9 u; W% C" s5 T4 N, q* n+ b8 @ }- M; M$ i
〖课程介绍〗
" E( {4 r( K' F- Y7 a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。
h. p$ ~9 M* `; ]$ g. \4 b8 W& H5 P5 a; Z
〖课程目录〗
. m M3 j Q+ l第1章 课程介绍, k2 }! P2 C& u$ x
课程介绍
7 P; z! w1 W1 {2 }1-1 PySpark导学 试看! Z( L6 k# q0 Q- p
1-2 OOTB环境演示
6 [ @7 R- R0 T6 l2 w9 {) K8 \. k0 o4 K2 a3 K3 E- B
第2章 实战环境搭建
3 P( g( k6 k5 a- L& ?) Q' ~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
" u/ ?+ d6 _2 {2 ~$ U2-1 -课程目录# E) U, ^7 j3 c# g* ~
2-2 -Java环境搭建
) b) @0 Z1 Z" Q. I' K2-3 -Scala环境搭建
: M4 Q( E* l' k, f) C ]# s) ^ f& B2-4 -Hadoop环境搭建
8 I9 B6 D* F6 g6 X2-5 -Maven环境搭建: b) _! s/ D7 `" `7 O$ H5 P- k/ R3 X2 ~, F
2-6 -Python3环境部署
) N: I* N1 V1 H4 i( X+ D2-7 -Spark源码编译及部署
* ?: t) U5 s, s: A1 f" W+ |! j' J' H
第3章 Spark Core核心RDD
M( i$ x$ x+ Q# Q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( W" L/ @+ g9 a$ A
3-1 -课程目录+ T! c2 K. L- A* |, I4 E
3-2 -RDD是什么, {% f7 S* k& E! B* y# L" f$ t3 {
3-3 -通过电影描述集群的强大之处
$ ]- G4 d* B' \# ?& ~3 g3-4 -RDD的五大特性
/ B# x- @- @7 p6 Y; G+ x. Q) A( Y3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
# t" n3 c) M" n: L3-6 -图解RDD! {( o) {& t$ C* w
3-7 -SparkContext&SparkConf详解+ m/ L t" T# Q2 Q5 v
3-8 -pyspark. D" K' A7 R( i9 v
3-9 -RDD创建方式一4 ]; f3 Y* i3 ?6 c6 q5 V
3-10 -RDD创建方式二7 P/ r, C% n1 h0 X. [
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序* e& B7 G& w A0 j- g
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行" {( m0 |" {0 b7 q" U' @; N
$ Q' l3 n7 k4 t5 r* }' E第4章 Spark Core RDD编程
. F a' M% G' [9 w. n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/ W6 ?4 F- [3 w# I1 z
4-1 -课程目录/ @4 o8 ~9 K x, ?2 Y9 \! m
4-2 -RDD常用操作
" c* u. F! x/ A0 k. k4 \3 Q* g' f4-3 -map算子使用详解
& }0 b$ @- F( s; z4-4 -filter算子详解" Z7 k: e" Y/ e# W; r* s
4-5 -flatMap算子详解) l# F! v: c( g" Z
4-6 -groupByKey算子详解) }3 U1 F% \( z4 O# ?$ Z4 M+ M
4-7 -reduceByKey算子详解" g2 U& ^" C" c, ]& \
4-8 -sortByKey算子详解" D9 {% p5 b2 P' Q
4-9 -union算子使用详解
$ Q; O5 o& n: k% ^4-10 -distinct算子使用详解1 E' n) f8 q8 R" \% G. i/ z
4-11 -join算子详解
1 [ Q4 a, m3 m7 A& I2 M8 ~) ~4-12 -action常用算子详解
1 y7 y. G# Y8 G4 c8 B4-13 -算子综合案例实战一词频统计4 y) R3 r: G; b( O; @
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
3 G' d6 C& i5 i3 G' F7 K4-15 -算子综合案例实战之TopN统计( _4 u( R$ n' Y4 n" G- `( ^: ~( t1 T
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
; W* x! j% `4 ?; r3 @9 K, Z) Y- R0 l6 p
第5章 Spark运行模式 B* p9 E, p0 Q* {/ s
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
) P0 C8 l. z* o P9 V5-1 -课程目录& | a& N; ]/ s' ?" r: W% _
5-2 -local模式运行! R) N9 @7 r$ c! i0 }
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行, _. V0 l# I; R
5-4 -standalone模式spark-submit运行- B; ^! o3 ?2 Q( @- Z9 ` f& @
5-5 -yarn运行模式详解
3 i9 I" \0 _8 z; w% x- b
# s- V9 m/ E6 Z- `7 y5 x第6章 Spark Core进阶, h1 L0 z6 P3 y' H& v' {& K
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Shuffle9 D' @4 k# g; [, F% g
