- k# w8 ?, N& l+ g9 c# W8 }: N8 {* h# l! x" z. k
〖课程介绍〗
2 o! p3 |# }) R7 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。
! C/ P3 F0 J- n
; q" S5 J0 c3 v2 S) L7 @〖课程目录〗
! |$ s6 e5 o+ y8 ?2 U第1章 课程介绍
2 f P; ?/ `6 h6 z; X; v课程介绍
2 y- \& x6 ~0 U$ m9 V1-1 PySpark导学 试看0 K* {: x3 n$ W9 U! \
1-2 OOTB环境演示
2 z; `# s! D* j7 A
1 T! {5 E* L! O& w% t4 `( f第2章 实战环境搭建
) W: z q Y8 i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- {- N" {/ A8 e
2-1 -课程目录2 N, W& S1 \6 H u
2-2 -Java环境搭建) L+ `2 a! _+ r3 T) d4 r& y3 a
2-3 -Scala环境搭建3 r4 R$ [# B4 `2 _
2-4 -Hadoop环境搭建
* d: B' ^3 j2 I$ O1 t; t2-5 -Maven环境搭建3 K0 v; u3 _8 M, H$ t/ w: `
2-6 -Python3环境部署& M8 s9 p$ k W% S9 r$ d
2-7 -Spark源码编译及部署
( g& H! q/ l3 B1 V& V4 ]; O. A- Y/ L$ a' t, ?( j, _
第3章 Spark Core核心RDD2 Q" d' ^, x" X
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
4 S" t' _" V* d* x3-1 -课程目录6 x+ {9 Y+ c# J
3-2 -RDD是什么: I* Y% A+ @8 F1 z9 e
3-3 -通过电影描述集群的强大之处7 m r l% H4 S( {) q4 G5 K
3-4 -RDD的五大特性; t% ?* l: X! ?' u
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看- z7 j! [. D. X% m- l
3-6 -图解RDD F6 _% b; G. G- N" X/ y
3-7 -SparkContext&SparkConf详解
6 a. U# h3 P% m4 C3-8 -pyspark: l! D+ D4 w4 ]! x$ F
3-9 -RDD创建方式一
; i7 o' X, i/ x5 Z7 n- L( b3-10 -RDD创建方式二! F% V- p3 i/ ^% N
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
8 { k" p4 z: ^3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
! a) F5 `9 O2 z% S0 Z. ^7 h* \4 ^# N" a7 p; A+ f% u5 O
第4章 Spark Core RDD编程
4 j& U! ]" 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
2 u# C& L. t( ?& l$ [, i4-1 -课程目录
% Y0 r8 l6 F) {4-2 -RDD常用操作
5 r: ?3 a% ~( U# R- V- I4-3 -map算子使用详解
: Y9 W+ m. u2 [* t9 p4-4 -filter算子详解
/ D$ O: E8 |- @9 O' s% ]4-5 -flatMap算子详解
$ e$ s8 ]4 n9 @: v8 }) m+ O4-6 -groupByKey算子详解0 X; } E5 x+ D% j9 f {0 e
4-7 -reduceByKey算子详解* s( x- I5 i- f. P/ V1 T- Y2 s) }; k
4-8 -sortByKey算子详解/ r$ R: u+ T( z! K# f, \/ b, b
4-9 -union算子使用详解
5 a$ h% A# ^' v* l& F: T+ y$ u4-10 -distinct算子使用详解; D4 M' @4 G, _
4-11 -join算子详解9 B9 K& O/ h* z; d, a* S: j4 u% C0 `; t# i
4-12 -action常用算子详解- h5 L; e: j0 Q! I( X! Y
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
; \( o6 j& ^, a9 F4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构: d$ h* \0 c" S) D
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计* J6 _4 b* B" @9 N
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
8 ?' A. n0 c8 t0 E# k. o
, V, w0 i0 } D7 l/ `" U8 t+ \第5章 Spark运行模式
X( d$ E! @. F1 }2 q6 ^本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式$ \) z% {# N1 }$ `! P% E& p4 V
5-1 -课程目录0 B) k! }2 |) T( y
5-2 -local模式运行
% u, l2 @- k4 X a% Q% K- {5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行# s# `, G! z/ D3 \
5-4 -standalone模式spark-submit运行5 p) f; \1 i2 B) @) N$ N
5-5 -yarn运行模式详解
# O' m- c9 ^1 r3 B) T& u" Q) x. s( s
第6章 Spark Core进阶
. k; O% C3 i k6 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
+ Z' E* ]% z! ?6 ]) `0 B9 u6-1 -课程目录
) h% [1 b+ j1 W$ T! C- ]$ J% S4 c6-2 -Spark核心概念详解
