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Python3實戰(zhàn)Spark大數(shù)據(jù)分析及調(diào)度課程培訓(xùn)

 
  班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
      每個班級的人數(shù)限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點
上部份地點:【上海】同濟大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2019年1月26日
  實驗設(shè)備
    ◆小班教學(xué),教學(xué)效果好
       
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  質(zhì)量保障

       1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓(xùn)班中重聽;
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。☆合格學(xué)員免費頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書,提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年,端海學(xué)員的能力得到大家的認同,受到用人單位的廣泛贊譽,端海的證書受到廣泛認可。

部份程大綱
 
  • 第1章 課程介紹
    課程介紹
  • 1-1 PySpark導(dǎo)學(xué) 試看
    1-2 OOTB環(huán)境演示
    第2章 實戰(zhàn)環(huán)境搭建
    工欲善其事必先利其器,本章講述JDK、Scala、Hadoop、Maven、Python3以及Spark源碼編譯及部署
  • 2-1 -課程目錄
    2-2 -Java環(huán)境搭建
    2-3 -Scala環(huán)境搭建
    2-4 -Hadoop環(huán)境搭建
    2-5 -Maven環(huán)境搭建
    2-6 -Python3環(huán)境部署
    2-7 -Spark源碼編譯及部署
    第3章 Spark Core核心RDD
    本章詳細講解RDD是什么以及特性(面試常考)、Spark中兩個核心類SparkContext和SparkConf、pyspark啟動腳本分析、RDD的創(chuàng)建方式以及如何使用IDE開發(fā)Python Spark應(yīng)用程序并提交到服務(wù)器上運行
  • 3-1 -課程目錄
    3-2 -RDD是什么
    3-3 -通過電影描述集群的強大之處
    3-4 -RDD的五大特性
    3-5 -RDD特性在源碼中的體現(xiàn) 試看
    3-6 -圖解RDD
    3-7 -SparkContext&SparkConf詳解
    3-8 -pyspark
    3-9 -RDD創(chuàng)建方式一
    3-10 -RDD創(chuàng)建方式二
    3-11 -使用IDE開發(fā)pyspark應(yīng)用程序
    3-12 -提交pyspark作業(yè)到服務(wù)器上運行
    第4章 Spark Core RDD編程
    本章將針對RDD中常用的算子進行詳細案例講解,并進行綜合案例實戰(zhàn)
  • 4-1 -課程目錄
    4-2 -RDD常用操作
    4-3 -map算子使用詳解
    4-4 -filter算子詳解
    4-5 -flatMap算子詳解
    4-6 -groupByKey算子詳解
    4-7 -reduceByKey算子詳解
    4-8 -sortByKey算子詳解
    4-9 -union算子使用詳解
    4-10 -distinct算子使用詳解
    4-11 -join算子詳解
    4-12 -action常用算子詳解
    4-13 -算子綜合案例實戰(zhàn)一詞頻統(tǒng)計
    4-14 -算子綜合案例實戰(zhàn)之詞頻統(tǒng)計重構(gòu)
    4-15 -算子綜合案例實戰(zhàn)之TopN統(tǒng)計
    4-16 -算子綜合案例實戰(zhàn)之平均數(shù)統(tǒng)計
    第5章 Spark運行模式
    本章將介紹Spark的幾種運行模式,需要重點掌握on YARN模式
  • 5-1 -課程目錄
    5-2 -local模式運行
    5-3 -standalone模式環(huán)境搭建及pyspark運行
    5-4 -standalone模式spark-submit運行
    5-5 -yarn運行模式詳解
    第6章 Spark Core進階
    本章將介紹Spark中的核心術(shù)語、運行架構(gòu)、并對比Spark和MapReduce的概念區(qū)分、存儲策略及選擇方式、寬窄依賴及Shuffle
  • 6-1 -課程目錄
    6-2 -Spark核心概念詳解
    6-3 -結(jié)合Spark UI詳解Spark核心概念 試看
    6-4 -Spark運行架構(gòu)及注意事項
    6-5 -Spark和Hadoop重要概念區(qū)分
    6-6 -Spark緩存的作用
    6-7 -Spark緩存概述
    6-8 -Spark緩存策略詳解
    6-9 -Spark緩存策略選擇依據(jù)
    6-10 -Spark Lineage機制
    6-11 -Spark窄依賴和寬依賴
    6-12 -Spark Shuffle概述
    6-13 -圖解RDD的shuffle以及依賴關(guān)系
    第7章 Spark Core調(diào)優(yōu)
    本章將從Spark作業(yè)性能指標、序列化、內(nèi)存管理、廣播變量及數(shù)據(jù)本地化這幾個方面來介紹Spark作業(yè)的調(diào)優(yōu)