6-1 -课程目录3 `3 J( c9 g$ z: p2 c
6-2 -Spark核心概念详解! S$ L4 D: s _+ {
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
* D9 V& u# t K# `6-4 -Spark运行架构及注意事项/ I: g' Z9 L# X7 v+ t9 h
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
4 u0 S* \' D/ e' H+ q( @6-6 -Spark缓存的作用( e3 I. d8 V+ f9 Z/ K
6-7 -Spark缓存概述
9 U# l6 a1 _, b8 [6-8 -Spark缓存策略详解6 p8 T6 W7 L" z
6-9 -Spark缓存策略选择依据 }, ~- t8 z1 H) P
6-10 -Spark Lineage机制
; Z3 |4 |' T9 c1 }6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
) j" a y5 ?1 U/ x( i6-12 -Spark Shuffle概述: y: ]$ \4 z; p' z# v% ?9 C
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系* n; ]$ V2 v9 z( o5 F3 n
8 j+ M% }1 o% H5 ?
第7章 Spark Core调优
) z1 S0 D% n+ `! L7 v! D6 g- g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" F' T, P6 {" O6 n8 i
7-1 -课程目录* t7 b2 m# g/ P* `4 v* t# c2 J
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用9 _) j ? l% b8 m/ L$ e
7-3 -优化之序列化8 Z' o. n+ n' p0 B1 M7 K
7-4 -优化之内存管理
4 O, a% c. U. Z3 e7-5 -优化之广播变量
: L0 x* Z& `1 @2 z7 O7-6 -优化之数据本地性
: X! x1 o+ Q# v! T2 S, _+ |" ^( V1 w+ Z) J6 W2 n
第8章 Spark SQL7 p( ~ l, g) E" \* z
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
9 e( ]) {' u" i: D+ z, J1 }$ R! O8-1 -课程目录
; O0 `# W7 e" \! f9 B6 Q8-2 -Spark SQL前世今生+ m1 f% ^% d9 @" B$ ?3 v( P+ X
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正, b7 I1 t- ]0 A) R" n0 B9 Y; [
8-4 -Spark SQL架构, F5 v9 U% z8 a* l0 i: c3 S: W; }
8-5 -DataFrame&Dataset详解* i( E" {7 R: j7 I; ~0 u* K- ^
8-6 -DataFrame API编程& g8 o6 R. ?6 u) m
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一# W; L& N1 s! {9 k" `- l
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
" u k& t, I6 v) G! E; [! Y& n8-9 -Spark SQL其他9 ]: h# A/ ^' a v1 k0 y: B7 P
) v) Y4 X0 L3 A% U. }* P( r2 z2 ?- u
第9章 Spark Streaming1 Y. ?2 W' E& g
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, p% Y7 G& N% v( K
9-1 -课程目录1 I0 H* x$ Q) e* R8 P# C
9-2 -Spark Streaming概述
2 N# ?/ j* J7 n. O" x" m9-3 -实时流处理框架对比6 X8 U) B' t4 w% { q
9-4 -Spark Streaming执行原理
) y K, P3 P- `9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
7 Z# b* s' e, g9-6 -核心概念之StreamingContext
/ h [4 i* M$ a! I1 ^9-7 -核心概念之DStream及常用操作3 }0 D3 J2 Q# ^0 X+ O
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战- v) r B6 H& r% ~
* Y5 v) Y2 Q+ {* `2 ^. C
第10章 Azkaban基础篇3 D5 r8 \- P' l8 |/ O4 A! 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
, s0 z9 W" w5 i5 p; w10-1 Azkaban基础篇课程目录
! G' p, i. m" j3 f, K) @( W10-2 -工作流概述
2 l3 m7 ]! Q2 H( _10-3 -工作流在大数据处理中的重要性% j- w. \% \5 z- a4 y
10-4 -常用调度框架介绍
+ {1 e, `$ C- O& g# K1 h8 r0 L10-5 -Azkaban概述及特性* I1 \( B0 o; ~
10-6 -Azkaban架构
7 a; \! w5 S: P5 G! N/ i, J10-7 -Azkaban运行模式详解
* [( d- g: {. [; J10-8 -Azkaban源码编译
& I9 S! }# S; u2 C4 ^) d; v% d10-9 -Azkaban solo server环境部署
$ o* Y6 X$ }! J! Q, j10-10 -Azkaban快速入门案例* K9 p) u' H7 k [
