1 n4 _ U7 z0 b# c& L6 Q- F
& R- A$ s# g/ @ S8 s; e
〖课程介绍〗8 h% ?" D) k& ?# u6 v
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。
]7 E9 V) G# L6 E" T; z1 R, I1 k3 ~2 D% v7 `
〖课程目录〗
( g1 T; Z& c& `, r- t第1章 课程介绍7 H! G4 B$ U) v, A3 o- e
课程介绍% v( J2 R6 m" _, l) u
1-1 PySpark导学 试看/ r, d$ ~4 a2 ]* Q0 r. t+ [' Q
1-2 OOTB环境演示' \2 R- G$ \ B8 i4 `5 w
5 p4 d3 @% b& r, J
第2章 实战环境搭建
% l5 E. N- @# b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# y% }- z6 k( E
2-1 -课程目录* g K) j$ N& B: k; Y- Z
2-2 -Java环境搭建& a* _$ B8 K2 c0 K
2-3 -Scala环境搭建1 G: W' H" {: Y; e
2-4 -Hadoop环境搭建
7 b# o n0 J" K5 F6 H6 `2-5 -Maven环境搭建6 D3 e1 L$ [& ]: o0 k% [6 j* n: |
2-6 -Python3环境部署
/ [: A( m' x& c$ b2-7 -Spark源码编译及部署
- e+ K1 G3 R4 z9 y V
6 q. k2 @9 U$ I9 ]第3章 Spark Core核心RDD
( r# Q! a' t2 B. L% l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7 P3 i+ a6 w& }" d3 E! @% r, Y
3-1 -课程目录! b* P, h; H" O- t3 V5 ^- P+ V
3-2 -RDD是什么( a4 Z. t$ `- ~4 a& M8 P
3-3 -通过电影描述集群的强大之处
' X; h$ W) F' L3 a A( O: `$ y$ N3-4 -RDD的五大特性
- z9 t r8 |; X4 x- b# K/ d3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看! Y E) G ~5 ^) `! \( @
3-6 -图解RDD
: A" G: z% |1 |( w, e3-7 -SparkContext&SparkConf详解
; r: b7 E* p4 t- l. d3-8 -pyspark
5 ^9 A: A% v+ o2 s" e# l3-9 -RDD创建方式一6 R# |9 c9 B6 |4 f/ A, W6 d( X
3-10 -RDD创建方式二, I% W, J" K) V% a% j
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
0 T; J" t' ~( _* t( k: l3 y" Q3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行3 p" P: w3 h# R8 ?" C5 Q& ^
0 N" s% Q- z. H2 M2 d第4章 Spark Core RDD编程
6 \* N- h* C8 G- v% ]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
# d( u; l4 ]0 H. g4-1 -课程目录& t6 N. v8 {) v- f: b. j7 i
4-2 -RDD常用操作/ O0 V. @2 `) l; ~ s9 M
4-3 -map算子使用详解
* o- j( }6 h+ b4-4 -filter算子详解
- a0 I* n! {7 a4-5 -flatMap算子详解* @/ M# o) B+ U: I1 a+ x
4-6 -groupByKey算子详解
4 j& l6 K% O3 P+ q" p- N& q4-7 -reduceByKey算子详解4 U6 u8 X+ a+ U$ j' y2 V
4-8 -sortByKey算子详解
; {9 M/ F. T0 d) Q1 G) e4 E0 p4-9 -union算子使用详解
1 D+ l) r3 p. `- ]$ Y4-10 -distinct算子使用详解8 }9 c# i7 N3 \% l" Y
4-11 -join算子详解2 p' K6 n8 V/ u
4-12 -action常用算子详解
$ j+ u6 I8 u' H" J: W% v# n4-13 -算子综合案例实战一词频统计
# h: k/ ]/ e3 b' S4 R) m4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构+ Y. a7 l3 C9 L
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
9 a, N. r. `* x, w4 m# |4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
1 S, q, q: t; D7 S# g( R5 _/ H/ ~
! C+ d4 T! F: N! @* y第5章 Spark运行模式
+ \4 |2 L1 Y" o! x本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式9 j9 m6 a7 V9 H1 y8 u, s
5-1 -课程目录
- \& G3 v4 r5 S. R5-2 -local模式运行2 Q$ p. h, u! O6 }) V
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行# Y4 _! H0 X S0 R; w9 _
5-4 -standalone模式spark-submit运行
# o) j+ `3 ?% f8 j5-5 -yarn运行模式详解/ _" t! W, e" I
5 e) b/ ^% k* z第6章 Spark Core进阶# {- J/ W f* g7 ^$ w% R# 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Shuffle( d/ W% |& U0 M. |7 _6 Q
6-1 -课程目录
& q0 T4 Z- h7 d' `0 Q1 y- p* |6-2 -Spark核心概念详解