  • 7-1 -課程目錄
    7-2 -優(yōu)化之HistoryServer配置及使用
    7-3 -優(yōu)化之序列化
    7-4 -優(yōu)化之內(nèi)存管理
    7-5 -優(yōu)化之廣播變量
    7-6 -優(yōu)化之數(shù)據(jù)本地性
    第8章 Spark SQL
    本章將講解Spark SQL的架構(gòu)、DataFrame&Dataset、以及如何使用Python API來對DataFrame進行編程
  • 8-1 -課程目錄
    8-2 -Spark SQL前世今生
    8-3 -Spark SQL概述&錯誤認識糾正
    8-4 -Spark SQL架構(gòu)
    8-5 -DataFrame&Dataset詳解
    8-6 -DataFrame API編程
    8-7 -RDD與DataFrame互操作方法一
    8-8 -RDD與DataFrame互操作方法二
    8-9 -Spark SQL其他
    第9章 Spark Streaming
    本章將講解Spark Streaming的核心概念、執(zhí)行原理、以及如何Python API來對Spark Streaming進行編程
  • 9-1 -課程目錄
    9-2 -Spark Streaming概述
    9-3 -實時流處理框架對比
    9-4 -Spark Streaming執(zhí)行原理
    9-5 -從詞頻統(tǒng)計案例來了解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操作文件系統(tǒng)數(shù)據(jù)實戰(zhàn)
    第10章 Azkaban基礎(chǔ)篇
    本章將講解Azkaban的特性、架構(gòu)、運行模式、源碼編譯及部署、快速入門
  • 10-1 Azkaban基礎(chǔ)篇課程目錄
    10-2 -工作流概述
    10-3 -工作流在大數(shù)據(jù)處理中的重要性
    10-4 -常用調(diào)度框架介紹
    10-5 -Azkaban概述及特性
    10-6 -Azkaban架構(gòu)
    10-7 -Azkaban運行模式詳解
    10-8 -Azkaban源碼編譯
    10-9 -Azkaban solo server環(huán)境部署
    10-10 -Azkaban快速入門案例
    第11章 Azkaban實戰(zhàn)篇
    本章將講解如何使用Azkaban來完成HDFS、MapReduce、Hive作業(yè)的調(diào)度、定時作業(yè)調(diào)度以及郵件告警
  • 11-1 -Azkaban實戰(zhàn)篇課程目錄
    11-2 -依賴作業(yè)在Azkaban中的使用
    11-3 -HDFS作業(yè)在Azkaban中的使用
    11-4 -MapReduce作業(yè)在Azkaban中的使用
    11-5 -Hive作業(yè)在Azkaban中的使用
    11-6 -定時調(diào)度作業(yè)在Azkaban中的使用
    11-7 -郵件告警及SLA在Azkaban中的使用
    第12章 Azkaban進階篇
    本章將講解Azkaban在生產(chǎn)上的部署、權(quán)限管理、Ajax API、Plugin、以及短信和調(diào)度框架的二次開發(fā)
  • 12-1 -Azkaban進階篇課程目錄
    12-2 -Two Server Mode之數(shù)據(jù)庫準備工作
    12-3 -Two Server Mode之AzkabanWebServer搭建
    12-4 -Two Server Mode之AzkabanExecServer搭建
    12-5 -Two Server Mode之使用實戰(zhàn)
    12-6 -Azkaban權(quán)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在生產(chǎn)上使用的改造思路
    第13章 項目實戰(zhàn)
    本章將講解在構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺的技術(shù)選型、集群升級資源評估,并使用Spark對氣象數(shù)據(jù)進行分析,講分析結(jié)果寫入ES,并通過Kibana進行統(tǒng)計結(jié)果的可視化展示
  • 13-1 -課程目錄
    13-2 -大數(shù)據(jù)項目開發(fā)流程
    13-3 -大數(shù)據(jù)企業(yè)級應(yīng)用
    13-4 -企業(yè)級大數(shù)據(jù)分析平臺
    13-5 -集群數(shù)據(jù)量預(yù)估
    13-6 -集群機器規(guī)模&資源&作業(yè)規(guī)劃
    13-7 -項目需求
    13-8 -數(shù)據(jù)加載成DataFrame并選出需要的列
    13-9 -SparkSQL UDF函數(shù)開發(fā)
    13-10 -每年Grade出現(xiàn)的次數(shù)統(tǒng)計
    13-11 -Grade在每年中的占比統(tǒng)計
    13-12 -ES部署及使用
    13-13 -Kibana部署及使用
    13-14 -將作業(yè)運行到Y(jié)ARN上
    13-15 -統(tǒng)計分析結(jié)果寫入ES測試
    13-16 -統(tǒng)計分析結(jié)果入ES并通過Kibana圖形化展示
 

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  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)...............
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