* G L3 z8 F9 W
' u- x8 B ?" a: `〖课程介绍〗
3 y# _9 Z/ P6 s- d' y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。5 H9 t+ d% a$ d6 f6 F% t: y
7 C: X% d4 l$ w〖课程目录〗3 ^6 G) a* w7 e( L4 E
第1章 课程介绍
3 m# l, V1 }- i$ B- c课程介绍
7 u3 O* s( G5 B& s0 ]: a9 U- A5 K1-1 PySpark导学 试看. b% v2 t) p. t9 x
1-2 OOTB环境演示- y) E: z/ z0 W
4 p8 ^6 K% n4 [1 z' e第2章 实战环境搭建& p: ?: y/ P, O: ?: s5 z
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- n+ a/ m2 P) w5 a
2-1 -课程目录* K/ Z0 T! Y s N& s6 N9 r. F
2-2 -Java环境搭建7 v8 O9 o( y- U, w2 T( X
2-3 -Scala环境搭建
J: X( d& m% D3 N2-4 -Hadoop环境搭建
f( N% B( c4 K0 N' Z2-5 -Maven环境搭建
* {6 U& N5 Z4 V& ^2 o2-6 -Python3环境部署3 H4 ^' _ [- J* I$ e7 C, k
2-7 -Spark源码编译及部署" r6 H) F4 ^( d1 ~8 k7 u
) t* z* g/ m- k }; W- ?/ k0 P/ Q
第3章 Spark Core核心RDD* n/ D6 B* j' C/ y$ Q! Z- j
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$ o, U& M# u2 k+ ]: l3 M5 n6 S+ f) R
3-1 -课程目录
# u1 v1 ?9 @& ^5 ~. f3-2 -RDD是什么9 Q8 q7 s# k+ b6 n+ |5 J& P- j
3-3 -通过电影描述集群的强大之处
) o1 }9 Y* O+ w3-4 -RDD的五大特性
5 i% o3 E5 }9 Q' A7 T) D! {3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看! I; l# Q' R4 D, w. ^
3-6 -图解RDD& ~) ]. b: U! ]& l. r! b. Z
3-7 -SparkContext&SparkConf详解
3 J4 z! Z4 I. S! l% J' H3-8 -pyspark
2 q* ~' a* E, w& t6 ~3-9 -RDD创建方式一
+ w$ l! J+ w! Y! d; k2 A3-10 -RDD创建方式二
5 a* I' k5 e! G1 M1 }3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
, X. S8 z7 B! ?+ A! ^* B2 C, K# I3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行' Y2 J" f2 @6 w/ |6 q. ^2 Q
6 ^) i0 I' K$ G0 W1 X5 C" P5 Y8 x9 O第4章 Spark Core RDD编程
4 {4 y ]; E" u! N4 d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
- N* ?$ t- P- W2 b$ I4-1 -课程目录
9 C7 X0 S$ F. |4-2 -RDD常用操作
9 E8 v9 }; M Y T; b' e2 p: P i: n4-3 -map算子使用详解
& z# |' I5 P8 S4 E) \; Y: s& R4-4 -filter算子详解
$ j s8 |: _8 ~( V {4-5 -flatMap算子详解+ P' E' b+ ~- A
4-6 -groupByKey算子详解
( T& Z1 E ?. Q+ V+ z4-7 -reduceByKey算子详解
# |3 K( P0 S9 W4-8 -sortByKey算子详解" V, U1 s4 @4 g
4-9 -union算子使用详解" y- ^9 m% H' h- K4 k
4-10 -distinct算子使用详解* Q& h2 U/ S8 u E- h
4-11 -join算子详解7 N9 ]' E" M& S {. A `* P
4-12 -action常用算子详解$ J \7 I) U {' G8 ]* ~! x, c+ [
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
; @4 h# Z5 E% u4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
) o/ T8 M, V+ Q, p! j: ^3 C6 X4-15 -算子综合案例实战之TopN统计4 ]( W& S" K! R6 h; l) c
