' K2 [+ x3 V4 M/ G' C( K% l0 [0 P7 }/ W, e' k _0 L1 U4 M4 m
〖课程介绍〗7 X1 a8 E" `$ {' V6 m5 {$ r4 C
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。* N" F1 n: Q: v' B W
8 L9 ]9 q3 A1 ]# m) X7 A〖课程目录〗
+ w) t/ {3 ^# Z% g4 Z第1章 课程介绍- D- \* X, i- j% Y+ i
课程介绍! D4 v) a6 M x% Q: s" l/ |
1-1 PySpark导学 试看" ?4 \( `; z) R& s! J
1-2 OOTB环境演示
- T# e$ a. c' a9 y2 k% u* [% @3 Z$ O' p
第2章 实战环境搭建
& H# L$ G( `% P5 M! w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
# H2 |/ w: ]. I, T& b2 D2-1 -课程目录
/ n. I( }: J9 l0 x2-2 -Java环境搭建
+ e& O& x9 n* _) U( O8 V2-3 -Scala环境搭建
+ _ j( u! @2 s* w4 [2-4 -Hadoop环境搭建
6 `( u+ h8 a! S3 ^" L9 U1 }; Y2-5 -Maven环境搭建
- l/ r7 ^" y: f- z" y4 J7 Y2-6 -Python3环境部署
7 W% J( s% E4 J5 }2-7 -Spark源码编译及部署
s1 R8 \! C& C3 U, P( Z8 {
0 G$ a- d" P# d, |, Z# f5 q! x# K9 n第3章 Spark Core核心RDD
4 d4 ]3 F3 i' R* U% v5 ]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
; B9 j3 t6 {5 x3-1 -课程目录" ^# {+ n5 \ `- O O/ Z8 B
3-2 -RDD是什么
- q* @1 [1 i+ L3-3 -通过电影描述集群的强大之处/ h0 L" r7 [9 W3 b8 H
3-4 -RDD的五大特性5 N( J, x& p, b, R+ @0 b
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看8 y6 b. u7 y3 N) e- \1 T
3-6 -图解RDD
! }" b* [7 \; ?) _3 e3-7 -SparkContext&SparkConf详解3 I5 X4 |: ]* M' W; F. y
3-8 -pyspark7 @2 q% p5 ?" z0 i$ ^( J, r
3-9 -RDD创建方式一$ f3 u* k7 w7 e2 [4 P4 R
3-10 -RDD创建方式二
+ ^8 z' ^; ?$ W3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
B! J0 \: e; X) \+ O* w* x3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行- I* {7 o& [1 q1 e
+ w- }- r( g! I% w% {第4章 Spark Core RDD编程
' q/ K* G& c/ w. l3 N5 q6 F5 Z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/ s/ t! f& \: i( [& b
4-1 -课程目录# n5 c) u" Z$ }
4-2 -RDD常用操作
3 {. L/ e/ H* H3 ~1 x. d- I/ R; w1 C4-3 -map算子使用详解; D. D* J" t9 K4 s
4-4 -filter算子详解
Z7 T4 q$ Y/ K* X4-5 -flatMap算子详解
3 H2 q4 k+ c* ?- q% `4-6 -groupByKey算子详解
& ?( R/ G/ P- A5 m4-7 -reduceByKey算子详解3 @" K% _: v* @7 S4 }
4-8 -sortByKey算子详解3 P9 X$ l* H0 u4 v7 p( d9 j
4-9 -union算子使用详解1 C* ], o( S! a2 }, c
4-10 -distinct算子使用详解
/ i5 }- c N+ d/ g. `4-11 -join算子详解5 Z- _/ N7 `: B- b' d
4-12 -action常用算子详解7 P1 E3 V4 q3 C( I4 M0 v v' Z# q
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
7 R" O9 y. ~$ q/ j: {/ Y4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构! b8 r* W: n6 e% S* a
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
1 t/ V$ ~* r# [9 U0 b4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
. z3 K9 C* R# M/ B S5 j* c: l7 ~, @' O @
第5章 Spark运行模式, X2 l" ^, t" {; X1 H, H
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式$ a( b3 I) |( H* W5 F8 \
5-1 -课程目录
5 y% f8 G V5 [% q* w, M5-2 -local模式运行
7 B2 t/ b$ ]5 a% {( |; Q5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行7 |6 T, ]- R" c- g% R; B1 G
5-4 -standalone模式spark-submit运行
( L% V d6 u2 @5-5 -yarn运行模式详解% K; T& d# U- {& X2 O
- H: b- }5 { P0 ]% O9 ^第6章 Spark Core进阶" m. ]# m' ]: n$ I- P
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Shuffle3 E1 H3 U* m p& b
