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【No388】使用python3实现Spark大数据分析引擎和任务调度

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  • TA的每日心情
    开心
    2018-8-25 14:10
  • 签到天数: 222 天

    [LV.7]常住居民III

    发表于 2018-12-22 13:51:35 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

    【No388】使用python3实现Spark大数据分析引擎和任务调度

    下载地址:

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    失效声明:

    如果资料失效,VIP和荣耀会员或者使用金币兑换的普通会员,可以直接联系资料客服索取:点击这里给我发消息。在线时间为:8:00-23:30。

    如何获取:

    1,本资料VIP会员、荣耀会员网盘链接直接可见,购买VIP:点我进入淘宝购买页面>>>,购买荣耀会员:点我进入淘宝购买页面>>>。荣耀会员可以加站长QQ提供技术指导和学习帮助。
    2,非荣耀会员使用50000Java金币兑换,淘宝购买卡密充值(拍需5个):点我进入淘宝购买页面>>>

    资源描述及截图:

    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。

    课程目录:
    第1章 课程介绍
    课程介绍

    1-1 PySpark导学
    1-2 OOTB环境演示
    第2章 实战环境搭建
    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

    2-1 -课程目录
    2-2 -java环境搭建
    2-3 -Scala环境搭建
    2-4 -Hadoop环境搭建
    2-5 -Maven环境搭建
    2-6 -Python3环境部署
    2-7 -Spark源码编译及部署
    第3章 Spark Core核心RDD
    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

    3-1 -课程目录
    3-2 -RDD是什么
    3-3 -通过电影描述集群的强大之处
    3-4 -RDD的五大特性
    3-5 -RDD特性在源码中的体现
    3-6 -图解RDD
    3-7 -SparkContext&SparkConf详解
    3-8 -pyspark
    3-9 -RDD创建方式一
    3-10 -RDD创建方式二
    3-11 -使用IDE开发pyspark应用程序
    3-12 -提交pyspark作业到服务器上运行
    第4章 Spark Core RDD编程
    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

    4-1 -课程目录
    4-2 -RDD常用操作
    4-3 -map算子使用详解
    4-4 -filter算子详解
    4-5 -flatMap算子详解
    4-6 -groupByKey算子详解
    4-7 -reduceByKey算子详解
    4-8 -sortByKey算子详解
    4-9 -union算子使用详解
    4-10 -distinct算子使用详解
    4-11 -join算子详解
    4-12 -action常用算子详解
    4-13 -算子综合案例实战一词频统计
    4-14 -算子综合案例实战之词频统计重构
    4-15 -算子综合案例实战之TopN统计
    4-16 -算子综合案例实战之平均数统计
    第5章 Spark运行模式
    本章将介绍Spark的几种运行模式,需要重点掌握on Yarn模式

    5-1 -课程目录
    5-2 -local模式运行
    5-3 -standalone模式环境搭建及pyspark运行
    5-4 -standalone模式spark-submit运行
    5-5 -yarn运行模式详解
    第6章 Spark Core进阶
    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

    6-1 -课程目录
    6-2 -Spark核心概念详解
    6-3 -结合Spark UI详解Spark核心概念
    6-4 -Spark运行架构及注意事项
    6-5 -Spark和Hadoop重要概念区分
    6-6 -Spark缓存的作用
    6-7 -Spark缓存概述
    6-8 -Spark缓存策略详解
    6-9 -Spark缓存策略选择依据
    6-10 -Spark Lineage机制
    6-11 -Spark窄依赖和宽依赖
    6-12 -Spark Shuffle概述
    6-13 -图解RDD的shuffle以及依赖关系
    第7章 Spark Core调优
    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

    7-1 -课程目录
    7-2 -优化之HistoryServer配置及使用
    7-3 -优化之序列化
    7-4 -优化之内存管理
    7-5 -优化之广播变量
    7-6 -优化之数据本地性
    第8章 Spark SQL
    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

    8-1 -课程目录
    8-2 -Spark SQL前世今生
    8-3 -Spark SQL概述&错误认识纠正
    8-4 -Spark SQL架构
    8-5 -DataFrame&Dataset详解
    8-6 -DataFrame API编程
    8-7 -RDD与DataFrame互操作方法一
    8-8 -RDD与DataFrame互操作方法二
    8-9 -Spark SQL其他
    第9章 Spark Streaming
    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