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
- Q8 p2 k& z# q: C$ ]' q, @, g# [! H9 {3 @: l c- B6 {, g7 M/ r
第5章 Spark运行模式
7 [! z. ?- z* Z: D6 Y本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
4 X. \2 m/ k S4 ~5-1 -课程目录
- F+ s0 S$ Z* k& a5-2 -local模式运行; Z o% g, P8 `
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
* M4 B: U' x2 A' p1 J* `5-4 -standalone模式spark-submit运行
# j1 O# g5 t, C; o" u' N$ u5-5 -yarn运行模式详解
- s" t% ^ k a0 ]2 N1 [9 K2 H4 [. P' ]
+ h4 g9 v% u% Q0 p第6章 Spark Core进阶
3 t8 X/ o* x$ f( B) C2 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; I2 ]. C* O' N! V' \1 W
6-1 -课程目录
7 R) r$ v* s% X6-2 -Spark核心概念详解! b+ V5 w3 M4 _ e, W6 S4 M8 L0 S
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看& p# q* X5 ]. m1 @/ S. v0 F
6-4 -Spark运行架构及注意事项3 E$ y4 w0 q( n& z A) r
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分: R" X9 J, n& y
6-6 -Spark缓存的作用# y. p0 m" }, d- ~4 P( O
6-7 -Spark缓存概述8 Q8 |% O& k/ l# z+ d
6-8 -Spark缓存策略详解8 s: s! D/ |! j- }* ~6 |
6-9 -Spark缓存策略选择依据
( g4 w/ r& r5 A2 j6-10 -Spark Lineage机制
' Q" ~% Z2 _9 {* r+ Q: I6-11 -Spark窄依赖和宽依赖6 F* u; f: P# V; D# o6 s5 I7 g. z
6-12 -Spark Shuffle概述) I! A: R) e. o8 L
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
F- g; i9 ?! s' R& q- e6 z R/ V2 X0 z7 r# }& g
第7章 Spark Core调优
0 ]+ p7 e' ?( o5 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# I8 J ^3 B5 ?$ |* `2 _
7-1 -课程目录0 e3 C- l* z! ~) o9 Q
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
# {1 G( @2 f" K" L" h& @7-3 -优化之序列化
( K7 z$ F( z" N3 U7-4 -优化之内存管理
4 y, G: s" E$ e* ^2 r, i1 V* D" Z/ i7-5 -优化之广播变量! B# q" Q+ e4 U! v I! J0 `
7-6 -优化之数据本地性
: M# v8 r% P* x& \) ?8 n$ ]0 L' V6 i6 U/ A& ~
第8章 Spark SQL
' G. m, y$ }& q( B( e( [6 Y! O' M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$ t7 e! p0 h y' i- U3 z( N7 u
8-1 -课程目录+ S4 R |7 {: K
8-2 -Spark SQL前世今生: Q5 ^- E6 R, ?$ f6 N* @! Q
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正3 ] y R' X- R D9 H# N6 W# O
8-4 -Spark SQL架构
0 |6 e+ E0 N+ B$ n6 B! q8-5 -DataFrame&Dataset详解4 H, I$ {) J: N9 R: f
8-6 -DataFrame API编程; C9 U5 A% c8 f) v9 q
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一2 k9 F6 _! e6 \5 U9 A/ o/ o
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
( _: N/ w4 ?# @' v4 D* p' X8 M: Z8 w% o8-9 -Spark SQL其他
% b4 g; S$ J: v/ F; a1 _) W4 g- o/ h/ }0 J/ {2 ?
