, q. a" }- B! C4 @6 k, i& f }/ N
13-5 -集群数据量预估
. F: E8 N4 ?9 l8 h O3 G13-6 -集群机器规模&资源&作业规划 Z/ u6 i; W' f; _
13-7 -项目需求3 w" @" u9 o) p l
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列+ R @: s/ z- M2 q! [4 @5 h
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
9 B& K$ Y. b0 q1 O4 r13-10 -每年Grade出现的次数统计
5 h+ D0 B8 _! b6 {. R6 X) o2 ?' Q13-11 -Grade在每年中的占比统计5 D O1 o9 `5 P! O3 t# _
13-12 -ES部署及使用$ u4 j# K, j: H$ s2 T" ^
13-13 -Kibana部署及使用+ O. \1 Y* d' Y8 ]. r" ^0 q: l
13-14 -将作业运行到YARN上. P' j, E, X8 v* i
13-15 -统计分析结果写入ES测试" f. v# F7 \: ^1 Z
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
. l; k9 j7 `0 w- ~2 L A13-17 -作业
o p5 O+ ]7 ?! G/ ]9 e: b13-18 -通过Azkaban调度整个流程
/ P! K, c# Z4 T* k' [% C. D+ f13-19 -课程总结及展望(重点关注)
2 C" ^4 l. }' p5 j* u, H ~
2 K( i. o( w7 H〖下载地址〗* Q7 E2 G3 a5 E: ~) M
6 d9 P) z/ k. _ q4 O
) w5 O2 p2 Z; r
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& `; q/ R' N( B〖下载地址失效反馈〗' |/ f) ]) f& p* N
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, E: w" Y7 o, v5 x2 c4 A2 r; Q7 C〖客服24小时咨询〗
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