" {* v# R, N# S. ` K; v& N9 e/ b, z
〖课程介绍〗
\8 K) u7 z& U" ^' s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。/ V- }' @- n* u4 T# J% N9 x
$ g6 L+ p8 i9 {, q〖课程目录〗+ A3 w+ w0 _ |, a0 E, ?
第1章 课程介绍9 P, m7 Q8 m" m6 c E0 w
课程介绍
/ Z: n3 h" x% |$ X2 K! g1-1 PySpark导学 试看
) ~4 m! ]9 a, y$ p: A, R1-2 OOTB环境演示
5 K h1 E1 W3 W' r( k
% O: m9 b5 ^) `) z: Z3 o; ^第2章 实战环境搭建
8 L0 _0 y- _; M; t& 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
: z$ R1 m: }. F0 W l. h c) u2-1 -课程目录
2 a, K/ t' E, b5 u) s7 c2-2 -Java环境搭建
6 P! F% q+ i, U% V2-3 -Scala环境搭建
2 g/ H" q7 M% d, p0 o0 l% R2-4 -Hadoop环境搭建0 _. b8 M! o0 p$ o# F% g y
2-5 -Maven环境搭建
$ g6 t* _$ A" B+ F* E, S2-6 -Python3环境部署
, i$ E2 ^* V- r- e( r2-7 -Spark源码编译及部署
: N, s" l, d, m4 o
. N: @( D- m) L第3章 Spark Core核心RDD- \3 w8 R) b: q
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0 S7 A" m: j: ?3 Q
3-1 -课程目录
( l8 `$ i: e% e2 c; ]3-2 -RDD是什么: v. ^0 K+ ^3 w& p- ]8 Q( ?3 M" {
3-3 -通过电影描述集群的强大之处% x; s1 l% d4 L& n. _ n0 H
3-4 -RDD的五大特性" L5 g0 Q: P" z' k5 q& a1 X
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
; q& d0 p! z3 E0 M4 A3-6 -图解RDD& W' X8 v" K- X; e% {$ t* q
3-7 -SparkContext&SparkConf详解2 ^+ B# ^- Q& W' z8 E
3-8 -pyspark- E) R8 G5 o2 t g4 i
3-9 -RDD创建方式一8 s$ M3 Z3 I! q2 l* v. `
3-10 -RDD创建方式二
+ O- Z' |' Z2 |7 ?8 |( p3 L3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序% O& h F3 k8 b( D! L- C/ r! l
3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行0 w( g; i. G2 K/ Q
5 z8 Q$ {& C; ?) R
第4章 Spark Core RDD编程/ E% c9 }8 f0 T" b4 x- E
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 `( R: J( _/ j" x4 L
4-1 -课程目录
( Y4 ]7 D" ]2 w4-2 -RDD常用操作
N$ l: z- ^: d6 o, V4-3 -map算子使用详解( |. M" x- p9 B/ Q2 x" Y; S
4-4 -filter算子详解% ]0 m9 c8 A' M* Z* @ i& I s
4-5 -flatMap算子详解
. ` V8 w! K4 N6 u& B( m4-6 -groupByKey算子详解6 |$ D0 J* M& W$ ?
4-7 -reduceByKey算子详解
. c, {) L7 H3 h$ w8 z+ ^* f) X4-8 -sortByKey算子详解; A* P b/ z/ p p
4-9 -union算子使用详解* M# p' } f$ t3 m+ W
4-10 -distinct算子使用详解
g8 M' h, N+ L4-11 -join算子详解
+ A7 o! i: p, N4-12 -action常用算子详解
# t( `* c4 k3 k: y6 `; b2 i4-13 -算子综合案例实战一词频统计
) u' J3 }7 m% K: q9 n6 v2 X4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
3 g" h7 _8 D3 I9 t: g7 g. w( L4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
: V% }# ?" k: W0 u2 p4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
. o5 G7 |3 |7 n- S' P
) K4 P# k3 ]. V4 R* N9 R第5章 Spark运行模式
2 K7 J5 a' W$ {' d! r本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
( j) T8 M0 s: }2 C, H T5 Z5-1 -课程目录2 c$ [ y) Z' T0 D
5-2 -local模式运行6 H" `3 ?' \( X I0 e6 W8 l
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行/ w. i, Y) A4 f2 Z* o1 u V/ ?
