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Python3实战Spark大数据分析及调度 (网盘分享)

程序员文章站 2022-04-15 08:58:12
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python3实战spark大数据分析及调度

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Python3实战Spark大数据分析及调度 (网盘分享)

 

 部分课程截图:

Python3实战Spark大数据分析及调度 (网盘分享)

 

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  • 第1章 课程介绍

    课程介绍

    •  1-1 pyspark导学试看
    •  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试看
    •  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核心概念试看
    •  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)