Spark Streaming实时流处理项目实战

本课程从实时数据产生和流向的各个环节出发，通过集成主流的分布式日志收集框架Flume、分布式消息队列Kafka、分布式列式数据库HBase、及当前非常火爆的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！
课程目录
├──第1章 课程介绍
| ├──1-1 -导学-.mp4 8.97M
| ├──1-2 -授课习惯和学习建议.mp4 15.60M
| ├──1-3 -OOTB环境使用演示.mp4 6.99M
| ├──1-4 -Linux环境及软件版本介绍.mp4 17.01M
| └──1-5 -Spark版本升级.mp4 9.98M
├──第2章 初识实时流处理
| ├──2-1 -课程目录.mp4 1.25M
| ├──2-2 -业务现状分析.mp4 7.46M
| ├──2-3 -实时流处理产生背景.mp4 2.07M
| ├──2-4 -实时流处理概述.mp4 1.80M
| ├──2-5 -离线计算和实时计算对比.mp4 3.25M
| ├──2-6 -实时流处理框架对比.mp4 9.82M
| ├──2-7 -实时流处理架构及技术选型.mp4 4.03M
| └──2-8 -实时流处理在企业中的应用.mp4 2.88M
├──第3章 分布式日志收集框架Flume
| ├──3-1 -课程目录.mp4 1.33M
| ├──3-2 -业务现状分析.mp4 8.64M
| ├──3-3 -Flume概述.mp4 23.53M
| ├──3-4 -Flume架构及核心组件.mp4 42.38M
| ├──3-5 -Flume&JDK环境部署.mp4 26.36M
| ├──3-6 -Flume实战案例一.mp4 51.99M
| ├──3-7 -Flume实战案例二.mp4 27.93M
| └──3-8 -Flume实战案例三(重点掌握).mp4 53.46M
├──第4章 分布式发布订阅消息系统Kafka
| ├──4-1 -课程目录.mp4 1.16M
| ├──4-10 -Kafka Consumer Java API编程.mp4 47.58M
| ├──4-11 -Kafka实战之整合Flume和Kafka完成实时数据采集.mp4 51.00M
| ├──4-2 -Kafka概述.mp4 14.40M
| ├──4-3 -Kafka架构及核心概念.mp4 8.29M
| ├──4-4 -Kafka单节点单Broker部署之Zookeeper安装.mp4 13.76M
| ├──4-5 -Kafka单节点单broker的部署及使用.mp4 55.80M
| ├──4-6 -Kafka单节点多broker部署及使用.mp4 39.44M
| ├──4-7 -Kafka容错性测试.mp4 17.39M
| ├──4-8 -使用IDEA+Maven构建开发环境.mp4 13.74M
| └──4-9 -Kafka Producer Java API编程.mp4 50.20M
├──第5章 实战环境搭建
| ├──5-1 -课程目录.mp4 886.56kb
| ├──5-2 -Scala安装.mp4 7.61M
| ├──5-3 -Maven安装.mp4 15.88M
| ├──5-4 -Hadoop环境搭建.mp4 40.34M
| ├──5-5 -HBase安装.mp4 44.91M
| ├──5-6 -Spark环境搭建.mp4 17.39M
| └──5-7 -开发环境搭建.mp4 37.55M
├──第6章 Spark Streaming入门
| ├──6-1 -课程目录.mp4 982.94kb
| ├──6-2 -Spark Streaming概述.mp4 18.50M
| ├──6-3 -Spark Streaming应用场景.mp4 2.06M
| ├──6-4 -Spark Streaming集成Spark生态系统的使用.mp4 2.54M
| ├──6-5 -Spark Streaming发展史.mp4 1.94M
| ├──6-6 -从词频统计功能着手入门Spark Streaming.mp4 45.04M
| ├──6-7 -Spark Streaming工作原理(粗粒度).mp4 3.73M
| └──6-8 -Spark Streaming工作原理(细粒度).mp4 7.42M
├──第7章 Spark Streaming核心概念与编程
| ├──7-1 -课程目录.mp4 1.07M
| ├──7-2 -核心概念之StreamingContext.mp4 49.08M
| ├──7-3 -核心概念之DStream.mp4 14.96M
| ├──7-4 -核心概念之Input DStreams和Receivers.mp4 29.37M
| ├──7-5 -核心概念之Transformation和Output Operations.mp4 20.97M
| ├──7-6 -案例实战之Spark Streaming处理socket数据.mp4 75.63M
| └──7-7 -案例实战之Spark Streaming处理文件系统数据.mp4 29.17M
├──第8章 Spark Streaming进阶与案例实战
| ├──8-1 -课程目录.mp4 1.56M
| ├──8-2 -实战之updateStateByKey算子的使用.mp4 18.82M
| ├──8-3 -实战之将统计结果写入到MySQL数据库中.mp4 70.95M
| ├──8-4 -实战之窗口函数的使用.mp4 13.69M
| ├──8-5 -实战之黑名单过滤.mp4 21.85M
| └──8-6 -实战之Spark Streaming整合Spark SQL操作.mp4 35.45M
├──第9章 Spark Streaming整合Flume
| ├──9-1 -课程目录.mp4 702.46kb
| ├──9-10 -Pull方式整合之本地环境联调.mp4 21.40M
| ├──9-11 -Pull方式整合之服务器环境联调.mp4 29.97M
| ├──9-2 -Push方式整合之概述.mp4 27.41M
| ├──9-3 -Push方式整合之Flume Agent配置开发.mp4 7.84M
