/ Q+ V5 F: S3 J8 U: Z7 z% y2 H' @4 G7 V: G! ~; e2 n
〖课程介绍〗
6 t# T, Q! K. V B o; K' N; H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。7 X _' D9 C1 p! O: V$ B3 n
% Z# t# W7 G4 v7 i+ z〖课程目录〗9 t' Q3 }1 i! N! i; ?+ ]( L( o
第1章 课程介绍
2 F2 r3 t+ V9 \' ~/ j/ W; d课程介绍
3 f G. ~# o. _' f$ ]9 E1-1 PySpark导学 试看
% T6 n! P" t$ }- b1-2 OOTB环境演示& t( U6 j7 W. {4 ]
" ?# ^9 I" K7 T+ P8 ^ o3 B! x
第2章 实战环境搭建1 `) J" ?8 P7 x6 I) I1 L$ t0 ]8 {% e. L
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
* j& F+ k1 e& G2-1 -课程目录% J8 b; }8 O; Z Y! |2 }0 _- b
2-2 -Java环境搭建
; V* s- _9 e# y. V6 x2-3 -Scala环境搭建% o3 S ]4 o7 {3 Z9 S: Y$ f
2-4 -Hadoop环境搭建
7 V* C* U+ \5 k) t2-5 -Maven环境搭建+ _# @' ?: Z3 X+ C/ g6 l3 Z1 f% D( K, q
2-6 -Python3环境部署9 k6 T1 t; {: \7 B. l q) ~
2-7 -Spark源码编译及部署5 {; R% v4 I( G. {
9 e, x( {7 f: I8 @% l第3章 Spark Core核心RDD
- I; m2 k. k6 v* b, v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
# W: y' ^9 t* E' {% k- R2 l3-1 -课程目录( k7 u! U# W1 I) W4 `4 ^% ~
3-2 -RDD是什么( b: G7 ~; C% Z
3-3 -通过电影描述集群的强大之处
8 [; a' |' V3 g0 E7 B1 C3-4 -RDD的五大特性0 \0 [/ k8 ]' o, b) Q" r
3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
3 A: @! `4 ^8 r5 u/ T: \) [' a3-6 -图解RDD
# l) Y( b4 t, q- d$ t9 G7 `, v3-7 -SparkContext&SparkConf详解
& O1 c1 s# [* K L+ [4 g3-8 -pyspark$ L' s& b' Z- N
3-9 -RDD创建方式一; Q1 I' F1 j( h/ O
3-10 -RDD创建方式二% A7 b# k/ F9 T6 A" b9 k
3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
: H1 d3 J% T2 y: p, c- J4 C* \3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
6 B5 s( T, n2 O5 B5 z1 Z9 N
6 ~+ [1 y6 N* T6 r9 ~第4章 Spark Core RDD编程, ]" M# g- `8 ]% D) Y1 x
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8 y) w( m* D0 @9 u0 q
4-1 -课程目录0 x* x- K# M+ O* t
4-2 -RDD常用操作
( T, ^" K& }7 R" {( ?' U2 r4-3 -map算子使用详解; H5 q; w ?) @, K6 u) n! E
4-4 -filter算子详解
" X" J: V% s+ v& _+ V( B8 W4-5 -flatMap算子详解0 X1 r( ?+ b2 i
4-6 -groupByKey算子详解
' d% K& e% o: C7 e. [: c4-7 -reduceByKey算子详解
. j6 f- v* N( o" [% m. x4-8 -sortByKey算子详解5 r6 E; ]! _; E, \' l1 M
4-9 -union算子使用详解3 S& q' [7 R) }+ f3 [3 H$ g
4-10 -distinct算子使用详解
]- B! l z$ X" x4-11 -join算子详解: p$ T8 \) I! ^/ D& |0 j H3 k4 `
4-12 -action常用算子详解
! f- x; [- E0 y2 \4-13 -算子综合案例实战一词频统计0 i6 g- ~# p0 ~7 P
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构7 w% d' y' i! e, m
4-15 -算子综合案例实战之TopN统计. K$ R0 y" u( w8 Q' j" W2 G8 m$ q- p
4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
+ b1 U$ h# b; ^. D4 H) x9 u% w8 P! s0 Z* q- i2 W! [) A9 Y: q$ @0 Z% K
第5章 Spark运行模式! a! _/ s6 u$ F4 u$ v( N" r% b3 c7 w% \
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式" q. J+ s/ y. w: ?) E$ T& Y- Q
5-1 -课程目录$ E* S& O0 e1 ?
