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。 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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