6-1 -课程目录. S8 w ^( @, S2 b2 V+ }6 F
6-2 -Spark核心概念详解
R- h" @$ W8 [, g6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看) W0 S! s# H/ |! B& } Y( t
6-4 -Spark运行架构及注意事项3 i9 `' C& V3 f$ ?5 h% u
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分. v. S) h) p# l: E0 a5 _2 K- s
6-6 -Spark缓存的作用
+ B% r5 g$ A8 }+ U! i6-7 -Spark缓存概述3 y% j' |( G1 @& v$ V
6-8 -Spark缓存策略详解! o* q$ ^1 [7 w5 y
6-9 -Spark缓存策略选择依据
1 K; }2 I0 q5 h, ~$ L6-10 -Spark Lineage机制
$ D. ~6 a0 V7 m- w- o# p6 [+ c6-11 -Spark窄依赖和宽依赖7 w7 [2 w, p1 f0 K$ ]4 k
6-12 -Spark Shuffle概述
' P: f9 D5 @/ P( _6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
: ]% E9 B; A2 Y
6 w9 [3 U0 m& d" B# h第7章 Spark Core调优# c( `" @* h, o. b4 }
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% j7 h& b& n2 X+ y
7-1 -课程目录( C/ |4 t' ?, n! H9 y+ @
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
% P8 N- h6 Y* t4 f, G7-3 -优化之序列化5 ~) l# N4 I. z# v
7-4 -优化之内存管理' y' H+ |/ P0 ~$ u7 W
7-5 -优化之广播变量9 z O1 O1 p) I+ _, ]
7-6 -优化之数据本地性
6 c; B1 a2 h+ m( k# ]" X5 c6 ^8 R. c: l3 m9 X6 h
第8章 Spark SQL) Y0 J. w2 G. G& k
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1 Q6 Q% b6 j1 K: d
8-1 -课程目录
* `0 @% T9 e ?& k& z) Q4 r5 t/ q8-2 -Spark SQL前世今生
. o& ]; _# w' {! I7 P# {/ ]" Z- L8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正4 r( L1 p: H( _( j7 G
8-4 -Spark SQL架构% r* I0 M! u5 l2 s( P- l
8-5 -DataFrame&Dataset详解
9 k9 _% z P5 l. v8-6 -DataFrame API编程
) L4 k8 W4 l) }, ] _* `! a8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
0 a; B% d' l) J: U K! R8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二$ Z5 U1 n$ c) {1 h
8-9 -Spark SQL其他: Z, L6 R' B! u% i2 L
6 j( t5 D! G% |# y
第9章 Spark Streaming
# a% J3 N( I$ H5 |4 ]" Y2 F% h% O7 ~; N* G% u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* T( g4 N" l J, s9 A
9-1 -课程目录8 t6 Q* \/ V+ U& U( H" D, P
9-2 -Spark Streaming概述
3 k7 m. e. W- e% B8 B* _* E& s. m9-3 -实时流处理框架对比5 d. b! L U! F) C( z7 m$ O
9-4 -Spark Streaming执行原理
8 L: k9 L; B! u2 o- W, P9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming5 ~& m' {% |7 f1 C' ?; [5 n9 z
9-6 -核心概念之StreamingContext5 x: l& @" \4 A3 T7 N: ^* g
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
/ Z3 B G9 {1 W/ j* J9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战, S( m O5 {! t# I# A6 p
2 I" L3 f7 ?) l' l: u第10章 Azkaban基础篇
1 n4 | `* ?' A1 D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) }5 d0 ?1 U- P* h9 ?% g, i
10-1 Azkaban基础篇课程目录
) P% t# z9 q: f5 n5 Z- ]10-2 -工作流概述* n; w1 u8 L) q
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性 v6 e0 k4 r" c! s7 r. x6 o% _; U
10-4 -常用调度框架介绍
, J6 N& H) F8 ~10-5 -Azkaban概述及特性
, u' J u: V; q! l/ H7 I, J10-6 -Azkaban架构/ t; Q9 r$ H/ M; {2 @1 E9 S# ~
10-7 -Azkaban运行模式详解: F2 D2 C( l& G/ t. l, e
10-8 -Azkaban源码编译 a1 E% m0 i+ s
10-9 -Azkaban solo server环境部署2 w7 h, D0 J0 g' C( S: C
10-10 -Azkaban快速入门案例# |! i# ?; ^% h. R