5-2 -local模式运行1 k$ A4 ~8 }+ R# N( d
5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行1 T6 f& d! r8 W# U4 z. q
5-4 -standalone模式spark-submit运行
1 g, F& Q/ Y8 H5-5 -yarn运行模式详解/ {/ {4 E2 q; P# w' o
/ a# i$ v4 T% e E6 F" S1 Y
第6章 Spark Core进阶
" p' B( v) X5 `* ?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
" W+ ]5 `! H+ y( ^6 Y6-1 -课程目录3 v" ?; Z" `! v W3 p5 t
6-2 -Spark核心概念详解* _9 O% G/ r$ e* L3 d2 ~
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看1 T% H3 T: l% d# a5 j- r
6-4 -Spark运行架构及注意事项
- c/ a/ U3 j' g& R* O1 v% d6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分) Q6 u. u2 ?3 e* @& ~; Y
6-6 -Spark缓存的作用
% C1 S& T1 [6 E3 c' \8 H6-7 -Spark缓存概述
( T7 l* h, D; e+ \6 B9 s% s# z# [6-8 -Spark缓存策略详解; j ^! E* X- D8 m1 S4 k$ _
6-9 -Spark缓存策略选择依据# a* C* m; v4 n, h5 k+ {$ n
6-10 -Spark Lineage机制1 @: }9 R, t% y5 d- i' j' B
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖) ~; x5 O7 b- j
6-12 -Spark Shuffle概述
. R) C5 z: o' r/ G% ^8 w8 Y* C# [6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系% @7 R3 Y/ z* D7 l
) W" p1 b& m4 l* }' l0 Z' h2 B8 p+ [第7章 Spark Core调优* J, I* l h$ o1 w+ w& k
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1 e. Y( E* s9 n" P% J+ d% R
7-1 -课程目录0 d$ c1 n; [) N
7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
1 G1 V9 S( Z" o1 ^- \; n, j1 O7-3 -优化之序列化' \, ~" [' b; ]$ Y' o: r8 ?5 Q! n
7-4 -优化之内存管理3 g# @7 y/ D/ d8 R8 I
7-5 -优化之广播变量
3 s" M( j" Z0 ~7 ` l* f" j7-6 -优化之数据本地性
* O: i8 [2 ]! q( R
9 f; r; K$ \( g* h第8章 Spark SQL
4 O7 S& z1 m: S' z' d7 A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
v! m4 S+ H' t5 P# }8-1 -课程目录
* g$ ^4 F8 A: v0 _, C8-2 -Spark SQL前世今生2 {' o0 S9 X- @7 e( ]
8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
( z2 S: Y P+ m1 c( k* G1 C# J8-4 -Spark SQL架构
{1 \' E# L. w8-5 -DataFrame&Dataset详解2 B6 M2 \6 g% l7 m
8-6 -DataFrame API编程8 V. q) g: S' X1 ? {) x; {
8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一9 R* w# p1 F, h' |; P
8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
$ J+ k& X6 o8 I8-9 -Spark SQL其他0 O; F8 ?! K) [' b# V0 k
, w& q4 B9 p" x" X. A% ?( v
第9章 Spark Streaming
# l, d7 Z1 a5 g$ z R& H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
% Q7 v" O: i- _, h1 i8 ~9-1 -课程目录' C: P p c7 \8 c+ |4 i) |8 {
9-2 -Spark Streaming概述$ s. l0 P, y Q2 T+ q
9-3 -实时流处理框架对比$ w- ^9 p$ e4 R8 E; ^- V3 Z
9-4 -Spark Streaming执行原理; [! o2 \! N5 E7 u p. p
9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
4 r0 w8 S" p8 O& S. V6 P8 {9-6 -核心概念之StreamingContext6 C& J# l e! U& ^! p
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
S7 J# _0 K" e8 @' E4 \9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
" O0 V- A/ K* t1 o; f) L3 ^* \( C* b
第10章 Azkaban基础篇5 ^4 e3 l+ h) c) O# {
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
9 _, R* U& x$ ^10-1 Azkaban基础篇课程目录" T, o: y6 y2 W( Y' j% o4 l
10-2 -工作流概述3 E9 r8 S9 m# w0 ^$ n
10-3 -工作流在大数据处理中的重要性+ U) I* J7 F& j
10-4 -常用调度框架介绍
( [9 U7 E# @: T# Z10-5 -Azkaban概述及特性
: I; g7 P- V2 Y10-6 -Azkaban架构' }* H, m- Y4 F2 f/ I$ t+ r
