Spark Streaming实时流处理项目实战

教程詳情

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教程目錄：
├─第10章 Spark Streaming整合Kafka
│ 10-1 -課程目錄.mp4
│ 10-10 -Direct方式整合之服務器環境聯調.mp4
│ 10-2 -Spark Streaming整合Kafka的版本選擇詳解.mp4
│ 10-3 -Receiver方式整合之概述.mp4
│ 10-4 -Receiver方式整合之Kafka測試.mp4
│ 10-5 -Receiver方式整合之Spark Streaming應用開發.mp4
│ 10-6 -Receiver方式整合之本地環境聯調.mp4
│ 10-7 -Receiver方式整合之服務器環境聯調及Streaming UI講解.mp4
│ 10-8 -Direct方式整合之概述.mp4
│ 10-9 -Direct方式整合之Spark Streaming應用開發及本地環境測試.mp4
│
├─第11章 Spark Streaming整合Flume&Kafka打造通用流處理基礎
│ 11-1 -課程目錄.mp4
│ 11-2 -處理流程畫圖剖析.mp4
│ 11-3 -日志産生器開發并結合log4j完成日志的輸出.mp4
│ 11-4 -使用Flume采集Log4j産生的日志.mp4
│ 11-5 -使用KafkaSInk将Flume收集到的數據輸出到Kafka.mp4
│ 11-6 -Spark Streaming消費Kafka的數據進行統計.mp4
│ 11-7 -本地測試和生産環境使用的拓展.mp4
│
├─第12章 Spark Streaming項目實戰
│ 12-1 -課程目錄.mp4
│ 12-10 -對接實時日志數據到Kafka并輸出到控制台測試.mp4
│ 12-11 -Spark Streaming對接Kafka的數據進行消費.mp4
│ 12-12 -使用Spark Streaming完成數據清洗操作.mp4
│ 12-13 -功能一之需求分析及存儲結果技術選型分析.mp4
│ 12-14 -功能一之數據庫訪問DAO層方法定義.mp4
│ 12-15 -功能一之數據庫訪問DAO層方法實現.mp4
│ 12-16 -功能一之HBase操作工具類開發.mp4
│ 12-17 -功能一之将Spark Streaming的處理結果寫入到HBase中.mp4
│ 12-18 -功能二之需求分析及HBase設計&HBase數據訪問層開發.mp4
│ 12-19 -功能二之功能實現及本地測試.mp4
│ 12-2 -需求說明.mp4
│ 12-20 -将項目運行在服務器環境中.mp4
│ 12-3 -用戶行爲日志介紹.mp4
│ 12-4 -Python日志産生器開發之産生訪問url和ip信息.mp4
│ 12-5 -Python日志産生器開發之産生referer和狀态碼信息.mp4
│ 12-6 -Python日志産生器開發之産生日志訪問時間.mp4
│ 12-7 -Python日志産生器服務器測試并将日志寫入到文件中.mp4
│ 12-8 -通過定時調度工具每一分鍾産生一批數據.mp4
│ 12-9 -使用Flume實時收集日志信息.mp4
│
├─第13章可視化實戰
│ 13-1 -課程目錄.mp4
│ 13-10 -實戰課程訪問量Web層開發.mp4
│ 13-11 -實戰課程訪問量實時查詢展示功能實現及擴展.mp4
│ 13-12 -Spring Boot項目部署到服務器上運行.mp4
│ 13-13 -阿裏雲DataV數據可視化介紹.mp4
│ 13-14 -DataV展示統計結果功能實現.mp4
│ 13-2 -爲什麽需要可視化.mp4
│ 13-3 -構建Spring Boot項目.mp4
│ 13-4 -Echarts概述.mp4
│ 13-5 -Spring Boot整合Echarts繪制靜态數據柱狀圖.mp4
│ 13-6 -Spring Boot整合Echarts繪制靜态數據餅圖.mp4
│ 13-7 -項目目錄調整.mp4
│ 13-8 -根據天來獲取HBase表中的實戰課程訪問次數.mp4
│ 13-9 -實戰課程訪問量domain以及dao開發.mp4
│
├─第14章 Java拓展
│ 14-1 -課程目錄.mp4
│ 14-2 -使用Java開發Spark應用程序.mp4
│ 14-3 -使用Java開發Spark Streaming應用程序.mp4
│
├─第1章課程介紹
│ 1-1 -導學-.mp4
│ 1-2 -授課習慣和學習建議.mp4
│ 1-3 -OOTB環境使用演示.mp4
