0 ?" R3 V3 T1 b- G6 h0 u0 z
* V$ b! q f3 [/ K4 {〖课程介绍〗! g2 W0 `/ @1 m: ?% a# _
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。
1 i- ^9 `6 a$ X! s1 m: h/ {
+ B2 [# w& ^- k. _% I$ W〖课程目录〗
) z; g! G3 c. D/ n第1章 课程介绍: G- r/ v, r$ ~
课程介绍4 G* s3 M, K, W9 K* {
1-1 PySpark导学 试看
1 O6 d6 I6 s& R( W, O! ^4 a1-2 OOTB环境演示
- M- ^2 C7 o2 F" Z. O0 X
$ C3 S' Z0 g, m' U# J第2章 实战环境搭建
7 W) Z5 G! C% F) q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
) K$ s, d; s) ^ U, }1 e2-1 -课程目录: ~/ [5 e) f0 q- t6 I& h
2-2 -Java环境搭建
8 K; S) ?' N& l- I$ U' g" O5 F2-3 -Scala环境搭建
0 \& ^. P2 \6 q$ i' }- D- @2-4 -Hadoop环境搭建/ o# W2 w$ B+ K1 x
2-5 -Maven环境搭建
4 V! P* ~' i' y& f3 F2-6 -Python3环境部署1 A& d- ~! e& h: k3 W" a
2-7 -Spark源码编译及部署% x: U E1 I" r" r7 k9 _/ b1 [. o
+ R- N) N, |/ b) D8 V+ A' \: {% |" u第3章 Spark Core核心RDD
7 L6 p4 }$ i1 I8 v+ H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. f) f' r$ L& Q! B1 _1 u3-1 -课程目录
) _9 L8 T/ ]3 h1 `- V% `3-2 -RDD是什么; ~1 u" u$ h& X# ]+ h& w
3-3 -通过电影描述集群的强大之处, O& v" G( U1 H9 H+ i5 n7 y: `. ~
3-4 -RDD的五大特性
1 x/ \, g' c7 n* w5 V3-5 -RDD特性在源码中的体现 试看
; M. q% j( ?4 ^+ _4 o$ H3-6 -图解RDD3 V, R( q$ \8 f1 _$ A0 R8 m$ L
3-7 -SparkContext&SparkConf详解% k6 c3 |+ f" J; X, N3 J: {5 c
3-8 -pyspark
3 N" l/ P" i8 `5 t9 N# x) R8 K r3-9 -RDD创建方式一! L9 Z$ U8 o0 A
3-10 -RDD创建方式二
2 w1 K8 I9 c V. E w( U3 A3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
; H8 K: J5 V. \, I$ Q2 F3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行; J. F- i7 H7 J4 C6 m9 q$ ~
; V9 X" C9 d, ], z7 }* B第4章 Spark Core RDD编程
- P2 p* K$ o0 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 Q5 o; c' @% I5 c7 v1 m
4-1 -课程目录
2 F1 l) Q% Q' P, P( d l4-2 -RDD常用操作
: I; s/ e* ?* P% K4 q4-3 -map算子使用详解
) k1 ?7 M% Z; j6 S4-4 -filter算子详解
) K9 P3 c1 B3 \4 H, c# l3 ~4-5 -flatMap算子详解1 ~( Q' \" x1 c0 G, b% m
4-6 -groupByKey算子详解% _9 c- J; [- b$ z8 J, Q+ ^& R5 z
4-7 -reduceByKey算子详解
$ {- l1 P7 E( e" O7 `4-8 -sortByKey算子详解 D4 A# s9 s/ }: q8 a- K' [/ ~ u
4-9 -union算子使用详解
0 h& R: ~; r0 q" Q. X) x4-10 -distinct算子使用详解
1 t" P3 P3 x7 O: {: o; l4-11 -join算子详解
4 C4 O9 N. c3 k& B4-12 -action常用算子详解
N' j6 l/ K: i# g4-13 -算子综合案例实战一词频统计; ^: F& V+ h6 L$ R
4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
4 c9 D9 T# N4 i( E: Y2 ^0 {4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
3 ?; T9 c' S% M! L# u% U* V4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
* C9 Q2 e7 V0 g% ?( M' N5 u) p# ^; W+ s
第5章 Spark运行模式0 e$ u, I4 v0 v; p
本章将介绍Spark的几种运行模式，需要重点掌握on YARN模式
6 b. _$ p/ m! o5-1 -课程目录 S- f: h8 M6 C1 S6 w6 f- V: i! V
5-2 -local模式运行
1 E7 V. @- x; F( R: V5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行! [! `, D b5 @7 C& H# }; d& W
5-4 -standalone模式spark-submit运行( [% i2 [) l1 o/ d
5-5 -yarn运行模式详解4 ~2 _ b+ e6 u* h5 m. a
, [3 ?. Q% r0 a: U3 ^9 D7 Y
第6章 Spark Core进阶0 Y7 k `3 I$ U7 Q) d
