9 y3 v' C2 i0 q6 C! [; R/ E5 \5 j0 b( B$ z
〖课程介绍〗. q; p* P7 `1 F. m3 w: F+ 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。; S$ d m! r1 t
/ A* R' J( A5 D) b4 u( \0 p
〖课程目录〗! z# x/ d. `' ^
第1章 课程介绍
# n* |" R8 }7 K N' Q* }课程介绍
# C' |& ] X b+ J1-1 PySpark导学 试看& R8 P0 t0 f- _: M6 p1 J }( d: u
1-2 OOTB环境演示
; \# k5 Q* y* O/ d# {9 H+ _! F! f, J q9 G
第2章 实战环境搭建
' D! s: o/ h: `1 G) _# A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
8 e3 F! v5 U( { z0 d. b/ T2-1 -课程目录; T/ C' e+ t. [8 ~0 w, |# Z: v+ v& M- u
2-2 -Java环境搭建* A: ?% t8 I$ e$ w. h0 }
2-3 -Scala环境搭建
# H5 l1 y( P: C7 p+ a" Z2 C1 I$ p% g2-4 -Hadoop环境搭建
% v. ?0 ?, _0 V3 T5 k2-5 -Maven环境搭建
* m7 }, `( q# P1 @, V4 g2-6 -Python3环境部署
9 B9 `4 t' v6 I. h' l: j5 `, l2-7 -Spark源码编译及部署; h; a/ E. d# ]( {+ c* t, a
& k0 j8 l( y B4 k5 P% O第3章 Spark Core核心RDD
' ?! a& G$ A/ x. [# Z9 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! p( V+ g+ e/ @/ ~
3-1 -课程目录9 y7 e# g0 e# \( @& c0 J. ~
3-2 -RDD是什么
2 R/ P, K' K0 ^& r3-3 -通过电影描述集群的强大之处$ O* d9 P- x% ?8 ?: ~
3-4 -RDD的五大特性- P$ }5 V1 G6 ^8 S( E
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
$ D+ s. g* Y2 O" u" w1 Q% A3-6 -图解RDD5 S" k: J/ [1 s9 n1 D
3-7 -SparkContext&SparkConf详解0 P( _; w- X* u; ?0 E v( a2 }
3-8 -pyspark h6 O) \- o m0 t2 @" {3 a% P
3-9 -RDD创建方式一( d+ W0 G7 D- f0 K- u6 D. L$ }
3-10 -RDD创建方式二
; A7 z5 L! r& ~) N2 s. j Y6 N3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
3 M5 I. [9 y* v! G. M% x3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
: N* j4 D3 y( b' a* N
5 k. N4 t) r u+ t/ k第4章 Spark Core RDD编程
& M. S) D( \" b: c6 P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
. f: d7 [; B* B# e+ v& ? w# A- D" h4-1 -课程目录; @ r4 V- ^7 i: t' D* O: R! O
4-2 -RDD常用操作6 v8 `! s4 f9 L9 K
4-3 -map算子使用详解+ D! h: V: D; L; @" c
4-4 -filter算子详解
1 w$ e! a, C- l" [2 x5 K4-5 -flatMap算子详解
9 `9 j8 j2 {* e- a+ B% x4-6 -groupByKey算子详解9 b6 k% E1 \# w. V2 E* i
4-7 -reduceByKey算子详解6 h# M7 k8 y- N
4-8 -sortByKey算子详解: p5 h t8 L& r
4-9 -union算子使用详解
& h* t: Z& f) d" D3 _$ y4-10 -distinct算子使用详解
1 y9 M/ P& x6 I% ]4-11 -join算子详解 h' I- Q5 i5 \& l# s
4-12 -action常用算子详解. [! g' \5 |; C/ T
4-13 -算子综合案例实战一词频统计* ]+ C! F; ?4 }; U: u$ e
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
3 s! l# `6 e w; r x4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
+ y- `7 b0 b5 s' {' \5 q4-16 -算子综合案例实战之平均数统计4 I9 L! T& p7 E
# d; }6 d3 N4 W% m# Q# W
第5章 Spark运行模式
7 c' _6 L1 x: \本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
6 a0 F u% G: F! Y- W8 _5-1 -课程目录
0 s9 J% Y: B5 r5 _& Q5-2 -local模式运行
# v, Z- p, Q& Q, G1 \7 y5 E/ n, [, x7 n5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
4 w+ R" F2 x; _/ v: [+ f, _. c8 Y5-4 -standalone模式spark-submit运行
! M' ?+ t1 Y5 H, e+ o4 Y) B5-5 -yarn运行模式详解
8 T) r# e' H1 E0 _9 q! |
& N% B/ N2 X2 w/ Q# W9 ~第6章 Spark Core进阶
$ F- u6 o$ [4 ~" Q; ]5 q6 y: r7 X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