/ L4 t6 J. X- V+ g, ^: ^
第11章 Azkaban实战篇* a, y! D7 N% U6 h3 n" G8 D$ f
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 j ~5 T/ O. {/ N( h5 S
11-1 -Azkaban实战篇课程目录3 M, r, U7 F9 b3 d. A
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用1 Q a6 W6 }: D8 P- H+ R
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
0 k/ d' k3 m+ \11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用' ]/ [6 A' J1 w, I4 r6 H
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用& P: V2 o/ L2 u8 |
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
. r8 D0 c1 k7 [' M- E11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用: y! l4 g& H L/ p! q% |
' I) n1 P7 U2 o% k6 d3 B第12章 Azkaban进阶篇
% J \6 L; G' r: K. G% G4 h4 S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
, o& R9 W9 N4 d0 _! ^12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
8 n- x9 F, v* c; I6 C12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
& P, H6 w, A4 P9 I2 o12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建, [: R& P( Z5 g/ Q( o( x% x! T0 B
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
8 w* i, L. \; l" _12-5 -Two Server Mode之使用实战( D7 d' v1 ~* C) d% r* P }1 P
12-6 -Azkaban权限管理9 C5 m1 A1 p! l
12-7 -Azkaban中AJAX API使用& E; }1 Y% P9 F+ w' U
12-8 -Azkaban Plugin的使用. X" N9 k3 j, L9 V0 z: _' m( v1 u
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路8 `4 t# w- w: B$ k0 [4 |
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路1 R) o5 c" J8 i7 e Z# u$ s
! ^8 `8 `3 q* o$ b. Z: V) K$ {
第13章 项目实战) n% Q* F! \8 i: b) 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
* O- L! L9 f/ g( W8 S( S+ |13-1 -课程目录0 A c# A( r6 @% N1 l% q
13-2 -大数据项目开发流程4 ^, w; j% X& Z: e4 }
13-3 -大数据企业级应用! U R5 d. r* r4 ^
13-4 -企业级大数据分析平台; t7 y1 s9 {9 Y' l* }1 R
13-5 -集群数据量预估
0 \0 h: I; K: X! D5 g13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
( M- O, h" W6 t13-7 -项目需求$ h7 [5 G! c6 N3 z; M3 O% b: T6 K x
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
; _- F; g/ b4 p# [, R13-9 -SparkSQL UDF函数开发
) y- F: \" R, ~9 C6 R13-10 -每年Grade出现的次数统计
) q+ J/ {2 S4 L9 t13-11 -Grade在每年中的占比统计
3 Q$ t+ o b: u1 T; U+ u$ U13-12 -ES部署及使用
/ ?/ N0 Z5 f% L& `. P V) L13-13 -Kibana部署及使用" z( d5 Y2 f7 v6 X7 b
13-14 -将作业运行到YARN上
9 F; J, R( t' ]. A) D13-15 -统计分析结果写入ES测试
( Y* Q( i6 F* O; o! d8 p0 y' r5 M13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
+ T7 V4 `) x5 y, x. P1 o7 w& V13-17 -作业
# E8 e' S' e9 b9 q; h13-18 -通过Azkaban调度整个流程
1 \. K4 W$ t( ^2 u13-19 -课程总结及展望(重点关注)
0 z' F L. c- p0 A0 w9 }3 r) j/ G$ n/ c8 _4 z X
〖下载地址〗
# l2 {8 P1 n% a& R% U4 n
" K2 S" P7 G% y! h& j
" p$ ~" |8 {& l- T6 c6 o s----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
9 U* ~$ x: D4 a# L% b$ c1 u
7 Q) @/ \/ Z6 g" I〖下载地址失效反馈〗
5 K3 d6 i& v# @ t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
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