3 u8 v+ v' `9 b- d
5 s$ w @3 _" m
〖课程介绍〗
1 l7 O& e. }, E2 s9 m; x4 E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 Q% \, V3 `; q1 V$ P2 ?5 R5 M7 E# ]7 L5 T* r# o
〖课程目录〗
4 h+ X; u$ p. E# {4 ]第1章 课程介绍5 l. x/ l( H+ W6 a* S# I
课程介绍
& U8 q" O: J( a$ r _1-1 PySpark导学 试看6 Z1 z3 l6 b9 k
1-2 OOTB环境演示
5 B( f/ T. C5 h0 U+ b
5 U$ L) }- w b7 f第2章 实战环境搭建
( ^% O9 t* L r1 t5 t% t7 |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
2 O1 |, q% D/ t6 P# H2-1 -课程目录
2 A8 J* m- U# q) I8 m7 E5 q2 n2-2 -Java环境搭建, [- k; S/ l- m$ a, D* d. ^
2-3 -Scala环境搭建$ ]$ f! U) j9 T' e9 k
2-4 -Hadoop环境搭建
5 m( _# G7 h, W9 g* j* r4 P& j2-5 -Maven环境搭建. d# d9 j# \. N) Q, `! B/ t$ p5 `, v
2-6 -Python3环境部署; W! f! o& p# W/ S
2-7 -Spark源码编译及部署+ Z& @ s0 G* w" C+ K6 p
+ Q; g' G1 y& K6 }; r
第3章 Spark Core核心RDD
6 D# c4 {, b1 D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; s* k6 i. z+ o4 [
3-1 -课程目录
9 u2 w. `" L9 j& _2 h3-2 -RDD是什么
' D8 _, i5 Y& C. b2 i2 O: y! B3-3 -通过电影描述集群的强大之处
! a% C5 N- r6 X/ ~8 I: j3-4 -RDD的五大特性4 V6 H& p4 Q$ h7 h; ?9 G8 R/ o
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
4 M0 p* S) r+ D B( x0 ?, m) M3-6 -图解RDD
$ f1 h0 y, A4 T* B8 l3-7 -SparkContext&SparkConf详解
7 m6 V6 G; U& L" r( {; s8 V5 F3-8 -pyspark, E, ?3 C5 `$ \! r
3-9 -RDD创建方式一+ I/ X& a" ^2 R5 V- g m/ @
3-10 -RDD创建方式二
e+ O* S$ O2 ]; E- ~3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
$ m8 r& O& o) D8 R4 }' H) _4 Y3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行/ c+ @1 j% H* }' s3 Y9 H
# q5 I/ u: e3 A% Y5 m3 F. R% w0 X- B
第4章 Spark Core RDD编程
1 Y/ t* f2 g" M8 T; f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
. k* F/ w) T& ]6 z5 n1 {: p4-1 -课程目录1 O, D8 X M- ]& E9 m* S. z
4-2 -RDD常用操作( E1 _: B" B# G
4-3 -map算子使用详解
4 j9 ]1 N; h* V- b- k0 t, E" d- N4-4 -filter算子详解
9 D! [3 v$ j4 d3 O3 v4-5 -flatMap算子详解
. ]! ~7 d( D3 w' C# J9 W4-6 -groupByKey算子详解4 A% o2 t: s; O0 g- H% \. Y+ g8 X' ]
4-7 -reduceByKey算子详解; I+ s" c0 N' w7 |3 G' w; ]( D
4-8 -sortByKey算子详解
4 k2 S; T- U8 d: l% X4-9 -union算子使用详解
: R6 `, h" H' y7 b8 _0 Q* R4 T8 b4-10 -distinct算子使用详解
# V, R+ `! g2 v; A' ~4-11 -join算子详解
) _' M1 p' D6 e% B" _4-12 -action常用算子详解# Y8 S! B9 w0 @
4-13 -算子综合案例实战一词频统计
: m$ @3 G/ g3 y3 [4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构% e% g- Z0 b) Q; ~6 l, Y
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
- }8 a1 F% _8 T4 m) P: t8 }9 h4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
1 D8 \9 x& o$ D) o5 n. _% o+ J/ P
4 S K% r/ h5 f5 A' C% I2 A8 {( f第5章 Spark运行模式/ w J7 a. L6 P: u5 w4 t- K
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
+ d; `) M9 M' O, _- }5-1 -课程目录# Z4 p t& x* b4 W5 s4 L5 R
5-2 -local模式运行
! s. i. \ n$ y5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
. `! n: s% ], ?) D8 l5-4 -standalone模式spark-submit运行
+ ^: X8 A4 L) `/ p2 n( F. m8 z% H5-5 -yarn运行模式详解
6 l2 p# [5 H5 A$ N8 R# _