| ├──9-4 -Push方式整合之Spark Streaming应用开发.mp4 19.09M
| ├──9-5 -Push方式整合之本地环境联调.mp4 29.82M
| ├──9-6 -Push方式整合之服务器环境联调.mp4 28.33M
| ├──9-7 -Pull方式整合之概述.mp4 15.09M
| ├──9-8 -Pull方式整合之Flume Agent配置开发.mp4 7.76M
| └──9-9 -Pull方式整合之Spark Streaming应用开发.mp4 15.70M
├──第10章 Spark Streaming整合Kafka
| ├──10-1 -课程目录.mp4 983.86kb
| ├──10-10 -Direct方式整合之服务器环境联调.mp4 22.65M
| ├──10-2 -Spark Streaming整合Kafka的版本选择详解.mp4 15.16M
| ├──10-3 -Receiver方式整合之概述.mp4 37.94M
| ├──10-4 -Receiver方式整合之Kafka测试.mp4 29.88M
| ├──10-5 -Receiver方式整合之Spark Streaming应用开发.mp4 36.36M
| ├──10-6 -Receiver方式整合之本地环境联调.mp4 16.38M
| ├──10-7 -Receiver方式整合之服务器环境联调及Streaming UI讲解.mp4 43.64M
| ├──10-8 -Direct方式整合之概述.mp4 59.69M
| └──10-9 -Direct方式整合之Spark Streaming应用开发及本地环境测试.mp4 41.07M
├──第11章 Spark Streaming整合Flume&Kafka打造通用流处理基础
| ├──11-1 -课程目录.mp4 1.67M
| ├──11-2 -处理流程画图剖析.mp4 4.57M
| ├──11-3 -日志产生器开发并结合log4j完成日志的输出.mp4 14.03M
| ├──11-4 -使用Flume采集Log4j产生的日志.mp4 58.68M
| ├──11-5 -使用KafkaSInk将Flume收集到的数据输出到Kafka.mp4 34.56M
| ├──11-6 -Spark Streaming消费Kafka的数据进行统计.mp4 28.03M
| └──11-7 -本地测试和生产环境使用的拓展.mp4 14.59M
├──第12章 Spark Streaming项目实战
| ├──12-1 -课程目录.mp4 2.56M
| ├──12-10 -对接实时日志数据到Kafka并输出到控制台测试.mp4 39.60M
| ├──12-11 -Spark Streaming对接Kafka的数据进行消费.mp4 32.70M
| ├──12-12 -使用Spark Streaming完成数据清洗操作.mp4 78.33M
| ├──12-13 -功能一之需求分析及存储结果技术选型分析.mp4 20.84M
| ├──12-14 -功能一之数据库访问DAO层方法定义.mp4 14.73M
| ├──12-15 -功能一之数据库访问DAO层方法实现.mp4 36.31M
| ├──12-16 -功能一之HBase操作工具类开发.mp4 55.65M
| ├──12-17 -功能一之将Spark Streaming的处理结果写入到HBase中.mp4 45.98M
| ├──12-18 -功能二之需求分析及HBase设计&HBase数据访问层开发.mp4 23.77M
| ├──12-19 -功能二之功能实现及本地测试.mp4 37.52M
| ├──12-2 -需求说明.mp4 7.02M
| ├──12-20 -将项目运行在服务器环境中.mp4 154.15M
| ├──12-3 -用户行为日志介绍.mp4 19.85M
| ├──12-4 -Python日志产生器开发之产生访问url和ip信息.mp4 26.87M
| ├──12-5 -Python日志产生器开发之产生referer和状态码信息.mp4 33.55M
| ├──12-6 -Python日志产生器开发之产生日志访问时间.mp4 8.92M
| ├──12-7 -Python日志产生器服务器测试并将日志写入到文件中.mp4 20.61M
| ├──12-8 -通过定时调度工具每一分钟产生一批数据.mp4 21.50M
| └──12-9 -使用Flume实时收集日志信息.mp4 30.60M
├──第13章 可视化实战
| ├──13-1 -课程目录.mp4 2.40M
| ├──13-10 -实战课程访问量Web层开发.mp4 22.52M
| ├──13-11 -实战课程访问量实时查询展示功能实现及扩展.mp4 41.47M
| ├──13-12 -Spring Boot项目部署到服务器上运行.mp4 14.94M
| ├──13-13 -阿里云DataV数据可视化介绍.mp4 50.38M
| ├──13-14 -DataV展示统计结果功能实现.mp4 70.20M
| ├──13-2 -为什么需要可视化.mp4 14.06M
| ├──13-3 -构建Spring Boot项目.mp4 27.25M
| ├──13-4 -Echarts概述.mp4 24.18M
| ├──13-5 -Spring Boot整合Echarts绘制静态数据柱状图.mp4 30.57M
| ├──13-6 -Spring Boot整合Echarts绘制静态数据饼图.mp4 13.44M
| ├──13-7 -项目目录调整.mp4 5.29M
| ├──13-8 -根据天来获取HBase表中的实战课程访问次数.mp4 37.49M
| └──13-9 -实战课程访问量domain以及dao开发.mp4 19.69M
├──第14章 Java拓展
| ├──14-1 -课程目录.mp4 1012.59kb
| ├──14-2 -使用Java开发Spark应用程序.mp4 33.95M
| └──14-3 -使用Java开发Spark Streaming应用程序.mp4 45.57M
└──project.zip 270.85kb