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    教程介绍

    基于Flume+Kafka+Spark Streaming打造企业大数据流处理平台课程视频教程下载。流行框架打造通用平台,直接应用于企业项目。本课程为Spark Streaming实时流处理项目实战。当前最火爆的Spark Streaming打造实时流处理项目实战,让你掌握实时处理的整套处理流程,达到大数据中级研发工程师的水平!附:源码。

    基于Flume+Kafka+Spark Streaming打造企业大数据流处理平台视频教程-OO.INK资源网

    课程章节

    第1章 课程介绍
    1-1 -导学-
    1-2 -授课习惯和学习建议
    1-3 -OOTB环境使用演示
    1-4 -Linux环境及软件版本介绍
    1-5 -Spark版本升级

    第2章 初识实时流处理
    2-1 -课程目录
    2-2 -业务现状分析
    2-3 -实时流处理产生背景
    2-4 -实时流处理概述
    2-5 -离线计算和实时计算对比
    2-6 -实时流处理框架对比
    2-7 -实时流处理架构及技术选型
    2-8 -实时流处理在企业中的应用

    第3章 分布式日志收集框架Flume
    3-1 -课程目录
    3-2 -业务现状分析
    3-3 -Flume概述
    3-4 -Flume架构及核心组件
    3-5 -Flume&JDK环境部署
    3-6 -Flume实战案例一
    3-7 -Flume实战案例二
    3-8 -Flume实战案例三(重点掌握)

    第4章 分布式发布订阅消息系统Kafka
    4-1 -课程目录
    4-2 -Kafka概述
    4-3 -Kafka架构及核心概念
    4-4 -Kafka单节点单Broker部署之Zookeeper安装
    4-5 -Kafka单节点单broker的部署及使用
    4-6 -Kafka单节点多broker部署及使用
    4-7 -Kafka容错性测试
    4-8 -使用IDEA+Maven构建开发环境
    4-9 -Kafka Producer Java API编程
    4-10 -Kafka Consumer Java API编程
    4-11 -Kafka实战之整合Flume和Kafka完成实时数据采集

    第5章 实战环境搭建
    5-1 -课程目录
    5-2 -Scala安装
    5-3 -Maven安装
    5-4 -Hadoop环境搭建
    5-5 -HBase安装
    5-6 -Spark环境搭建
    5-7 -开发环境搭建

    第6章 Spark Streaming入门
    6-1 -课程目录
    6-2 -Spark Streaming概述
    6-3 -Spark Streaming应用场景
    6-4 -Spark Streaming集成Spark生态系统的使用
    6-5 -Spark Streaming发展史
    6-6 -从词频统计功能着手入门Spark Streaming
    6-7 -Spark Streaming工作原理(粗粒度)
    6-8 -Spark Streaming工作原理(细粒度)

    第7章 Spark Streaming核心概念与编程
    7-1 -课程目录
    7-2 -核心概念之StreamingContext
    7-3 -核心概念之DStream
    7-4 -核心概念之Input DStreams和Receivers
    7-5 -核心概念之Transformation和Output Operations
    7-6 -案例实战之Spark Streaming处理socket数据
    7-7 -案例实战之Spark Streaming处理文件系统数据

    第8章 Spark Streaming进阶与案例实战
    8-1 -课程目录
    8-2 -实战之updateStateByKey算子的使用
    8-3 -实战之将统计结果写入到MySQL数据库中
    8-4 -实战之窗口函数的使用
    8-5 -实战之黑名单过滤
    8-6 -实战之Spark Streaming整合Spark SQL操作

    第9章 Spark Streaming整合Flume
    9-1 -课程目录
    9-2 -Push方式整合之概述
    9-3 -Push方式整合之Flume Agent配置开发
    9-4 -Push方式整合之Spark Streaming应用开发
    9-5 -Push方式整合之本地环境联调
    9-6 -Push方式整合之服务器环境联调
    9-7 -Pull方式整合之概述
    9-8 -Pull方式整合之Flume Agent配置开发
    9-9 -Pull方式整合之Spark Streaming应用开发
    9-10 -Pull方式整合之本地环境联调
    9-11 -Pull方式整合之服务器环境联调

    第10章 Spark Streaming整合Kafka
    10-1 -课程目录
    10-2 -Spark Streaming整合Kafka的版本选择详解
    10-3 -Receiver方式整合之概述
    10-4 -Receiver方式整合之Kafka测试
    10-5 -Receiver方式整合之Spark Streaming应用开发
    10-6 -Receiver方式整合之本地环境联调
    10-7 -Receiver方式整合之服务器环境联调及Streaming UI讲解
    10-8 -Direct方式整合之概述
    10-9 -Direct方式整合之Spark Streaming应用开发及本地环境测试
    10-10 -Direct方式整合之服务器环境联调

    第11章 Spark Streaming整合Flume&Kafka打造通用流处理基础
    11-1 -课程目录
    11-2 -处理流程画图剖析
    11-3 -日志产生器开发并结合log4j完成日志的输出
    11-4 -使用Flume采集Log4j产生的日志
    11-5 -使用KafkaSInk将Flume收集到的数据输出到Kafka
    11-6 -Spark Streaming消费Kafka的数据进行统计
    11-7 -本地测试和生产环境使用的拓展

    第12章 Spark Streaming项目实战
    12-1 -课程目录
    12-2 -需求说明
    12-3 -用户行为日志介绍
    12-4 -Python日志产生器开发之产生访问url和ip信息
    12-5 -Python日志产生器开发之产生referer和状态码信息
    12-6 -Python日志产生器开发之产生日志访问时间
    12-7 -Python日志产生器服务器测试并将日志写入到文件中
    12-8 -通过定时调度工具每一分钟产生一批数据
    12-9 -使用Flume实时收集日志信息
    12-10 -对接实时日志数据到Kafka并输出到控制台测试
    12-11 -Spark Streaming对接Kafka的数据进行消费
    12-12 -使用Spark Streaming完成数据清洗操作
    12-13 -功能一之需求分析及存储结果技术选型分析
    12-14 -功能一之数据库访问DAO层方法定义
    12-15 -功能一之HBase操作工具类开发
    12-16 -功能一之数据库访问DAO层方法实现
    12-17 -功能一之将Spark Streaming的处理结果写入到HBase中
    12-18 -功能二之需求分析及HBase设计&HBase数据访问层开发
    12-19 -功能二之功能实现及本地测试
    12-20 -将项目运行在服务器环境中

    第13章 可视化实战
    13-1 -课程目录
    13-2 -为什么需要可视化
    13-3 -构建Spring Boot项目
    13-4 -Echarts概述
    13-5 -Spring Boot整合Echarts绘制静态数据柱状图
    13-6 -Spring Boot整合Echarts绘制静态数据饼图
    13-7 -项目目录调整
    13-8 -根据天来获取HBase表中的实战课程访问次数
    13-9 -实战课程访问量domain以及dao开发
    13-10 -实战课程访问量Web层开发
    13-11 -实战课程访问量实时查询展示功能实现及扩展
    13-12 -Spring Boot项目部署到服务器上运行
    13-13 -阿里云DataV数据可视化介绍
    13-14 -DataV展示统计结果功能实现

    第14章 Java拓展
    14-1 -课程目录
    14-2 -使用Java开发Spark应用程序
    14-3 -使用Java开发Spark Streaming应用程序

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