$ b U8 a- b) y3 K3 ^6-1 -课程目录
0 |+ g. R" X- _. L4 x t3 ?: K6-2 -Spark核心概念详解- G# B: w9 g1 N8 B+ @1 S/ \
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看. B. o$ A; t/ o# t0 f8 n" F
6-4 -Spark运行架构及注意事项
! W0 e n' ^" ^4 U# V6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分$ k+ l1 a9 m" ^$ v+ u' G
6-6 -Spark缓存的作用6 U9 t: m9 e# _+ `$ Y B6 P8 |) E4 U
6-7 -Spark缓存概述: e9 O# X* v+ S' a& p! ]( k
6-8 -Spark缓存策略详解" {3 K& P& X$ H1 h
6-9 -Spark缓存策略选择依据) p% {6 q& p, E! F/ \' Y7 U2 f, x
6-10 -Spark Lineage机制5 n, w5 M5 m7 O$ @3 p
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
0 Z+ X0 k7 k8 K; `. o6-12 -Spark Shuffle概述2 U. q0 v* T' \8 I/ C; U5 L
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系6 x% u+ t2 ^2 o5 V! |' |
4 y- b+ b8 a5 G" q+ n4 B( l9 \. ~& }
第7章 Spark Core调优9 ]! {* X. \9 `
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
: p! F+ J0 U) X7-1 -课程目录
' p/ p& P6 J# h! M. Y, b9 i, _. a7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
! D1 U' x5 y, e# Y7-3 -优化之序列化
( V0 Z5 n$ }' ], ~7 O7-4 -优化之内存管理0 ]2 l2 @* ]( {, }3 @# o
7-5 -优化之广播变量0 ?: M% D* e7 L3 M% Y
7-6 -优化之数据本地性2 r$ }$ U$ d- D4 L
0 [; L# s& B& E( h& J第8章 Spark SQL: e9 C. L2 E# e
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" g1 _& | w* p
8-1 -课程目录, i7 v* _1 m- z8 T0 m* e+ x
8-2 -Spark SQL前世今生
& i$ Y+ ~$ G/ o1 Q% y9 c( x8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
3 f! @ F* E! ^% v; J( K; o T: J1 i" B8-4 -Spark SQL架构! b; D. V* L6 y( T& e" \
8-5 -DataFrame&Dataset详解
& s( d; Z+ G# P* L8-6 -DataFrame API编程
- a% h' ]/ j5 ~4 s) V+ X9 k2 n8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
1 |1 e% e# Z9 M# \: ]% u8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
% [, u7 }6 R+ x8 m* y& Q8-9 -Spark SQL其他! p; ]; ]) C4 [
- \6 Y# K0 O# N# O9 Q2 B8 I W! K
第9章 Spark Streaming
) b( @$ A! u, \1 n3 [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
+ @4 J: M" X" W9-1 -课程目录
) Q w! E& _' h, z0 ^/ Z2 M, W" H9-2 -Spark Streaming概述, C$ Z6 E- A4 U2 o8 Q
9-3 -实时流处理框架对比 [: G/ X2 k& F# Q
9-4 -Spark Streaming执行原理
. E" U# M, V8 \; a( Q9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming7 @5 u( m( F& c( L! v$ G% t
9-6 -核心概念之StreamingContext1 ?0 m2 v+ I5 f
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
: P: o" b+ g: |1 f3 [9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战( k9 |4 }1 b b
+ l4 n0 a" ^9 C M4 o
第10章 Azkaban基础篇! `; b5 {0 A7 V' ^, O; I
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& s$ G3 D, N" z1 W3 ? C6 }
10-1 Azkaban基础篇课程目录
5 y6 H- q4 [: L2 s7 _10-2 -工作流概述
# L. Q" X4 |: Z2 D# p10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
$ e; X2 Y. u+ R10-4 -常用调度框架介绍5 s# j3 S7 c5 X
10-5 -Azkaban概述及特性
. {! s1 G; K* H# R' M5 s8 l7 V0 G! Z10-6 -Azkaban架构
) M" s& U9 j c5 r9 q10-7 -Azkaban运行模式详解
. R ]% Q' {! C- B% [' X' Z6 O0 A10-8 -Azkaban源码编译( b$ r( b, ~% `% c* @+ t- ~: B* ]
