t4 u# S) J) t, g6 ]' G: Y: o) l, a: C& u# n: v( y0 Y
〖课程介绍〗
8 ?; l: `/ M/ p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。
: V9 i* x# C% b& d; O+ J% |( j W. j
〖课程目录〗
* {2 i P4 o1 q第1章 课程介绍
- ~2 Z9 ^& B' o课程介绍
. l) K3 a# j; [" W# A8 w' k8 Q# X9 [1-1 PySpark导学 试看7 a) U* X: n3 y+ s* K+ Z% A0 B
1-2 OOTB环境演示
* C" o/ J3 j* ]; R/ O T5 B# p( l* r% N+ @$ d4 Q
第2章 实战环境搭建
% G6 ^- q$ b& @' H7 ]8 V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; G! D* A1 t4 G$ g/ |
2-1 -课程目录0 z; D" x8 |. P0 k- r
2-2 -Java环境搭建
2 }' ]/ C1 Z3 I2-3 -Scala环境搭建
9 {+ R: i8 X2 t& |/ r2-4 -Hadoop环境搭建
2 q T1 Y6 o6 A% O& G9 a4 J: f1 u2-5 -Maven环境搭建7 u* ]: a; E* b, z8 t+ Y0 h1 `
2-6 -Python3环境部署/ J& F* p. M2 O- u, H
2-7 -Spark源码编译及部署
( T1 O" e# [( e# |
1 n, z2 F$ ~5 Z# b4 D( J8 ?第3章 Spark Core核心RDD
+ l4 V4 F6 _4 X; d% W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2 B) x# Q9 a6 m" m- v
3-1 -课程目录
! v' G! t# S0 l' @2 y3-2 -RDD是什么
+ h4 B8 z: B& J! ^3-3 -通过电影描述集群的强大之处
8 X( X) g1 H. I5 B3-4 -RDD的五大特性
' [/ l4 K# `6 q) A3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看1 S: o* z0 ]# ?! a8 G+ I; p
3-6 -图解RDD
2 z1 s, Z9 z1 L& Z; H: v3-7 -SparkContext&SparkConf详解
; y, w6 Z, J- w: w3-8 -pyspark
( f" f. a6 F0 g- m( X q8 q3-9 -RDD创建方式一3 z! y* E) o% I/ M, |, k. d
3-10 -RDD创建方式二
5 b8 N! f3 J1 ]3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序' z1 n' `, H9 L
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
. L4 t. ~ H [0 L' [; B1 k+ _" T/ I; Y( K& l
第4章 Spark Core RDD编程
1 {- `$ x8 k0 c; k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8 |, M( J7 s# q% C
4-1 -课程目录! |3 X( J+ S) }5 x7 r, Q
4-2 -RDD常用操作) T$ U) t6 T9 Q& O( y- X. Q
4-3 -map算子使用详解 W, W' }' i. i# z. U- S6 S; [) G! k5 O
4-4 -filter算子详解; R0 k6 {0 K* d' O4 J; u0 q: ?
4-5 -flatMap算子详解! `1 p% [9 R5 W# W# i
4-6 -groupByKey算子详解; y% b7 H* [2 b' B4 g/ N7 B5 b
4-7 -reduceByKey算子详解
" L! p" I" q. M8 B4-8 -sortByKey算子详解" C# W% d5 D9 H( g5 h' ~/ F& k
4-9 -union算子使用详解5 q# S: `) `! [ \- { X* ?& @
4-10 -distinct算子使用详解
( n; H4 t" W q4-11 -join算子详解$ R$ ` L/ {5 `% G
4-12 -action常用算子详解9 U* V: | R; M) Q+ K" i# w7 U
4-13 -算子综合案例实战一词频统计1 _" R8 t3 `9 u3 s: b9 C9 n
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
8 q6 m I8 V, l3 x4-15 -算子综合案例实战之TopN统计) L5 c. w$ {) O6 W
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计7 {4 t9 c$ b: N, Y4 b0 v6 P+ l- S- V
# M- q" h/ B/ l, F第5章 Spark运行模式# `7 |1 G$ R5 b2 ?$ B1 f
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式2 s" N6 J% w6 I8 w- k# F, e
5-1 -课程目录. h4 R$ l! R9 f- n [
5-2 -local模式运行; \( R& u& c5 ^! s1 f
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
& B9 E. t: t: J2 r8 z9 K( i5-4 -standalone模式spark-submit运行
$ m( J7 j* f3 [# [$ T1 ~0 A* q5-5 -yarn运行模式详解: M- q; x+ C, h4 x2 U' X c' R m
# w. T* T0 G |9 r
第6章 Spark Core进阶: w- X- j& o I e0 g1 D# ?