10-7 -Azkaban运行模式详解/ _4 o' q/ [( t" ~8 Y2 r; s$ s
10-8 -Azkaban源码编译
% g2 @4 K" {4 y( U! g2 z10-9 -Azkaban solo server环境部署
% `' T4 ]2 S- D- N: K0 `8 \10-10 -Azkaban快速入门案例
- @5 J5 l2 U/ _+ Y8 {3 s
`2 E$ F( p) M0 I: W1 S3 v第11章 Azkaban实战篇, x; ]7 d7 P: r z: U1 m6 \2 u
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
% t! w( V) X3 J3 h0 Y11-1 -Azkaban实战篇课程目录( N8 n5 J6 }8 E9 z9 [3 ?% X8 `
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
: W* n' J: O8 [0 B1 _$ z11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
5 y, t) j3 ]' ]( V' P* F2 w11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用$ u7 h1 D! T0 O( h
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用- a4 H) Z# W7 R
11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用' N( }% ~: Z: ?) l1 X. k
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用9 G& z. H$ X, S2 r6 V* t
' P0 e$ C' ^6 E K( ^' Z- p5 g/ i7 t, h
第12章 Azkaban进阶篇
Z+ ^4 r# ^ R1 x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
, d$ [4 q4 _( l1 V8 X2 I12-1 -Azkaban进阶篇课程目录+ w# h0 z. Q; W3 \1 e
12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
3 u) m( Q" M( e7 g12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
9 A7 _1 |4 \! Y4 U v* t/ w12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
1 x3 B& ^1 l& k$ t9 h) e12-5 -Two Server Mode之使用实战: N" ]( b) `/ J& T7 S+ _& R
12-6 -Azkaban权限管理. M2 g; O8 { e# l/ N
12-7 -Azkaban中AJAX API使用( F+ X' w5 l' g4 _
12-8 -Azkaban Plugin的使用
T2 [& u. B" G, Q5 P `9 s0 o4 R' U12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
, |; {! k; z2 ?9 x" e ~# t12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
7 ^ ~9 Q6 ]: l) |( w: {( b& X3 m( j" G9 d- `& r: y+ g% g5 W
第13章 项目实战
2 B j2 o4 d( _* ?( Q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
Z3 l8 q, h$ t% {/ s6 V: I) z13-1 -课程目录" ?7 t, b$ x U G9 U/ O
13-2 -大数据项目开发流程. }5 ^. _% D2 s3 W% n8 t
13-3 -大数据企业级应用
" j" V) G6 c0 M' l13-4 -企业级大数据分析平台
" A' |+ ~# r# C' Y8 n13-5 -集群数据量预估
: w( U- z3 Z6 j3 h' @) A13-6 -集群机器规模&资源&作业规划" Z/ Z) r) B8 J9 j4 }, \
13-7 -项目需求
* t' X' t& H. F' r' j8 D$ Y5 g13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
% X; R3 |& o4 U6 m& L( |13-9 -SparkSQL UDF函数开发, m# j4 v+ g* e, Y! r U
13-10 -每年Grade出现的次数统计6 U; C; r2 l# q S; p8 H/ r
13-11 -Grade在每年中的占比统计
$ f! Z4 s4 m. F3 B+ w) ]8 |- r13-12 -ES部署及使用; m, ~; L7 w( C& ^+ K: W( V
13-13 -Kibana部署及使用0 Y5 S# \+ Z3 R; X. S+ G
13-14 -将作业运行到YARN上
5 Y+ P; S; m/ o/ Y+ X13-15 -统计分析结果写入ES测试
/ _2 n; V2 U! }13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示) }, G! s0 X3 E( E. O
13-17 -作业. ~2 l2 Q: m3 t I2 @
13-18 -通过Azkaban调度整个流程
3 L1 s( u5 n/ D" I1 F13-19 -课程总结及展望(重点关注)* O Q4 o- q+ J% ~; F
! H8 D; @3 v& v〖下载地址〗
$ l! Z" k3 N, W, y4 z% K
' b* f9 S$ D4 M( T+ ]$ c) B' F. {3 I$ v
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; N1 w9 Z" N( D3 O% S1 P3 M) q; v0 [〖下载地址失效反馈〗
4 b! G; i7 T0 R8 t. z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
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