3 Y* o+ T! f: C0 v# h" u( g: m% d5 g
〖课程介绍〗7 c- m3 w% y/ P3 M- s. n( 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。
0 q$ l" p: D S8 k9 z: {8 x; i/ p. d9 E; n+ j
〖课程目录〗
# x) X! B' |0 m m第1章 课程介绍
. M# n$ K7 e4 W1 Y$ X课程介绍
: m6 R o+ E* S' w) I$ J: X; s/ G1-1 PySpark导学 试看
# @6 C# N. J8 N. _& J/ ?+ f1-2 OOTB环境演示$ V# n( m, S! Y+ H6 ^/ w1 q2 H9 `
' n" S7 p- k+ `% [; L第2章 实战环境搭建* @& u3 R: S7 t4 I' N
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9 W l* n: p3 r- O' B: X$ K2 p( k
2-1 -课程目录: w8 z; L0 Q* g& d/ W) x
2-2 -Java环境搭建
2 x- t, d5 \, R& w8 }0 N. x# {2-3 -Scala环境搭建" l) T' N7 `% ^5 L( ~: H5 k
2-4 -Hadoop环境搭建0 }# Q* E: c* E8 z! Z5 l
2-5 -Maven环境搭建
. {3 b; ?- [% P2-6 -Python3环境部署9 y/ y% O+ Z5 _
2-7 -Spark源码编译及部署
6 X K) Y: R I3 |. l7 h, N
) H% m4 f# {6 o$ P( G7 O8 l) t第3章 Spark Core核心RDD; p* c8 X5 H/ F# U% C' V6 r% |3 f
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 g. W( Q( x3-1 -课程目录
: u5 H p. }! `) Q8 ]; Q: p( Q3-2 -RDD是什么
. y7 e4 ~% I! J3-3 -通过电影描述集群的强大之处% p6 A4 {9 H$ [/ t: D2 S* U
3-4 -RDD的五大特性
3 f& w8 h+ X3 B( `; W6 k& ?! f3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
# Z0 s% C4 K+ l' A3-6 -图解RDD
% R( ~' X$ d0 C9 n7 r4 I! U9 i3-7 -SparkContext&SparkConf详解
$ I6 E2 t, i# j" g- {3-8 -pyspark) f& {1 i |5 ~; M3 Z5 u% I
3-9 -RDD创建方式一
9 L7 A# U! }: I& o# G( a3-10 -RDD创建方式二" _+ l h' v1 f2 M
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序* k* I9 y; V5 ?
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
) r4 D3 K# f+ q1 e5 b' ~# Y9 \4 ]% L! f
; s5 X" F, s7 Q* W9 v6 b* M第4章 Spark Core RDD编程' s7 S& Q0 V: 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4 J* ` k4 J: f+ K6 e6 k/ }
4-1 -课程目录
3 l# i; i& Z) X! I4-2 -RDD常用操作
' r! j$ l: n2 i! l+ o F4-3 -map算子使用详解
8 Z2 T9 o( `$ N/ x7 z2 @ ]% Y4-4 -filter算子详解
1 ]( M& L! E9 B# N3 o- e* @3 d4-5 -flatMap算子详解
$ `4 ^4 e( \* A" g4-6 -groupByKey算子详解
7 p) X- T( _1 u$ ~8 M7 L4-7 -reduceByKey算子详解: G: E- s' {5 s0 g9 {
4-8 -sortByKey算子详解0 J1 u0 T, \% g
4-9 -union算子使用详解7 w& o; Y5 Z- r1 D0 L
4-10 -distinct算子使用详解
% x* ?1 _# y$ ^6 k4-11 -join算子详解
7 @9 G* o3 U0 |( i @$ Q4-12 -action常用算子详解$ L, \' s8 c; `- u2 S6 k8 H5 X
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
6 X) }. T# E" g7 `! o: r$ x4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
: b+ E# s: V I) y M3 M6 f: {4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
6 P& y8 i6 h; Q. }. C4-16 -算子综合案例实战之平均数统计3 j8 h/ @( Z) o0 N. M+ s0 l3 C+ D ]
( X( |: R% z3 R$ s3 \第5章 Spark运行模式, m) c8 C0 `3 X' b/ m$ X
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式: L1 C6 T/ Z2 N1 I$ F
5-1 -课程目录 x X8 X) ]2 W" {" X
5-2 -local模式运行& H- Q$ o( w$ [0 D; c( W
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行* r( o( g$ u( z+ o' P+ }; o6 x