y. K2 u a! r E! Y; R( L+ v第6章 Spark Core进阶3 Q8 P4 J1 c1 b: 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& ^* Y' F: f z
6-1 -课程目录) i* o+ X4 H' j( Z2 v
6-2 -Spark核心概念详解
5 V* K2 n# f) ~/ q6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看$ U: \4 I4 K1 U. g3 ]
6-4 -Spark运行架构及注意事项
3 x j& e& |* b( @- r3 A6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分 }/ U1 B; z \9 q; o7 f q
6-6 -Spark缓存的作用
' C& K' t* C4 Y5 W- U6-7 -Spark缓存概述
, O( A8 C8 e$ p) }6-8 -Spark缓存策略详解! T1 E1 d- E: q' w4 m
6-9 -Spark缓存策略选择依据. |# L8 L$ R$ d: k7 C1 T
6-10 -Spark Lineage机制! Y3 e; c" j( k
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖& b* O/ k: D3 H' d* C, I- j
6-12 -Spark Shuffle概述7 ^8 l$ m1 ?! K. L; e
6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系- b, C( T- S$ S# Q5 }
$ z3 n- l0 Y# S第7章 Spark Core调优
+ Q2 d' @4 h/ C. C/ g7 x0 c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* X$ c# w b' M( Q$ I
7-1 -课程目录/ ?+ R6 S8 ^) d: u" k, \
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用/ ?5 @7 |" V' y/ \6 p
7-3 -优化之序列化- T0 @( I/ I6 Z! b
7-4 -优化之内存管理" Y4 }9 A ~: w# S5 z" D$ V
7-5 -优化之广播变量
1 j: H; O- z6 p5 p' }, a: n( U: |7-6 -优化之数据本地性
' d( j$ r: P8 {2 `* n; E+ E, p7 I/ k+ \' `' m ^
第8章 Spark SQL
" B7 G9 D1 m3 O2 _2 z3 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
/ h6 F6 B! z% B& p& o( C8-1 -课程目录4 u( S. v" s7 i* L
8-2 -Spark SQL前世今生
. [, f0 U8 [ r0 c/ b8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
9 }7 t: w& @; f. U8-4 -Spark SQL架构
6 U w/ r$ {. ^; e6 T( A8-5 -DataFrame&Dataset详解# s0 h! y( _& C1 P4 M
8-6 -DataFrame API编程0 _, _. k- Q& H4 d
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一3 @; Y" P, U& U( o8 V3 ~+ e
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
* a# M/ k2 J" F. c9 |- S8-9 -Spark SQL其他/ Q8 P3 r! r( O$ |
: L d! L8 _* m* U, I
第9章 Spark Streaming' m+ D8 [/ Z8 R1 e5 k
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 ^' `: v( T& W9 r
9-1 -课程目录/ a) `+ i/ o' _1 I% E8 @
9-2 -Spark Streaming概述
7 U0 @! A' d K% w: u# I7 I Y9-3 -实时流处理框架对比
4 y( C# n6 L& ^9-4 -Spark Streaming执行原理
: \6 C. Y% P4 b3 ]6 _- {9 C9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming- W) S4 v1 H# _3 q& N
9-6 -核心概念之StreamingContext
* ~8 C8 k$ O, M9-7 -核心概念之DStream及常用操作) U" k- j8 t6 i: Y. S( y
9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战# y! u1 ^# q5 t
' M% ~; e( [" [6 ~2 J
第10章 Azkaban基础篇. K* j$ E* y; E. K
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' o0 v+ Q% X: ?8 H
10-1 Azkaban基础篇课程目录1 T0 X; W6 G! Z
10-2 -工作流概述
" B6 Q# H! t1 p; @5 w, M10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
& J) T3 ?% `0 L; |: x9 y5 e9 r! |! n10-4 -常用调度框架介绍
' E9 `8 x- i+ x4 {' n: R6 s10-5 -Azkaban概述及特性
7 q1 z0 m6 w3 ^; a5 S% g# X10-6 -Azkaban架构
; B5 w7 N* J6 Z. m10-7 -Azkaban运行模式详解" D; c# h! l& w
10-8 -Azkaban源码编译
" t0 b6 c- b2 @* H10-9 -Azkaban solo server环境部署
! K5 Z; A, _, f9 g4 j3 N10-10 -Azkaban快速入门案例1 H# O6 {3 @# J7 T) v" w9 {0 h