5-4 -standalone模式spark-submit运行& w: X: c1 N' o3 {
5-5 -yarn运行模式详解
: U( P( I. ?7 M2 S4 @8 @
2 F: f5 H2 d9 h P- x第6章 Spark Core进阶/ }0 ]% T; F% }$ F7 U! T
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
2 L! ?) {6 b+ t) W" @, s* }& {6-1 -课程目录
2 S. l4 ?# B% p' E/ A, q( k9 n! [6-2 -Spark核心概念详解
8 E- c6 [8 q* h5 i' a6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看
2 t" n& Q3 H j5 y( O2 C& A6-4 -Spark运行架构及注意事项; q0 ]; j, n' T; a
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分( y# C2 l4 \+ ^
6-6 -Spark缓存的作用
# ~7 f; m. j9 v: o6 Y6-7 -Spark缓存概述8 l" d* u" x& d* v2 K: y1 J1 w
6-8 -Spark缓存策略详解
: O$ e, j* q3 q0 Z' ]! @) k* }6-9 -Spark缓存策略选择依据
' D* `6 R! b$ _+ D! T! [$ T6-10 -Spark Lineage机制4 h7 x1 U4 E% `: C( p' A Q
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖 ]4 @, G' s: e
6-12 -Spark Shuffle概述" }4 h3 w0 T/ v# M# R1 O
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系- L& H; C6 D, s# Y
/ V3 q5 f. m3 z7 {, f! o8 m第7章 Spark Core调优
% ^4 i2 H, q+ N+ `$ E Y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( Z e- q J& I1 g# o
7-1 -课程目录
, Z% }" t2 F _, i: N6 g2 v7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
. j! q9 j& ~) }3 ]' `7-3 -优化之序列化
9 N0 N+ U( {& l* \4 ^' p7-4 -优化之内存管理
# g8 A- Y: C) P4 t4 I( j! r7-5 -优化之广播变量! H0 M+ d f, j
7-6 -优化之数据本地性9 p: J. W8 X# i3 a3 R, o
2 F" A/ y4 y9 Y/ e3 e: ~: P" A" P第8章 Spark SQL
5 w3 K; ]# {/ R" t" F0 B. D& U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( U) r: e8 ?8 o9 t
8-1 -课程目录
$ p& {; m0 r0 a# ^5 N! p8-2 -Spark SQL前世今生. g4 S; h0 T x/ d+ a' v. d
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正" y! ^5 W Y1 w7 D1 q/ d2 C
8-4 -Spark SQL架构
3 u4 w& S7 k3 f; O( ~& [# q' h4 ?# X8-5 -DataFrame&Dataset详解
+ L* M4 N; t: c2 B8-6 -DataFrame API编程
" B) \( p2 B1 R3 m- ^5 ^* `; }8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
. \6 z ~2 @ i( K0 h: r. t8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
( X1 k& `" V `! H/ d1 a: `8-9 -Spark SQL其他! Y- t" s$ D1 X* V8 P+ @4 g
% E$ N( J& n; G- ~( G第9章 Spark Streaming
& r& v& w7 \6 n" u3 l本章将讲解Spark Streaming的核心概念、执行原理、以及如何Python API来对Spark Streaming进行编程7 b6 F7 Y6 y0 R9 o0 o0 @ F& d2 ^
9-1 -课程目录9 n3 W# O; M9 a
9-2 -Spark Streaming概述2 `' A8 `; m0 q: T" ~: I9 @
9-3 -实时流处理框架对比4 [ i" [/ h' m1 z' ?# N
9-4 -Spark Streaming执行原理
' B" \7 m* t: ?: H6 |, i3 z9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming1 P1 X) P% C1 v; r
9-6 -核心概念之StreamingContext- W5 E3 J7 v1 Y# o, k. r* c U1 @
9-7 -核心概念之DStream及常用操作6 O7 y8 R5 h2 \$ M4 Q5 T e( D
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战0 B( o% \3 r- `- q! m, v u
; c# C5 l$ V6 D2 Z! }
第10章 Azkaban基础篇, }1 N+ Q: F8 b$ i$ t. S& p
本章将讲解Azkaban的特性、架构、运行模式、源码编译及部署、快速入门2 H$ N r! T- u9 i' K1 `
10-1 Azkaban基础篇课程目录
2 u+ v+ ]# P1 {, O, W6 t10-2 -工作流概述, |. }# _* j3 q& \" V
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性9 ]6 N1 h' [0 u9 b; u1 ?