5-4 -standalone模式spark-submit运行5 e' H4 E) ~6 {1 i3 q4 \, H
5-5 -yarn运行模式详解
# K3 D; c) E- r3 C4 x0 b* ?
1 q1 `. u. M9 {8 S! ?" W第6章 Spark Core进阶4 c' u2 Y; d% V4 z
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) M$ [1 O' u9 f. L" }
6-1 -课程目录% {+ K+ {. t: @9 D
6-2 -Spark核心概念详解* H5 w- M+ B0 D$ o$ K6 ]
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
* l5 }3 f1 m5 [$ s1 |& r: O6-4 -Spark运行架构及注意事项: I) X- g& b& A0 V4 D. ?
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
\9 m' x8 t3 D6-6 -Spark缓存的作用
0 \& P. ]6 U- t0 v' u7 W g3 r6-7 -Spark缓存概述; X; X" K* Q8 v& J& k& ^
6-8 -Spark缓存策略详解4 o# Z0 j7 g1 |7 t; X
6-9 -Spark缓存策略选择依据
: @$ A3 f7 h! Q8 b* D. M' ^$ n- p6-10 -Spark Lineage机制, l; }: i S6 } e8 r* |( o/ E
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖4 _- J0 u* j0 {# O+ p
6-12 -Spark Shuffle概述) b% i* E# n, A6 ~9 h6 K- Q
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
$ N/ O1 K! @- g8 Z$ N- o! E8 m% [4 U$ F
第7章 Spark Core调优8 W5 W2 U* T# Q- y$ H( Z; [
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 p: D; X- G( b9 L/ f! [
7-1 -课程目录. ^! s0 M9 \" o, t( k" N
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用' e+ ^, ?3 j5 t
7-3 -优化之序列化
% s2 Z$ M1 y. o; w1 E7-4 -优化之内存管理
) G& r6 x! m$ `* M' a8 L# i6 e7-5 -优化之广播变量$ ]7 L1 U- Z' @* Y* M( l
7-6 -优化之数据本地性
$ H! y) E; y. u! C2 N, {
, C& }' g$ X6 G$ Z* z! R0 Q* b" ]第8章 Spark SQL W4 b2 E/ g H: q, ]5 }
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
# s g# U1 V& L& y' T8-1 -课程目录
f* {7 k' i: z! M- F0 x8-2 -Spark SQL前世今生
: g* u) A N" j, B0 B2 e8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正$ q/ s8 s$ ?- R4 U& i- [7 r
8-4 -Spark SQL架构9 L b2 ?* S* w% @. E4 e# }9 I
8-5 -DataFrame&Dataset详解
* y: l" p" ^3 l( v. u/ k- t2 r8-6 -DataFrame API编程- J/ p3 ^* E) z8 U) p
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一+ Z; W" j8 m6 C1 q; `; A1 n
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二9 C0 v# H, Z" Y0 m$ G0 j
8-9 -Spark SQL其他9 {$ |/ h2 B4 {* P
, {( R7 T6 M, y, o, y第9章 Spark Streaming
# z! b" L3 V5 S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
# I7 k7 v5 W: |& D5 b! r: A8 y% N9-1 -课程目录 ?9 e! s3 \7 [
9-2 -Spark Streaming概述# h, F& {- o( u0 k# T& Y
9-3 -实时流处理框架对比
( T3 C' n& N+ j8 C5 h5 u" o, T9-4 -Spark Streaming执行原理
2 C) i% y0 ?7 q9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
. }& G- b1 L$ k& K/ P! k; _. P9-6 -核心概念之StreamingContext
( P Y h* E) ~" I) `' E: F9-7 -核心概念之DStream及常用操作
2 H& q' ?; S6 r4 k- ? A9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
" }9 ]. \7 @0 g6 e4 A: T' W3 N3 W! B( l/ M2 P2 |
第10章 Azkaban基础篇
/ L! y' s6 q# m* |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
- _+ j' a' n$ ^6 U. }4 V; P' u10-1 Azkaban基础篇课程目录# t% E) k5 f3 v& j
10-2 -工作流概述
! a3 O1 w7 e! z$ t; L0 H10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
0 Y9 D/ d+ z& w10-4 -常用调度框架介绍
$ M8 M* J2 z* Z' B8 ?8 @10-5 -Azkaban概述及特性4 i: |: _6 G) y; s# K
10-6 -Azkaban架构8 w& n; V, L5 q
10-7 -Azkaban运行模式详解
' M1 c( {; F+ f6 O6 p5 O$ L2 Q# t10-8 -Azkaban源码编译) r7 H ~8 v- r, L2 s