第9章 Spark Streaming* y6 f7 m% J. d
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 [% P% M: `9-1 -课程目录
& g& T2 Z0 C, B; ^2 K9-2 -Spark Streaming概述+ ?5 d% J" A! g6 D/ c" ^( @
9-3 -实时流处理框架对比/ h! z: k6 B3 o, K) N6 c
9-4 -Spark Streaming执行原理- J, a, r% ?5 L! ~! ]9 p8 b
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming4 U) B" d$ n( K5 P' V( w6 a
9-6 -核心概念之StreamingContext
7 y% U* U# W& e& m4 ]0 r* b: S q9-7 -核心概念之DStream及常用操作- a1 n0 p! X8 O2 j: h1 p; F
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战# P6 C8 L5 G$ N1 |8 F
+ H8 B1 `1 _" ^# L* f+ Z2 T
第10章 Azkaban基础篇4 X# ~% F4 k& 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% B- B4 [! Y8 i* v& d7 Z
10-1 Azkaban基础篇课程目录
8 y% N. [8 E8 {0 x# F& t10-2 -工作流概述. n: A n* k: Z+ k! n- K
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
$ L! @: z c4 [1 t# [10-4 -常用调度框架介绍
. M' z5 P: q' H2 e10-5 -Azkaban概述及特性
, U1 J& l$ A( [* ^9 R( f l10-6 -Azkaban架构
6 n" r* L0 b: Q10-7 -Azkaban运行模式详解
( N+ u1 ^& T2 u8 Q; h" }& M6 N10-8 -Azkaban源码编译
( P: W, C7 N) s, N; `10-9 -Azkaban solo server环境部署
( V% o8 J. h6 e% ~$ c& g( {10-10 -Azkaban快速入门案例; ~2 M8 d; D9 C! P, Q n
7 P" ?2 {6 A, B8 g- u第11章 Azkaban实战篇
$ q- o8 \& l# ^7 w6 t. _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) ]' U# ]( ^- `6 N2 u2 g' X
11-1 -Azkaban实战篇课程目录2 _1 C" ^2 Z4 L3 Z0 v
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
& U6 i. \" ?5 _, ^0 c11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
0 D5 |: T0 r& @- g' \11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
# q$ F. ~% r* ?4 ?/ i1 t11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
1 k8 j( Z z8 m# Y11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
/ \( n$ _: v8 \6 p11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
A4 |2 C1 p+ h9 ]! K$ u/ Q+ O9 K$ w
第12章 Azkaban进阶篇* y: m9 }% Z1 s7 y6 @2 e
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
8 v; `1 f9 w6 S; ~1 P, p12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
! I& Q& }& O: p$ p/ d9 e12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
9 l. w) g! M/ H9 r7 k4 G ?( e' m" c12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建$ `- v& E8 l G
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
) ]+ b7 c8 p* s+ w( d/ s' W12-5 -Two Server Mode之使用实战- g: `5 C7 y. p2 W
12-6 -Azkaban权限管理* S9 r1 t0 H8 t0 C
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
' l- V$ }$ D- M* |! ]$ t' _12-8 -Azkaban Plugin的使用0 t+ c4 C* F6 g4 D
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路6 ^6 X" K( p* M5 l$ ]9 W" e
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路9 {; u# f' Q% m" P0 D! l! `) K- F7 b
a& f2 N7 h7 t* P9 a
第13章 项目实战/ p0 m$ a2 F, o- T
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 b( I, e2 ]) H$ ~: Q" ?
13-1 -课程目录& F4 C0 J3 H& M O8 R8 x
13-2 -大数据项目开发流程
* ~( a3 T3 M! T" u4 d$ r13-3 -大数据企业级应用
9 W4 h$ n0 `( ~, ~, q" i13-4 -企业级大数据分析平台
- G/ k0 D* f- b2 w+ f& e- b4 u13-5 -集群数据量预估
5 x& M( J) H: N5 _# R8 R13-6 -集群机器规模&资源&作业规划1 I4 v9 W8 ?7 w& F. X& y! ]
13-7 -项目需求
7 _. n5 m9 _$ P- `% t4 |; `- Z- o13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列5 `, N3 m" e2 K- s
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
; [& f% V9 H% B& m, ^" C13-10 -每年Grade出现的次数统计
8 m9 Z) E/ c; a; j, C) h13-11 -Grade在每年中的占比统计
. u; J" o' K- b13-12 -ES部署及使用
) X. H, @8 [1 o! J. v13-13 -Kibana部署及使用. L% S: {/ l1 F5 U; C& s' _
13-14 -将作业运行到YARN上
0 L( _( q' _/ d5 ?7 H( k' }13-15 -统计分析结果写入ES测试
6 R: X7 u7 k# H: l: y; X" v13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示6 |: O% N) d9 F4 X D
13-17 -作业# \+ A4 l9 ^: ~( p9 X0 a
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
( F+ l$ J. ~& t& r2 \- N13-19 -课程总结及展望(重点关注); v" j; G# ], b/ V3 g
/ H* |- y/ S7 J# I O* x
〖下载地址〗5 p' ~) R8 I' w5 {4 l7 a7 Z& h. p
/ B% {3 d$ F' L0 Y8 m1 b. P# K: s, [5 g4 I( Q7 m* x+ d1 c$ E* i5 \
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6 \( ~& W* B2 E& G( I
〖下载地址失效反馈〗- J, D, {& N9 q2 j/ U9 O9 M$ v
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：22303040708 B+ P8 n2 M3 F/ m; B# U; Z1 `% q
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