rk0286-mksz153-Spark Streaming实时流处理项目实战
——/mksz153-Spark Streaming实时流处理项目实战/
├──第10章 Spark Streaming整合Kafka
| ├──10-1 -课程目录.mp42.07M
| ├──10-10 -Direct方式整合之服务器环境联调.mp435.53M
| ├──10-2 -Spark Streaming整合Kafka的版本选择详解.mp426.10M
| ├──10-3 -Receiver方式整合之概述.mp458.30M
| ├──10-4 -Receiver方式整合之Kafka测试.mp444.83M
| ├──10-5 -Receiver方式整合之Spark Streaming应用开发.mp461.05M
| ├──10-6 -Receiver方式整合之本地环境联调.mp425.85M
| ├──10-7 -Receiver方式整合之服务器环境联调及Streaming UI讲解.mp470.12M
| ├──10-8 -Direct方式整合之概述.mp489.46M
| └──10-9 -Direct方式整合之Spark Streaming应用开发及本地环境测试.mp467.51M
├──第11章 Spark Streaming整合Flume&Kafka打造通用流处理基础
| ├──11-1 -课程目录.mp43.54M
| ├──11-2 -处理流程画图剖析.mp49.68M
| ├──11-3 -日志产生器开发并结合log4j完成日志的输出.mp424.17M
| ├──11-4 -使用Flume采集Log4j产生的日志.mp496.87M
| ├──11-5 -使用KafkaSInk将Flume收集到的数据输出到Kafka.mp455.02M
| ├──11-6 -Spark Streaming消费Kafka的数据进行统计.mp447.00M
| └──11-7 -本地测试和生产环境使用的拓展.mp424.04M
├──第12章 Spark Streaming项目实战
| ├──12-1 -课程目录.mp45.61M
| ├──12-10 -对接实时日志数据到Kafka并输出到控制台测试.mp460.74M
| ├──12-11 -Spark Streaming对接Kafka的数据进行消费.mp456.53M
| ├──12-12 -使用Spark Streaming完成数据清洗操作.mp4127.33M
| ├──12-13 -功能一之需求分析及存储结果技术选型分析.mp434.40M
| ├──12-14 -功能一之数据库访问DAO层方法定义.mp424.38M
| ├──12-15 -功能一之数据库访问DAO层方法实现.mp458.48M
| ├──12-16 -功能一之HBase操作工具类开发.mp490.32M
| ├──12-17 -功能一之将Spark Streaming的处理结果写入到HBase中.mp473.70M
| ├──12-18 -功能二之需求分析及HBase设计&HBase数据访问层开发.mp438.49M
| ├──12-19 -功能二之功能实现及本地测试.mp460.82M
| ├──12-2 -需求说明.mp413.31M
| ├──12-20 -将项目运行在服务器环境中.mp4238.29M
| ├──12-3 -用户行为日志介绍.mp439.16M
| ├──12-4 -Python日志产生器开发之产生访问url和ip信息.mp447.58M
| ├──12-5 -Python日志产生器开发之产生referer和状态码信息.mp456.49M
| ├──12-6 -Python日志产生器开发之产生日志访问时间.mp414.74M
| ├──12-7 -Python日志产生器服务器测试并将日志写入到文件中.mp434.92M
| ├──12-8 -通过定时调度工具每一分钟产生一批数据.mp435.95M
| └──12-9 -使用Flume实时收集日志信息.mp450.37M
├──第13章 可视化实战
| ├──13-1 -课程目录.mp45.13M
| ├──13-10 -实战课程访问量Web层开发.mp437.87M
| ├──13-11 -实战课程访问量实时查询展示功能实现及扩展.mp470.81M
| ├──13-12 -Spring Boot项目部署到服务器上运行.mp423.63M
| ├──13-13 -阿里云DataV数据可视化介绍.mp496.72M
| ├──13-14 -DataV展示统计结果功能实现.mp4136.24M
| ├──13-2 -为什么需要可视化.mp423.72M
| ├──13-3 -构建Spring Boot项目.mp446.82M
| ├──13-4 -Echarts概述.mp443.35M
| ├──13-5 -Spring Boot整合Echarts绘制静态数据柱状图.mp450.97M
| ├──13-6 -Spring Boot整合Echarts绘制静态数据饼图.mp423.46M
| ├──13-7 -项目目录调整.mp49.08M
| ├──13-8 -根据天来获取HBase表中的实战课程访问次数.mp462.76M
| └──13-9 -实战课程访问量domain以及dao开发.mp433.20M
├──第14章 Java拓展
| ├──14-1 -课程目录.mp42.13M
| ├──14-2 -使用Java开发Spark应用程序.mp459.03M