本章将介绍Spark中的核心术语、运行架构、并对比Spark和MapReduce的概念区分、存储策略及选择方式、宽窄依赖及Shuffle6 y2 X3 o' d3 r( Q& a+ t y
6-1 -课程目录7 E. e* t- e% {: m+ u1 m
6-2 -Spark核心概念详解
: D1 Z. E: D; y: \6 p, C6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
3 {$ N8 L8 ^4 k; B1 Y4 e# Q+ o6-4 -Spark运行架构及注意事项& E. D/ E& @' \) ^5 K& A
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
5 e: t( d9 t% Q$ Y6 V9 \4 k6-6 -Spark缓存的作用- m4 ^: |, l! I$ l( l
6-7 -Spark缓存概述
; D) j) u. _* f6 v% q6-8 -Spark缓存策略详解
1 m) o$ q0 D' E$ q2 D6-9 -Spark缓存策略选择依据
( r- s5 H* G" D: {/ j6-10 -Spark Lineage机制. t: b+ x1 @8 q* A5 o
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖* h* E: @ ]( m; ^
6-12 -Spark Shuffle概述
& Z, g) Z \, d. l5 P6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系& |( ?5 L: ^9 t8 l9 I. m! z+ r# f
: ?7 e6 ~! h7 m+ Y) M
第7章 Spark Core调优
" L1 M4 p0 x" n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
8 Y- M ]8 j) d" M7 {! Z7-1 -课程目录
' y) C/ j9 A/ L K* _8 e: C8 o7-2 -优化之HistoryServer配置及使用( R4 ^: T u$ J) K! k2 R
7-3 -优化之序列化
0 B6 t9 z, r0 }3 N- U7-4 -优化之内存管理
/ A3 R. B0 \6 N& z1 ~ r7-5 -优化之广播变量
7 l l" y+ J" K6 m9 V/ ~9 |7-6 -优化之数据本地性' g# M& a/ l4 G) m6 J' ^+ Z0 k
6 g; R; L3 _7 p( G$ a! k7 n
第8章 Spark SQL
, d9 Q: n* `9 |. [9 F! T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! h- ]. Z$ b; o. K4 c* A: }/ ]
8-1 -课程目录% {9 s6 K: r+ |4 U( _
8-2 -Spark SQL前世今生
2 V1 q( t! C4 V8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
: E3 z& ]( r7 O. @9 T' p! N8-4 -Spark SQL架构$ b8 @" {/ V" o0 E# A0 _; z
8-5 -DataFrame&Dataset详解
) `; T" f9 X# t( |' h+ `8-6 -DataFrame API编程7 y: c' T( O% c& s6 o, K% B
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一9 S h7 E; o% t9 s7 Q
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
) u# o; V4 ]. s4 e3 a4 n) w+ A8-9 -Spark SQL其他' e! R, I! g6 g
. P4 e! R, z5 K第9章 Spark Streaming
$ j+ w# x5 g' M/ w/ v3 w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 J. {( B! D& i
9-1 -课程目录: Z8 K+ f' P5 b0 q: f" A! ^
9-2 -Spark Streaming概述
+ |. @4 l& Q8 n# J! j9-3 -实时流处理框架对比
& i" y7 e: J! D8 _+ O9-4 -Spark Streaming执行原理
1 n0 U/ e( V3 {9 w+ r T/ j. f9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming5 F9 Q* f, r- l3 \1 g) H# F4 m
9-6 -核心概念之StreamingContext
: d r# I& C* {9-7 -核心概念之DStream及常用操作
& `: _& R0 k! F) X/ h1 h9 V9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战% }" ^- s, }- _ b1 `" A
* h% J, d- \- C# X2 l/ k第10章 Azkaban基础篇( }' H+ _, P. H+ b* s
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) ^: ~ Z% j- ?" l6 J7 \& I+ p
10-1 Azkaban基础篇课程目录$ ~7 v/ c/ ^! O4 W3 W8 {
10-2 -工作流概述
( X, {+ X# J, y9 Y10-3 -工作流在大数据处理中的重要性6 |7 x, ~9 B" W ~. T- \
10-4 -常用调度框架介绍
+ d/ R7 A: b4 _* J4 _10-5 -Azkaban概述及特性( R* f3 M. R- W
10-6 -Azkaban架构
$ n9 i! P) |9 x. {$ \10-7 -Azkaban运行模式详解0 p( z* u: j: [& p5 K% Z3 w6 W
10-8 -Azkaban源码编译% z5 R& d8 e& }5 J' O6 j4 o- d
10-9 -Azkaban solo server环境部署
7 e& u* @8 A8 A$ v+ ^+ H( H10-10 -Azkaban快速入门案例
2 s! P" I& X: {/ _- X3 b
% O4 G; B) V# }+ i$ \. S( ~第11章 Azkaban实战篇
* _. G& o- A- a; v- t/ z4 c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
1 h$ T1 j" }% D# {11-1 -Azkaban实战篇课程目录6 Z% f3 f' c6 C. q9 p
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用 ^ m; ^- L5 t3 u- \9 M
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用4 G5 F5 f9 b" l4 ?