8 \ X6 q* J. o# J# i) P+ S9 T6 c6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看1 C/ a: M9 y; h2 U# l
6-4 -Spark运行架构及注意事项
! J& t) _* }# C! g1 u8 C6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分 ?) L: x w5 i( q
6-6 -Spark缓存的作用
$ F; ]; u# r, v6-7 -Spark缓存概述
2 h0 S. T( T: V7 Z6-8 -Spark缓存策略详解
9 y$ c: m2 J6 w' O9 w7 O1 e6-9 -Spark缓存策略选择依据$ n' u$ @' c( Y! |- r5 d
6-10 -Spark Lineage机制
x8 F" S% s; k) ]( C- m$ W3 ? d6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
" O3 H- x) j$ b5 I; e) N6-12 -Spark Shuffle概述
1 V: R0 u8 A# _; {+ r% ]5 H- w/ R6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系- H; P- ]( H; _
6 x, D" E4 l- L9 s7 P& g, k, Q1 @+ F
第7章 Spark Core调优& i$ z9 [. U% j1 c9 V# A) ]5 \
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( A2 M& Y) E* m. F% ?
7-1 -课程目录" [( |) a' r* L; b
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
1 n5 p {# P' m+ N7-3 -优化之序列化
S0 f! f6 Q- Q9 X; T2 [$ L7-4 -优化之内存管理, k0 {5 i% y6 d5 K
7-5 -优化之广播变量% u4 v8 W0 ~* j7 J2 X% P) N
7-6 -优化之数据本地性( _ O/ ?8 S) Z7 c' M
/ ~3 A8 E$ q6 B% D) a/ u; B! W1 M第8章 Spark SQL
P- F* P" w" V- z/ m m9 `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
$ V) Z* X& c! [' a8-1 -课程目录
$ z4 Q: N, I4 h5 c8-2 -Spark SQL前世今生
* z* Z- P5 ~$ } z8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正. S. ^- I6 e7 ^ y% x$ i
8-4 -Spark SQL架构
0 o. h5 H0 ?4 t- `0 G8-5 -DataFrame&Dataset详解+ M9 l5 [/ B ?6 `7 q/ C
8-6 -DataFrame API编程
- F& b: r9 X9 z6 m. A8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
& o! K: M. K9 S1 h s7 h8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二" d; x1 M' R+ l6 }: Q
8-9 -Spark SQL其他
6 {% `) _/ h4 W* F# R- [8 n8 @& [0 G! E
第9章 Spark Streaming$ O- ?/ D8 G: `' _% v1 i0 H/ i; e
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
/ S, p) w1 {; s' q9-1 -课程目录
5 R7 v. a$ g# d# W( x9-2 -Spark Streaming概述
! A/ n" g2 C/ Z7 K( s- g8 q9-3 -实时流处理框架对比
9 m: X1 y4 O# |/ E( H5 Y9-4 -Spark Streaming执行原理7 W; c- m. l0 a* f$ g# k9 `
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming5 t2 ?* @, M- c. m% d
9-6 -核心概念之StreamingContext3 |; P8 @! e) u4 p8 s
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
# r- P- `2 Y# f3 }& y9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
8 i( C$ A$ W6 R
; q$ N7 p; G; u第10章 Azkaban基础篇
; y* _( K Y; e# E% D) o, H a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2 Q- c) ^! Y B( t, V+ t# b$ f
10-1 Azkaban基础篇课程目录5 d( U7 k H* n! q! |! q
10-2 -工作流概述
) {: @; `! r* x; `$ ?10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
) A u( L3 t9 y& ?7 X' J" R10-4 -常用调度框架介绍
) [( l8 Z7 |" J+ S+ Z- h' G' R10-5 -Azkaban概述及特性; F/ {( R {9 @% b9 R+ ~
10-6 -Azkaban架构
. |7 H1 g1 [7 m6 `0 i10-7 -Azkaban运行模式详解; ?2 K) k2 c/ Z$ Z
10-8 -Azkaban源码编译+ v; c/ ^0 n9 B/ W& y6 x
10-9 -Azkaban solo server环境部署* t9 D7 |8 t- Z, \2 E! h6 L
10-10 -Azkaban快速入门案例, d4 K0 M0 n4 B
; Y3 G) }. _- M: Y' ~1 a V7 R* O第11章 Azkaban实战篇
+ [1 S" }7 h4 N9 c' }1 i) P$ M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