10-4 -常用调度框架介绍
7 k* S+ |- k3 B# `+ g* m10-5 -Azkaban概述及特性" K- V% Z, {$ \6 S
10-6 -Azkaban架构% q, W4 D* \3 q- q# _
10-7 -Azkaban运行模式详解
$ A3 L# v& ~4 s10-8 -Azkaban源码编译 k# F2 ~5 V8 n3 J0 \) P. ]
10-9 -Azkaban solo server环境部署
0 T& o% ^6 l: v$ c10-10 -Azkaban快速入门案例
9 |# [& V, f0 e& a7 V! v" d( T1 N: w! K
第11章 Azkaban实战篇% Y2 x) s/ f4 f8 A" y+ p( s& {
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
/ f- [3 J) {2 v% M11-1 -Azkaban实战篇课程目录
3 F# Q# e, k3 x3 I& }$ C11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
# u* S4 {# v) A$ K2 p' P, C5 R11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用; n& i0 N D, l( |) |
11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用5 d8 p/ D+ U9 X
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用; L& \, }) U* ^( H2 p) Z: y0 R
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用/ E2 }& I. T/ U7 J9 e3 K
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
* Y5 V6 n- u6 i0 P3 N) [) D/ W* A' ^2 ?3 u0 r( J
第12章 Azkaban进阶篇
4 h3 @, \5 [- O- n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
* k& C( Z9 |2 J8 F8 n9 p9 }12-1 -Azkaban进阶篇课程目录6 c8 }& \" g' X5 W
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作3 B- K' [9 O* z9 _
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
1 m: d5 c4 O. d, d$ y2 V12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建; N1 c% e) }) N" f- r( T- b9 e
12-5 -Two Server Mode之使用实战
, Y' M) o/ t4 [- B12-6 -Azkaban权限管理
3 T/ b+ x* s4 |/ {, Q12-7 -Azkaban中AJAX API使用* J# k/ I0 c0 |: v
12-8 -Azkaban Plugin的使用
4 _6 a' m5 k% y$ ~12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
5 z( {4 m) I; g; E0 f2 W12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路8 C @+ D) H; c5 h: S* f" o- y! u
! j1 D. T3 p- J& O
第13章 项目实战
J, |5 M# b$ u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/ P( s, b- ^6 V: ?( G3 B: b& k
13-1 -课程目录, n! j1 c" {! L3 x8 K7 u
13-2 -大数据项目开发流程
9 g8 X0 S3 W* c! g+ @13-3 -大数据企业级应用
& F. Q2 ^; J, ?, t5 f R13-4 -企业级大数据分析平台. N$ r- J. f" E( a1 x5 M
13-5 -集群数据量预估4 C6 f% v+ Q5 C' }
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划2 l: E/ F. d4 f% `
13-7 -项目需求
* V8 ?5 ?1 [. D- P6 Y13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列( u# H) i' d: J$ v
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
! k+ B2 R) U0 N3 ~2 {4 ~7 C13-10 -每年Grade出现的次数统计; E: S* k2 k$ j, K
13-11 -Grade在每年中的占比统计% l! d9 z L6 \5 t" y, N- B
13-12 -ES部署及使用3 O! D; H9 n* [5 v8 R9 a, p9 _
13-13 -Kibana部署及使用
1 k$ N7 D% P$ R. C4 [13-14 -将作业运行到YARN上+ K2 |5 W$ `6 b% c% T" L1 P" K
13-15 -统计分析结果写入ES测试
, C! {, A( l7 z13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示4 g# {* k# [& |* ?
13-17 -作业
' }" n9 C( q( o2 T. L# q13-18 -通过Azkaban调度整个流程( [) T% c2 T ?
13-19 -课程总结及展望(重点关注)6 k' @( b& i5 |4 y' o1 j" I( X
. Y# K" [# n$ I( ]7 a
〖下载地址〗
$ i/ T7 l! f g& }( X- n) p1 ~6 F, c) x P& ^& k$ i
9 A+ S. e6 w9 X6 C: V
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------2 ]" p( g# O$ k5 K% d5 F+ }2 x9 F
( }9 A$ ]% S, A5 R, q" N* N〖下载地址失效反馈〗8 L3 C* t7 s( [$ w
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/ {7 Y7 F- ^$ t5 }' b8 D
! H1 b0 `% i: g3 _5 V2 g
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