│ 1-4 -Linux環境及軟件版本介紹.mp4
│ 1-5 -Spark版本升級.mp4
│
├─第2章初識實時流處理
│ 2-1 -課程目錄.mp4
│ 2-2 -業務現狀分析.mp4
│ 2-3 -實時流處理産生背景.mp4
│ 2-4 -實時流處理概述.mp4
│ 2-5 -離線計算和實時計算對比.mp4
│ 2-6 -實時流處理框架對比.mp4
│ 2-7 -實時流處理架構及技術選型.mp4
│ 2-8 -實時流處理在企業中的應用.mp4
│
├─第3章分布式日志收集框架Flume
│ 3-1 -課程目錄.mp4
│ 3-2 -業務現狀分析.mp4
│ 3-3 -Flume概述.mp4
│ 3-4 -Flume架構及核心組件.mp4
│ 3-5 -Flume&JDK環境部署.mp4
│ 3-6 -Flume實戰案例一.mp4
│ 3-7 -Flume實戰案例二.mp4
│ 3-8 -Flume實戰案例三(重點掌握).mp4
│
├─第4章分布式發布訂閱消息系統Kafka
│ 4-1 -課程目錄.mp4
│ 4-10 -Kafka Consumer Java API編程.mp4
│ 4-11 -Kafka實戰之整合Flume和Kafka完成實時數據采集.mp4
│ 4-2 -Kafka概述.mp4
│ 4-3 -Kafka架構及核心概念.mp4
│ 4-4 -Kafka單節點單Broker部署之Zookeeper安裝.mp4
│ 4-5 -Kafka單節點單broker的部署及使用.mp4
│ 4-6 -Kafka單節點多broker部署及使用.mp4
│ 4-7 -Kafka容錯性測試.mp4
│ 4-8 -使用IDEA+Maven構建開發環境.mp4
│ 4-9 -Kafka Producer Java API編程.mp4
│
├─第5章實戰環境搭建
│ 5-1 -課程目錄.mp4
│ 5-2 -Scala安裝.mp4
│ 5-3 -Maven安裝.mp4
│ 5-4 -Hadoop環境搭建.mp4
│ 5-5 -HBase安裝.mp4
│ 5-6 -Spark環境搭建.mp4
│ 5-7 -開發環境搭建.mp4
│
├─第6章 Spark Streaming入門
│ 6-1 -課程目錄.mp4
│ 6-2 -Spark Streaming概述.mp4
│ 6-3 -Spark Streaming應用場景.mp4
│ 6-4 -Spark Streaming集成Spark生态系統的使用.mp4
│ 6-5 -Spark Streaming發展史.mp4
│ 6-6 -從詞頻統計功能着手入門Spark Streaming.mp4
│ 6-7 -Spark Streaming工作原理(粗粒度).mp4
│ 6-8 -Spark Streaming工作原理(細粒度).mp4
│
├─第7章 Spark Streaming核心概念與編程
│ 7-1 -課程目錄.mp4
│ 7-2 -核心概念之StreamingContext.mp4
│ 7-3 -核心概念之DStream.mp4
│ 7-4 -核心概念之Input DStreams和Receivers.mp4
│ 7-5 -核心概念之Transformation和Output Operations.mp4
│ 7-6 -案例實戰之Spark Streaming處理socket數據.mp4
│ 7-7 -案例實戰之Spark Streaming處理文件系統數據.mp4
│
├─第8章 Spark Streaming進階與案例實戰
│ 8-1 -課程目錄.mp4
│ 8-2 -實戰之updateStateByKey算子的使用.mp4
│ 8-3 -實戰之将統計結果寫入到MySQL數據庫中.mp4
│ 8-4 -實戰之窗口函數的使用.mp4
│ 8-5 -實戰之黑名單過濾.mp4
│ 8-6 -實戰之Spark Streaming整合Spark SQL操作.mp4
│
└─第9章 Spark Streaming整合Flume
9-1 -課程目錄.mp4
9-10 -Pull方式整合之本地環境聯調.mp4
9-11 -Pull方式整合之服務器環境聯調.mp4
9-2 -Push方式整合之概述.mp4
9-3 -Push方式整合之Flume Agent配置開發.mp4
9-4 -Push方式整合之Spark Streaming應用開發.mp4
9-5 -Push方式整合之本地環境聯調.mp4
9-6 -Push方式整合之服務器環境聯調.mp4
9-7 -Pull方式整合之概述.mp4
9-8 -Pull方式整合之Flume Agent配置開發.mp4
9-9 -Pull方式整合之Spark Streaming應用開發.mp4