    9-1 -课程目录
    9-2 -Spark Streaming概述
    9-3 -实时流处理框架对比
    9-4 -Spark Streaming执行原理
    9-5 -从词频统计案例来了解SparkStreaming
    9-6 -核心概念之StreamingContext
    9-7 -核心概念之DStream及常用操作
    9-8 -SparkStreaming操作文件系统数据实战
    第10章 Azkaban基础篇
    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

    10-1 Azkaban基础篇课程目录
    10-2 -工作流概述
    10-3 -工作流在大数据处理中的重要性
    10-4 -常用调度框架介绍
    10-5 -Azkaban概述及特性
    10-6 -Azkaban架构
    10-7 -Azkaban运行模式详解
    10-8 -Azkaban源码编译
    10-9 -Azkaban solo server环境部署
    10-10 -Azkaban快速入门案例
    第11章 Azkaban实战篇
    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

    11-1 -Azkaban实战篇课程目录
    11-2 -依赖作业在Azkaban中的使用
    11-3 -HDFS作业在Azkaban中的使用
    11-4 -MapReduce作业在Azkaban中的使用
    11-5 -Hive作业在Azkaban中的使用
    11-6 -定时调度作业在Azkaban中的使用
    11-7 -邮件告警及SLA在Azkaban中的使用
    第12章 Azkaban进阶篇
    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

    12-1 -Azkaban进阶篇课程目录
    12-2 -Two Server Mode之数据库准备工作
    12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
    12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
    12-5 -Two Server Mode之使用实战
    12-6 -Azkaban权限管理
    12-7 -Azkaban中AJAX API使用
    12-8 -Azkaban Plugin的使用
    12-9 -Azkaban中短信告警改造思路
    12-10 Azbakan在生产上使用的改造思路
    第13章 项目实战
    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

    13-1 -课程目录
    13-2 -大数据项目开发流程
    13-3 -大数据企业级应用
    13-4 -企业级大数据分析平台
    13-5 -集群数据量预估
    13-6 -集群机器规模&资源&作业规划
    13-7 -项目需求
    13-8 -数据加载成DataFrame并选出需要的列
    13-9 -SparkSQL UDF函数开发
    13-10 -每年Grade出现的次数统计
    13-11 -Grade在每年中的占比统计
    13-12 -ES部署及使用
    13-13 -Kibana部署及使用
    13-14 -将作业运行到YARN上
    13-15 -统计分析结果写入ES测试
    13-16 -统计分析结果入ES并通过Kibana图形化展示
    13-17 -作业
    13-18 -通过Azkaban调度整个流程
    13-19 -课程总结及展望(重点关注)


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  • TA的每日心情
    无聊
    2019-1-4 10:59
  • 签到天数: 127 天

    [LV.7]常住居民III

    发表于 2018-12-22 23:46:57 | 显示全部楼层
    感谢您的无私精神...
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  • TA的每日心情
    开心
    2018-12-17 11:58
  • 签到天数: 19 天

    [LV.4]偶尔看看III

    发表于 2018-12-23 15:02:46 | 显示全部楼层
    开始学习了,希望能找份好工作
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  • TA的每日心情
    开心
    2016-6-19 20:22
  • 签到天数: 3 天

    [LV.2]偶尔看看I

    发表于 2018-12-24 13:43:47 | 显示全部楼层
    不错哦  喜欢 嘿嘿
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  • TA的每日心情
    开心
    2018-7-27 11:28
  • 签到天数: 13 天

    [LV.3]偶尔看看II

    发表于 2018-12-24 18:39:05 | 显示全部楼层
    资料快到碗里来。
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  • TA的每日心情

    2018-6-9 00:14
  • 签到天数: 29 天

    [LV.4]偶尔看看III

    发表于 2018-12-25 00:34:16 | 显示全部楼层
    必须支持。。。。。。。
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  • TA的每日心情
    开心
    8 小时前
  • 签到天数: 57 天

    [LV.5]常住居民I

    发表于 2018-12-25 18:34:26 | 显示全部楼层
    前来围观,LZ好样的!
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  • TA的每日心情

    2018-9-21 00:12
  • 签到天数: 31 天

    [LV.5]常住居民I

    发表于 2018-12-26 05:29:05 | 显示全部楼层
    资料快过来。。。
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  • TA的每日心情
    难过
    6 天前
  • 签到天数: 34 天

    [LV.5]常住居民I

    发表于 2018-12-26 10:04:02 | 显示全部楼层
    碉堡了!
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