, z4 [& _0 V+ x+ W8 c) \) F: {第11章 Azkaban实战篇
2 N& c! Q3 y! d, X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7 o8 p; R$ W( i5 O
11-1 -Azkaban实战篇课程目录
7 v0 D( G1 V7 I' Q. e4 y11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用; p* A: [( z5 X" z* j' `
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
+ p- \) Z: E3 L k, E7 a11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
+ j" g& L5 v7 u3 n- M" l11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
+ g# s5 ^" `* `7 j9 F11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用9 H$ X5 V' r7 N7 k ~6 `' D
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
9 d K5 a# a2 j) _3 I
) O p0 ^7 q) [: G: k" K第12章 Azkaban进阶篇
- Z* F" W8 n( k3 B1 e2 |8 m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/ e8 F" F! f& b. R% s+ ^
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
1 H9 G4 r( @" u12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作. X% L4 L% Z" B
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
@, S4 p9 Z/ X( p/ {12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建! V; Z1 N2 @6 J. s; {
12-5 -Two Server Mode之使用实战% K. l- S' k5 s" U; V6 w
12-6 -Azkaban权限管理
" d: Y( G6 y: u& y# D! n, g12-7 -Azkaban中AJAX API使用# c7 d J; C8 F- s
12-8 -Azkaban Plugin的使用. Y; G4 j6 y& V5 W0 o; O
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路1 S1 |8 o% d4 _
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路3 p2 u' t" o. ], o/ c
2 _9 {5 v* h: b( R" M$ `- p第13章 项目实战
# \- P- h; S* 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" E2 H- z1 J. j8 h2 ~) M
13-1 -课程目录+ o& Z l, J3 e4 a3 p
13-2 -大数据项目开发流程
8 e1 }" Y+ v7 o5 L' p# D8 v$ x13-3 -大数据企业级应用
! b |' S4 A1 G: ]13-4 -企业级大数据分析平台+ w# t8 T: `4 D% O
13-5 -集群数据量预估( T5 o/ N0 ?, P4 u# }, D! I. \
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划, i8 w# [9 A% l) J* P- A0 Z* o+ s
13-7 -项目需求
: Q' a$ {" ~) U) J13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列' ?/ G6 u7 J' r- _- ~
13-9 -SparkSQL UDF函数开发' l; a ^7 I6 f5 V! U% M+ g2 q
13-10 -每年Grade出现的次数统计4 E7 M9 \- F. C, C0 t. |0 t- s
13-11 -Grade在每年中的占比统计2 x( ]/ {, w3 q8 l. e% W* [ t
13-12 -ES部署及使用( m8 p; \+ r8 @7 j! e' Q4 f
13-13 -Kibana部署及使用
: r: E% G& B. {6 s7 j1 y13-14 -将作业运行到YARN上
: B- ?: |. k- r4 O) m Q13-15 -统计分析结果写入ES测试
! c& W- N& h! a! ?13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
' ~7 t! ~! a- x- A$ b0 I5 z13-17 -作业
) r; M4 U9 \# _7 F) x! C13-18 -通过Azkaban调度整个流程; n. s1 x9 y% Y3 b y- R
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
4 ?8 ?, x( I }) i0 B" O5 z" Q. w) C# X$ P! g
〖下载地址〗
5 y% x2 Y( I% B$ n2 i1 e) n3 u4 D* d
' v6 y4 W) \) r/ @* ^----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------& r: K, K$ b7 @
* |' l; s( M0 T. y
〖下载地址失效反馈〗7 ^8 @3 A. T' z+ J; m/ ~5 n$ Y
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
9 [7 G& l, w/ Q% o t; }1 F# s7 E
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