- u0 Z$ n. B# e; ?6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
! } F4 z( V: v8 B- O9 Z1 v6-4 -Spark运行架构及注意事项0 M; k, }1 r# Z2 `3 M
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分0 i: W9 v/ d8 X) z2 z% P& x7 c
6-6 -Spark缓存的作用) w! w; E( P+ n
6-7 -Spark缓存概述
& K6 l+ G. v) S& K6-8 -Spark缓存策略详解 Z4 v! w8 y7 v Z# g$ f
6-9 -Spark缓存策略选择依据
5 x/ K; h# H8 \6 r" p: j. U6-10 -Spark Lineage机制) w4 C, l Y' m3 x* w8 d" j4 D2 p
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖9 L, ^6 h8 `1 W
6-12 -Spark Shuffle概述5 w. n5 U1 I2 [/ q' Q" K
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系! {: o2 N& y* W( l% q4 S* W
; [2 V+ n2 Q! \& L' w
第7章 Spark Core调优
& k' k, \1 ?$ ^0 n9 ?' Z( 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1 k0 A2 k' I% L6 c# h: x9 G
7-1 -课程目录
; C: X# o0 a: ^! _/ q5 Y7-2 -优化之HistoryServer配置及使用9 V2 q6 {" L, ]& `5 W: _
7-3 -优化之序列化/ j; C3 p# {& T; Z0 J C- K: i
7-4 -优化之内存管理
2 u+ d) k* r* u$ [9 f2 Z7-5 -优化之广播变量
( C5 X+ Q9 q: ]$ {3 E' Z0 O& T4 R7-6 -优化之数据本地性( ~4 U8 K( L. N$ r/ U
: H& s1 ~9 e9 R$ [1 k第8章 Spark SQL8 F6 U& v2 m; Y* w; j. l$ I1 r
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/ D, f! ^$ J; \ F7 |! m% ?6 h
8-1 -课程目录& O" v0 t g$ Y P; B0 k k( Q
8-2 -Spark SQL前世今生
* o- B+ q! b+ O: e; l6 r& j8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
2 F: B4 E% t( C; J8-4 -Spark SQL架构) f! r. [3 X2 b
8-5 -DataFrame&Dataset详解4 M) p# b" G1 f: X! \4 K
8-6 -DataFrame API编程
9 c- h, a; o4 G g' e6 f! U) ]" r8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
3 b4 J% K( B0 H' D# \& f M/ P8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二+ l1 E3 M; h; [+ j" s% }
8-9 -Spark SQL其他
3 K& l! Q9 l- y
7 |& a# e7 a7 S% H2 b* J第9章 Spark Streaming& E K5 ~4 v/ m0 K) k* W; f8 Q- |. y
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 ^9 \' c/ k3 X( T# r& L4 Y2 |
9-1 -课程目录: g/ q) C; L: F6 q
9-2 -Spark Streaming概述
) r+ N- p0 [7 O0 K# N$ O, y( k9-3 -实时流处理框架对比9 U/ G. a" }5 H0 U
9-4 -Spark Streaming执行原理& v8 K- b0 w" `" b D5 O. ~- k
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming5 z+ t# d+ @, A6 |+ u
9-6 -核心概念之StreamingContext m3 s9 Z- @1 s2 B3 r% {4 ~3 f
9-7 -核心概念之DStream及常用操作9 u7 t7 a+ I; T7 o$ ~; V
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战2 I% e% q+ q7 n7 B5 Q( ^* ?2 G
. e& Y4 M/ y; I2 f第10章 Azkaban基础篇
8 o& S% c; V. b0 ?7 Q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9 v t$ Z: u% @" V T- E9 N
10-1 Azkaban基础篇课程目录9 O$ {9 y$ H$ A# u/ c4 m2 a+ p
10-2 -工作流概述( s" ~* E; s5 q8 M* E4 Z( c
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
# `% q$ t& l8 _7 Z) S+ l10-4 -常用调度框架介绍
3 P% v9 S+ w$ s10-5 -Azkaban概述及特性
1 t# P7 V( v: i" N, n! X10-6 -Azkaban架构
) W0 f) s/ `) t2 e) f10-7 -Azkaban运行模式详解
& s+ X- g4 l; x2 h' N, T& t10-8 -Azkaban源码编译
, P) V2 x7 L1 D10-9 -Azkaban solo server环境部署
9 P1 x1 L7 W3 t' J7 {10-10 -Azkaban快速入门案例$ C1 H; t7 m+ F6 H5 X! }6 T$ p9 y
# k$ e; Y8 d2 o( {7 d6 `4 M
第11章 Azkaban实战篇% a' _) Q2 E2 x5 k$ @5 e/ ]