10-9 -Azkaban solo server环境部署
' [! \0 @4 ^# O9 C; l/ t6 |10-10 -Azkaban快速入门案例9 M! p- V3 U9 Z' H5 J3 J
! ~5 ~# i9 C+ {
第11章 Azkaban实战篇& W- q+ H! c1 ~, H- u+ L: n
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 ^7 M$ n7 }2 S
11-1 -Azkaban实战篇课程目录1 h4 X- W) E- I8 B) w
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用2 j- h, j& O G, [
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
+ a1 I8 r1 a; v% \/ V5 p! f' ]9 \11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用1 Y8 Q/ e1 n2 B! {, i; V+ K" `
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
# n8 n! Q. L8 b- W# m5 m. Q/ s0 u11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用+ j8 }9 R+ K+ h1 v4 x
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用7 G# ?# p: s$ x4 T
1 ]/ a- }7 X: x: M- J; `第12章 Azkaban进阶篇( B2 Z" M) U ]: d% s: @
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
7 e2 i: t- K8 d! S$ |4 E12-1 -Azkaban进阶篇课程目录7 `, R1 q, |0 Y! R9 R8 l6 w" e
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作/ t6 C1 ]. U1 n* B
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建7 @7 o: ^- x- z$ E$ u' }
12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建' \/ F$ g5 `% y+ G5 p# Q3 h
12-5 -Two Server Mode之使用实战1 `4 Q/ d" R" P5 }" k
12-6 -Azkaban权限管理
* b0 F. I9 m" B4 \12-7 -Azkaban中AJAX API使用
: L$ O0 s: \% Y; R H1 v12-8 -Azkaban Plugin的使用
5 n( N( k' J# U- Y0 j4 ~) M" K: Z12-9 -Azkaban中短信告警改造思路: ^6 N G# @2 R
12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路$ Q d. W6 _" N: f2 c3 q. [) o' `# }
! E: Q5 W# m/ l5 J( r$ T. q& x& x
第13章 项目实战: `- P/ a6 {' }* V& B/ ]" A) ]5 Z2 ?
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8 b+ e: I$ @% B
13-1 -课程目录
4 ~" I% J4 b! D4 x13-2 -大数据项目开发流程
+ T) [1 U( d6 u3 {13-3 -大数据企业级应用3 `* V% u: ]# r: C
13-4 -企业级大数据分析平台
' I5 x9 x9 @0 u6 y6 _0 V, \13-5 -集群数据量预估
' _$ I d3 v/ S/ c- m13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
2 R W1 t4 F! x0 S13-7 -项目需求4 s: ^; F7 S: T0 @2 G1 ^; ^8 }- k
13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
8 X& k' U* `1 S13-9 -SparkSQL UDF函数开发& y; f. d0 Y a" \4 d `/ g
13-10 -每年Grade出现的次数统计
8 ~% G2 d% M0 b1 q13-11 -Grade在每年中的占比统计
3 o! S) q0 L9 J( p% N$ N13-12 -ES部署及使用
! z6 X2 A" i! W( g' z13-13 -Kibana部署及使用/ g1 c( o8 r) F8 R
13-14 -将作业运行到YARN上
: |( F: F& l0 E, A& l% a1 o13-15 -统计分析结果写入ES测试
1 y) r6 c# r& f; [. f- U13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示+ d1 R. w1 s# c
13-17 -作业
G: e) h- P) Y; y/ J" }: C5 Y( I13-18 -通过Azkaban调度整个流程
( T+ E/ c! X2 y- x- ?/ G! U13-19 -课程总结及展望(重点关注)
/ L I x0 U' O) G( D, u4 E, x3 C, F9 C9 I
〖下载地址〗) U' t; [( C: J7 [+ B
& I; M4 {) S0 j( S1 I! Z& h7 w( G' Z3 B! h5 {2 v0 d) S; r
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& d- p) Z' N8 a0 |0 r3 \! w% h4 l5 d- V! I; D/ y T+ f5 E
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) t% z! Z7 e. U
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