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
) i: i1 U# M* X k& D/ _/ r5 a! Q6-1 -课程目录
* M$ f9 n& r2 t/ Q5 G6-2 -Spark核心概念详解+ d v3 s) z! I0 x5 P
6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念 试看" t6 T: U$ C& p8 X
6-4 -Spark运行架构及注意事项9 a" W7 X% O. v2 P2 u/ F
6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分4 J3 R! x0 Y% G. Y" f, H
6-6 -Spark缓存的作用+ z" d* g) q9 O, O# l }5 l+ G5 J
6-7 -Spark缓存概述
( v' ]; o) e6 }1 j" R6-8 -Spark缓存策略详解
. S* W" @' E5 ?: \; i6-9 -Spark缓存策略选择依据
) t! x0 k9 K4 q9 J$ Q6-10 -Spark Lineage机制% y" l I( @4 \8 S& \* n9 M
6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
. Z- ?, t8 M, z5 P5 M2 \4 T2 K8 A6-12 -Spark Shuffle概述
0 B$ m, e% d& {0 T, K- x( g6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
* A9 B6 e& V( W% k) \$ m9 @: K5 }3 R4 ]1 L
第7章 Spark Core调优5 T* i; c' t% K6 B5 D; a1 F
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, e' L5 e# S+ R) I# O c; V
7-1 -课程目录
- h8 y' I+ ?) \3 K7-2 -优化之HistoryServer配置及使用2 `1 H$ |( S, h% \5 h2 b& h
7-3 -优化之序列化5 ^5 E& H% O: ~( T2 q0 l
7-4 -优化之内存管理
2 h1 m4 k; {, X: M6 q0 s; t7-5 -优化之广播变量7 h3 Z9 d8 Z- ?! F
7-6 -优化之数据本地性
. u: p6 \7 {, B, f* a
6 W+ |! G( U, a6 X. H第8章 Spark SQL, v8 u: p$ I k
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
3 m$ b* O/ O6 v- }! x8-1 -课程目录2 ^( W1 I" q" k1 r) _- Y$ A% @
8-2 -Spark SQL前世今生
4 o7 o/ w' D1 Z" t) I8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
2 u" @/ [0 `: F8-4 -Spark SQL架构
/ S# i# Z {0 @1 H8-5 -DataFrame&Dataset详解0 x. ]# |/ G' w" Q
8-6 -DataFrame API编程
: ]3 q/ T& q/ n8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
) E/ z# Z: Z3 {6 |/ L8 K8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二. w2 H/ Q5 e+ z" Z$ o# q
8-9 -Spark SQL其他
2 m+ M) q) ]0 @! v( [: T1 P7 d
9 K4 w9 o m/ U9 U8 R2 V" S) q+ H第9章 Spark Streaming5 F( [9 l5 r o7 ^. 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 }9 R! I: ? X
9-1 -课程目录9 Q" Z1 g0 _2 u, w( Z1 z$ A
9-2 -Spark Streaming概述$ y$ C; N( z# V5 q }- X0 N* X
9-3 -实时流处理框架对比8 ^' b J/ E. H" o/ }! N
9-4 -Spark Streaming执行原理
1 ?6 Q/ [! ~* a* M/ t; c! e; x9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
( e' Q( f M4 P2 q9-6 -核心概念之StreamingContext/ @0 A% I5 B( |& l( r$ u
9-7 -核心概念之DStream及常用操作
7 w/ w( p" C1 G. O2 J9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
$ o% |; a. W2 N! ~" M K3 A: s! W n8 ?- Q2 M$ T6 I
第10章 Azkaban基础篇
& g" C& r& r* X0 U F7 _3 X: 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( ~* D& o' p8 a' Y$ t
10-1 Azkaban基础篇课程目录# g" ]# E1 X( [: `
10-2 -工作流概述
1 _' s1 q0 g: T- g+ b9 R10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
( A/ t* h1 v1 o7 U' C( N. L10-4 -常用调度框架介绍
7 E H7 K& o, ~: L! ~10-5 -Azkaban概述及特性& H e, B& \' K/ v6 X8 Z9 @. A
10-6 -Azkaban架构
9 c( F% j( w5 ~' c$ u% s. j0 L10-7 -Azkaban运行模式详解
4 {' [2 d; P! }10-8 -Azkaban源码编译
9 g7 v3 j2 [$ \10-9 -Azkaban solo server环境部署