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用7 H: u6 N9 l: `+ o9 F- T
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
3 f$ \. P/ l1 L5 o) l; j7 l# `11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
2 q! J, \2 F7 {$ }; J B11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用6 O5 b* P+ L2 ]
; {" b) y6 o D5 C9 Q第12章 Azkaban进阶篇
& p5 }, c( e/ o- ~" V6 `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
* j- y4 b8 B" |7 g12-1 -Azkaban进阶篇课程目录' Y' u( _6 V" F2 o# T
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作3 z$ t+ q( @' q$ u6 g. Z
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建0 }$ s; D$ j3 e$ p
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
1 q6 x/ j6 ~; v s' u+ i3 ]12-5 -Two Server Mode之使用实战 h6 T; M0 Z% b ?& I! {
12-6 -Azkaban权限管理; l) }9 K% h# _6 Y8 a l/ O
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
) u' L: @. e9 h12-8 -Azkaban Plugin的使用
. i- F2 t8 y; U- t$ y& W* k6 Y12-9 -Azkaban中短信告警改造思路; O3 V( k( l0 r0 S- a
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
7 P+ H$ e/ t6 @3 J
- d& \5 A, ?! f第13章 项目实战
2 G- O' M& ~: j" ^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 N5 s7 L! F: A- P! D) z- ~
13-1 -课程目录
7 N u3 y* I+ \2 p% n! O: ^; e13-2 -大数据项目开发流程9 M6 L4 M2 D! N) ?9 r% z9 ?. P
13-3 -大数据企业级应用: i: i d9 ?" U9 U3 i& S
13-4 -企业级大数据分析平台# H8 t* A% s/ [+ Q
13-5 -集群数据量预估+ ^. \$ [& ~# o, C; S
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
. D' Z. W0 I0 J# K7 X2 L$ S3 Y13-7 -项目需求( q2 f) z9 d* Z: i+ Z# t p! s
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
! D9 \4 B) ]( p13-9 -SparkSQL UDF函数开发
4 \' m8 W" Z% `. V13-10 -每年Grade出现的次数统计
, V, _, C: V6 d13-11 -Grade在每年中的占比统计4 G) ]0 H1 m6 i! a3 A4 h! C; @
13-12 -ES部署及使用
& ?) r( q9 k! n/ [: A0 w* n13-13 -Kibana部署及使用
8 m t( { e- y: e" P- b- u4 V o: q! _0 k13-14 -将作业运行到YARN上
% \* o2 J4 a" [13-15 -统计分析结果写入ES测试
) M5 b) U1 o1 Q) ^6 u13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示" A: N/ U) Y b/ K1 f
13-17 -作业
0 h- n2 X, J: m! \# f# d6 h/ S13-18 -通过Azkaban调度整个流程% ?% A& ~' X# o: H7 t
13-19 -课程总结及展望(重点关注)7 P v& O2 ~2 P. w
y/ ]& r2 _& @# \〖下载地址〗' u- l2 X$ Q( Q* I; ?$ z2 a
, ^4 b6 J" ]0 {% C5 [# v& g/ |% v, H1 p) j
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------
, R+ _& e) [# q) |& J
2 Q7 ]" x1 b5 P& c+ l8 z〖下载地址失效反馈〗3 ^* U/ G4 y6 ]1 F# 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
o) G0 Y# g+ [
, @* Q( t# L' Z' s3 u6 ~〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗) P) i$ A8 w4 C% l
全站资源高清无密，每天更新，vip特权了解一下：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html
" a' A2 S, U& y: m+ b, W1 _
% {6 B- ?% D9 m〖客服24小时咨询〗
' r' u* {+ a n5 R- {有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。 |
|
[复制链接]