- p2 Z$ I8 E6 m1 h3 t
第11章 Azkaban实战篇 i& k( _; r9 Q# E7 ]
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* Q( I0 f4 Y, e4 m
11-1 -Azkaban实战篇课程目录8 V" y6 |5 ?2 ?" d) K0 c2 @ Z& C
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用# ]8 u$ L/ @' J( U
11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
6 C0 @ V4 L3 D* O2 W11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
. \; p' Z, R# g3 n11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用6 Z" D @6 ~4 _, P( Q$ X+ N# j* d- ^
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用. |1 T( C8 X; }8 K
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
! V+ w% Z, I- u7 k$ S5 N) w3 q* ]% k1 \1 i! Q" M
第12章 Azkaban进阶篇
J2 k# W% d7 q% B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
& |, N# q' q- b7 S/ b. Y, m12-1 -Azkaban进阶篇课程目录7 P, I- f: z" Z) ]3 U3 c
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
/ I: P5 i7 U' n7 w; h! q9 a$ x12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
8 W* ~, j& Q0 s* k& H& N12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
; C8 U. h% r2 A2 l& H! i0 L+ B' \12-5 -Two Server Mode之使用实战8 X1 G$ Z H1 |) H
12-6 -Azkaban权限管理7 ~5 j' T( d8 R) R. j% g+ P, b
12-7 -Azkaban中AJAX API使用8 M5 M7 m) _/ Z8 B: z8 |
12-8 -Azkaban Plugin的使用$ b# a' |) G) K" D6 `& l1 |
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
/ L% m+ \ o% I- i" n8 d/ i12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
" U+ @4 ^0 J8 k H/ N; ]2 W4 ?1 m2 Y( f$ |, ~$ K$ }9 {* g
第13章 项目实战
: h6 \9 f; t% N; a. S9 J% O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% a- D9 e. ~$ T" x8 u) @
13-1 -课程目录
9 r5 P0 [! X( E& ]# }9 E; X, W13-2 -大数据项目开发流程
6 H3 m2 @2 |8 E1 I. P6 K; U13-3 -大数据企业级应用8 n" J# S& p( v) G. V% ?1 I
13-4 -企业级大数据分析平台
4 k/ ?. H: O, Y+ \/ `- z13-5 -集群数据量预估" \& u+ K# c& O3 `# B. E+ Z
13-6 -集群机器规模&资源&作业规划8 L/ F; c- y& X
13-7 -项目需求
9 ]! J! t T" y8 i8 F, _; ]13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列* A: n8 Y& v$ ? d
13-9 -SparkSQL UDF函数开发
( I! A# n1 G- \" f r% C6 }3 ]13-10 -每年Grade出现的次数统计: P! y v& b' ]9 x# P/ q
13-11 -Grade在每年中的占比统计
+ |% x$ c# s, H. U+ E$ G13-12 -ES部署及使用& R+ M2 o& V6 ^ P
13-13 -Kibana部署及使用
2 h/ o: `% a1 M/ m+ k13-14 -将作业运行到YARN上3 ^% P* f( n+ }
13-15 -统计分析结果写入ES测试
/ G, G$ {$ R. Q) k- e' z13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示7 h+ h# A% u, s2 M# l/ G- \6 I& Y
13-17 -作业
, Q8 M0 { ?+ B+ Y0 X5 R8 o& ~# X13-18 -通过Azkaban调度整个流程' l8 E& W: ]$ R
13-19 -课程总结及展望(重点关注)
$ h0 K1 f0 m) ?# x* ?, \& I
7 q. P3 h. ?- [+ c! B; `〖下载地址〗
6 K, Y# _' ]" g5 U! q/ _, g
. a G$ k. d3 u5 B# T( Q4 r7 k# ^6 u4 ^3 z# T
----------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------华丽分割线-------------, x: |; O; {- |% c. ?; y; l
3 R! B" O2 w- j. x7 L5 t〖下载地址失效反馈〗
$ Z! m7 t# e# t% j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* E8 x! |% O$ b4 t) C
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