5 _: l' L k9 {/ o) j10-10 -Azkaban快速入门案例
9 Q2 d7 ?( I2 C+ n: G9 o' w- u+ I. Q% Y( s, h* v8 R
第11章 Azkaban实战篇3 d+ Q6 C4 c- p0 Q. w
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
8 C) G$ L; k. O; M- b" I11-1 -Azkaban实战篇课程目录0 F# ?7 ]4 k8 O% V# G
11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
: p0 s4 }3 p) k3 E) `1 }11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
7 c, e/ t1 T3 X11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用& x9 t6 ]! o$ I
11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
7 [& R* D. Z0 o8 a! X0 c. R; t; b+ l1 ~11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用9 E8 V _4 Q7 ]' }0 p7 k
11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
3 e: @- E* t% M% K
" m$ m0 p0 b$ k5 M: U& v$ z第12章 Azkaban进阶篇+ O! H/ x3 A% y, X4 D- i
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) R( i# B1 Z- R( X' r3 Z/ T7 {
12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
: T' r1 J$ A4 X% Q3 B6 J; c; l8 R12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作6 ]' t: T/ x8 m7 }
12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
: R. P( @) S1 ^2 F12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建/ X9 r* E0 N0 Q5 v
12-5 -Two Server Mode之使用实战% I2 y- u4 B/ v+ \
12-6 -Azkaban权限管理7 z$ d6 T: V: N) c3 n
12-7 -Azkaban中AJAX API使用
6 u" P9 ~% Q# G2 |" f! q12-8 -Azkaban Plugin的使用# q$ j4 U; W; [/ F$ ?
12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
0 h$ v) m1 H4 `: M+ s12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路! S4 j# U( ~( @- n
: T" K* g6 C! v9 b- B: a ]
第13章 项目实战5 v3 s' P& m% [, K1 H8 Z1 } _+ B2 R
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5 s. {- R* D7 M0 ~; e% Y' I
13-1 -课程目录$ d0 c' e* s; @& k/ G
13-2 -大数据项目开发流程8 [+ K8 g5 g, U+ s. m
13-3 -大数据企业级应用
. W% i& k1 u9 Z13-4 -企业级大数据分析平台% D2 Q7 ?* s0 x
13-5 -集群数据量预估
/ [+ C; M8 d# [13-6 -集群机器规模&资源&作业规划: y& Z Q y5 Y9 K8 ?: T
13-7 -项目需求
/ X5 r) o/ o1 P% l, `13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
" W: m) F0 C; g" d13-9 -SparkSQL UDF函数开发% g) l7 ?- r0 }' G1 U
13-10 -每年Grade出现的次数统计
% [( x2 {/ W9 k- o+ L13-11 -Grade在每年中的占比统计4 O; j) f: g4 N6 h
13-12 -ES部署及使用
( N4 P: I& `1 o$ [3 r0 c' y13-13 -Kibana部署及使用
. @8 p. z4 z' v; ^) l- n13-14 -将作业运行到YARN上
9 d0 c/ ~5 v+ I& m13-15 -统计分析结果写入ES测试
, p- x# A3 Z% B: h0 j: @13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示3 U- I; E! N: @" `* v) n$ x5 y
13-17 -作业+ \6 W' [$ O+ {; B6 E1 \0 u
13-18 -通过Azkaban调度整个流程$ c. A: T5 h" D3 E
13-19 -课程总结及展望(重点关注)! t' R, D# _# J9 y, Z) a j
4 M( \ }1 x% u$ l0 E
〖下载地址〗8 _2 x7 X. Q8 e4 ~2 F
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- t. J7 s3 H( C2 e8 x〖下载地址失效反馈〗; c- Z- u" N1 s, z8 F- B; `
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 r" x6 {: j1 P
4 P4 x6 l- M9 `* a5 H8 R" A
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