" h( `% s9 F" [; L11-1 -Azkaban实战篇课程目录
: ]+ Z; {; }2 S" q4 b11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用( b7 D$ D3 S7 O' D( t4 Q1 i# R
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用: t, H% ~, L# l. x5 X5 C
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用" P& n1 ^9 i: n' U+ t3 w4 |
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
% B- y- \* l% w11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
( w+ g, ~" n$ I1 a11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
( |8 |" j V( g" [! \5 ^
; S# ?3 B, F2 m/ ?" ?第12章 Azkaban进阶篇
( {0 n0 l* E4 p1 i/ Z* I1 m, u0 ?2 h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+ V% B) j) q5 N6 N
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
: r# u \& Y `9 B7 L12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作. a7 m: U5 z5 L" i7 ~' m. _
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建+ k! l8 j4 {5 t& g" Z5 S, U
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
1 J1 v5 X9 m1 O7 E% T7 R12-5 -Two Server Mode之使用实战
' o0 t+ ^3 F, }: F; M8 | _4 @/ l/ N6 u12-6 -Azkaban权限管理
6 i/ `- F9 R% Y0 [2 q$ ?: ^9 |. q- B12-7 -Azkaban中AJAX API使用
4 P4 N) T, Q. @& m0 f, v* i12-8 -Azkaban Plugin的使用: f2 O* b) G$ O' W
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路$ m3 R1 M' E9 y* M3 i" v7 |/ @' \
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路2 Q! }: Y4 j: U. S" n9 F2 a$ Q
, p/ j& X, k1 U2 s; g+ n. q, e
第13章 项目实战
% G& L* U/ H8 Y8 \4 L+ L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
4 }7 K4 O% o4 P1 }2 |8 r5 l( M13-1 -课程目录
; R, U2 p( \' H13-2 -大数据项目开发流程" `: `' ~! J& n, A
13-3 -大数据企业级应用
0 r$ X$ e) L. G2 k' x13-4 -企业级大数据分析平台
, v3 ]$ y# K2 [! H K13-5 -集群数据量预估* O' _) ?( a2 [: k7 W" e5 A
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
% p9 h% B6 B6 Q5 _( I3 _( |% Z. q13-7 -项目需求2 U8 m2 V5 }7 ^) V1 R' S+ R9 z0 }
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
8 w; c' v6 i' d" _: a13-9 -SparkSQL UDF函数开发
2 y9 s: s# ^! G& B! l& Q: `* h13-10 -每年Grade出现的次数统计' I( ]4 x: ]+ y' ~
13-11 -Grade在每年中的占比统计
$ q; @- \: u( S( u1 w( R13-12 -ES部署及使用
1 O2 S. c$ q1 J13-13 -Kibana部署及使用2 U, r& M6 [3 ~4 \
13-14 -将作业运行到YARN上( T6 ^. G+ {7 N) P6 I; ]. a
13-15 -统计分析结果写入ES测试4 r5 [! T7 M) ]9 L% z
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
; Y4 N5 Q& x3 F. k13-17 -作业
9 _: `; \# ?7 n1 k+ f1 A, o13-18 -通过Azkaban调度整个流程$ r7 D$ y. i5 J( O7 W2 j3 a
13-19 -课程总结及展望(重点关注)9 Z$ N ]' D5 l# V( O w9 B
7 a7 s9 Y2 D& Q0 S. W
〖下载地址〗
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& q v' C0 u: M$ [) p F
/ V+ ]% u' b* g3 T& w- x----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------0 ~3 Z v; z3 i3 a/ [# a
( z6 q# j$ `- C( P3 E/ z( h4 z〖下载地址失效反馈〗& p% r+ i6 I a. K3 @0 E
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# j3 h$ ]1 W/ \4 N
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, i8 u- ~! u; t2 M7 I) R' {" N' R( f
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