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" S8 V* q: f- E4 X- o% {% g: G9 G
11-1 -Azkaban实战篇课程目录6 p& `/ G3 s) c/ @3 D
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
# g) Z2 u& V: i$ k1 ?! Z11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
- J# y9 C) T" m* C11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
- [8 F- ?6 x* }* J7 n11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
* f! i/ @1 b- K5 i& P11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
& d: e8 _' u! h9 z& q11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用! B$ w) k0 I% ~) Q$ l
* G$ o4 V3 z& B9 j/ s: R
第12章 Azkaban进阶篇' Z' s: i% D! g% E+ q
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
+ E) ~6 z) w7 F7 ?! y9 k0 z- y' w9 i) l12-1 -Azkaban进阶篇课程目录* O. h# q9 l) |6 P! a: n: m! R9 i
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作; h; ] c" b9 U" `+ z% B3 u1 {
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建0 _% k" U9 ]8 a( O* Q. s8 n
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建& }. J; ~. G* D& n$ m
12-5 -Two Server Mode之使用实战' W+ |0 Q0 K/ b4 }% ], O
12-6 -Azkaban权限管理
- o" f& Q4 t/ u' _1 [, m12-7 -Azkaban中AJAX API使用
% f* I9 j. p( e) R6 M, A12-8 -Azkaban Plugin的使用
" Q* z) ~; x) M. {: h) a12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
0 N# u' x' ~2 P$ E! V12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
' q( T' G6 A$ C! }+ [ p. E, ?3 i( ?
第13章 项目实战, w' l# u4 J& b
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
. Z; `8 q- B' h+ K13-1 -课程目录
- ?/ b, u5 Q g1 }13-2 -大数据项目开发流程1 {7 y5 b# w: s) Z, o
13-3 -大数据企业级应用; \8 i. ?9 c4 e/ v+ g
13-4 -企业级大数据分析平台7 V# i3 v. d* R2 Q% ~
13-5 -集群数据量预估
% d; V$ Z% M) ^5 ?, x. y9 f13-6 -集群机器规模&资源&作业规划: U+ Q% e' y0 N
13-7 -项目需求
; ?$ V: X5 O+ g8 Z13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
* ?& }$ \' N; K" p! L13-9 -SparkSQL UDF函数开发' \6 W1 L& E* R- g6 K, \ e
13-10 -每年Grade出现的次数统计# E9 C) F" G. G
13-11 -Grade在每年中的占比统计
+ f5 e% w0 W% P% n w" ? ?3 ^13-12 -ES部署及使用5 x: x, m8 X; L3 l* r9 Z0 D; q
13-13 -Kibana部署及使用% K' y" W7 Z5 B, I8 v
13-14 -将作业运行到YARN上: D3 m! Q" Z ?; X. Z# N1 s8 F
13-15 -统计分析结果写入ES测试7 W5 a# ~* t: I1 [5 v- [
13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示4 y6 B' Y& K! b7 W7 g1 L
13-17 -作业
7 H& s3 w; {$ i, Y13-18 -通过Azkaban调度整个流程: V; v, v7 m2 g/ N9 C( g
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
4 ~# a" q" m) K5 |9 }. W& k& X, [; j& B# P: n( A# a
〖下载地址〗/ e) h% l3 V6 u2 A! `5 ~: Z
6 v- q: _9 B/ B/ T5 n
# C% ^) N0 b/ d----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线------------- X- Q( E2 w* I* y* V
4 `7 K: a' @; P/ O' ?
〖下载地址失效反馈〗) B, t3 p6 t8 n$ K
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：22303040702 X- ~6 {2 `$ R
0 s3 ?! _. U4 E〖升级为终身会员免金币下载全站资源〗, Y" ~9 z' j% C$ P9 J3 p/ c3 j
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
: d7 M2 w K+ s* b% h5 G. C1 ~# r0 u& o5 Y2 P9 `
〖客服24小时咨询〗
- H+ G$ }5 g F6 l5 J0 H有任何问题，请点击右侧QQ邮箱:2230304070@qq.com 咨询。 |
|
[复制链接]