10-9 -Azkaban solo server环境部署
; S! A6 N$ P9 u1 C10-10 -Azkaban快速入门案例
% `9 }. ^' ?3 X
" |- |- p8 N7 D5 e& R1 y, y第11章 Azkaban实战篇
; f* |3 T% P7 K1 T8 G A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2 h" n6 j* [( I, c1 Z9 }8 `
11-1 -Azkaban实战篇课程目录4 k2 W) e- ~/ x) O; o# e, t6 X
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用& r3 G1 I+ F' x4 V; D
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用- E8 w' E& }1 q8 x# F
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用$ z$ q% v, p5 d( @( m, K
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用2 E/ ~. C1 `9 w/ j
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用6 d! n7 l L9 ~: V/ Q0 x
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
! L+ {, N1 m: w
+ C! \0 K, Q# n4 p第12章 Azkaban进阶篇
& @* X4 F4 Q0 i' ~0 J# g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0 b$ d, M. G) J) y+ L5 _
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
& t" _+ `" k' t, v7 U% p4 ^12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
7 W: M) d; ?2 G% @, K" `5 |12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建6 x' t6 r# }5 n* r! _0 j
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
0 @5 s3 t" M) \0 s5 C$ d12-5 -Two Server Mode之使用实战/ c# ]5 e( Y( d/ \5 J
12-6 -Azkaban权限管理
2 }! @% A- q/ z5 T# j12-7 -Azkaban中AJAX API使用
1 h$ J: U$ X* i C12-8 -Azkaban Plugin的使用
; a! P6 ]' S s* O5 Q0 f0 p3 p5 q& k12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
- H& C# f7 r- T$ B5 S12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
* O, m9 Q4 S- [' W/ A' _
' n) d% A0 `5 y第13章 项目实战" B; b) ^3 \. N p6 q2 w
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& x5 ]0 h3 R! [# l
13-1 -课程目录
& v! V {+ r5 D# ~13-2 -大数据项目开发流程
6 U' M* I5 N$ `! C7 s' k) h+ Y' U9 M13-3 -大数据企业级应用5 p; Y( M- X% g
13-4 -企业级大数据分析平台, o2 o: J1 Q( \2 p3 L2 q6 M6 G3 t$ a
13-5 -集群数据量预估) `- U* F0 m5 t
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
2 ?- l0 E4 v1 M8 @* K; F% o$ y7 U13-7 -项目需求
0 I0 |0 v$ f0 p9 q% Z8 q13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列( P" f, [8 {8 {* Z4 j. x
13-9 -SparkSQL UDF函数开发2 n2 n3 [2 k/ o+ ?
13-10 -每年Grade出现的次数统计7 Q- \+ R% Z3 l% K9 d
13-11 -Grade在每年中的占比统计
0 s* K) r- Q; H5 l13-12 -ES部署及使用6 P3 k9 m r5 p' t- ^
13-13 -Kibana部署及使用: v/ s( F- @. x- M$ g
13-14 -将作业运行到YARN上
2 X2 H4 R5 u, C) X( U, @. m13-15 -统计分析结果写入ES测试
: a1 g6 x8 m6 o1 o/ X13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
9 R: J8 Q7 k( o* O13-17 -作业
! U4 l5 }5 i2 z9 x13-18 -通过Azkaban调度整个流程
. x5 O0 y' |4 C- }- E3 b3 @13-19 -课程总结及展望(重点关注)
2 D- i7 T9 m! Z* I, u3 _' d8 ?# B/ k- o5 J) K
〖下载地址〗2 C* K9 @/ V& C E; T0 m
9 J' w$ _% B. ^' w7 }, ?
9 `) p. c& L& |7 o9 V; i0 d----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------: H) S6 q9 @1 d
; d' l, ^& Q/ S- K, K# Q0 V1 C〖下载地址失效反馈〗
3 y7 I8 T9 B8 z' m5 b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
% d! y% ^7 A! v% b( t8 |6 D8 m; _0 m3 I& G' v/ ]" X
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