| └──14-3 -使用Java开发Spark Streaming应用程序.mp473.35M
├──第1章 课程介绍
| ├──1-1 -导学-.mp418.31M
| ├──1-2 -授课习惯和学习建议.mp431.60M
| ├──1-3 -OOTB环境使用演示.mp46.99M
| ├──1-4 -Linux环境及软件版本介绍.mp429.62M
| └──1-5 -Spark版本升级.mp416.74M
├──第2章 初识实时流处理
| ├──2-1 -课程目录.mp42.58M
| ├──2-2 -业务现状分析.mp414.54M
| ├──2-3 -实时流处理产生背景.mp44.54M
| ├──2-4 -实时流处理概述.mp43.86M
| ├──2-5 -离线计算和实时计算对比.mp46.54M
| ├──2-6 -实时流处理框架对比.mp417.66M
| ├──2-7 -实时流处理架构及技术选型.mp48.87M
| └──2-8 -实时流处理在企业中的应用.mp46.36M
├──第3章 分布式日志收集框架Flume
| ├──3-1 -课程目录.mp42.73M
| ├──3-2 -业务现状分析.mp417.71M
| ├──3-3 -Flume概述.mp442.77M
| ├──3-4 -Flume架构及核心组件.mp467.21M
| ├──3-5 -Flume&JDK环境部署.mp442.52M
| ├──3-6 -Flume实战案例一.mp486.35M
| ├──3-7 -Flume实战案例二.mp445.03M
| └──3-8 -Flume实战案例三(重点掌握).mp486.89M
├──第4章 分布式发布订阅消息系统Kafka
| ├──4-1 -课程目录.mp42.45M
| ├──4-10 -Kafka Consumer Java API编程.mp479.61M
| ├──4-11 -Kafka实战之整合Flume和Kafka完成实时数据采集.mp484.75M
| ├──4-2 -Kafka概述.mp427.31M
| ├──4-3 -Kafka架构及核心概念.mp415.09M
| ├──4-4 -Kafka单节点单Broker部署之Zookeeper安装.mp422.17M
| ├──4-5 -Kafka单节点单broker的部署及使用.mp490.94M
| ├──4-6 -Kafka单节点多broker部署及使用.mp462.61M
| ├──4-7 -Kafka容错性测试.mp428.23M
| ├──4-8 -使用IDEA+Maven构建开发环境.mp423.94M
| └──4-9 -Kafka Producer Java API编程.mp483.17M
├──第5章 实战环境搭建
| ├──5-1 -课程目录.mp41.80M
| ├──5-2 -Scala安装.mp412.98M
| ├──5-3 -Maven安装.mp425.20M
| ├──5-4 -Hadoop环境搭建.mp463.77M
| ├──5-5 -HBase安装.mp465.60M
| ├──5-6 -Spark环境搭建.mp429.32M
| └──5-7 -开发环境搭建.mp458.07M
├──第6章 Spark Streaming入门
| ├──6-1 -课程目录.mp41.96M
| ├──6-2 -Spark Streaming概述.mp435.11M
| ├──6-3 -Spark Streaming应用场景.mp44.21M
| ├──6-4 -Spark Streaming集成Spark生态系统的使用.mp44.92M
| ├──6-5 -Spark Streaming发展史.mp44.02M
| ├──6-6 -从词频统计功能着手入门Spark Streaming.mp471.79M
| ├──6-7 -Spark Streaming工作原理(粗粒度).mp47.61M
| └──6-8 -Spark Streaming工作原理(细粒度).mp416.08M
├──第7章 Spark Streaming核心概念与编程
| ├──7-1 -课程目录.mp42.21M
| ├──7-2 -核心概念之StreamingContext.mp478.73M
| ├──7-3 -核心概念之DStream.mp425.29M
| ├──7-4 -核心概念之Input DStreams和Receivers.mp445.61M
| ├──7-5 -核心概念之Transformation和Output Operations.mp431.08M
| ├──7-6 -案例实战之Spark Streaming处理socket数据.mp4122.46M
| └──7-7 -案例实战之Spark Streaming处理文件系统数据.mp448.02M
├──第8章 Spark Streaming进阶与案例实战
| ├──8-1 -课程目录.mp43.28M
| ├──8-2 -实战之updateStateByKey算子的使用.mp418.82M
| ├──8-3 -实战之将统计结果写入到MySQL数据库中.mp4118.69M
| ├──8-4 -实战之窗口函数的使用.mp424.27M
| ├──8-5 -实战之黑名单过滤.mp438.93M
| └──8-6 -实战之Spark Streaming整合Spark SQL操作.mp458.52M
├──第9章 Spark Streaming整合Flume
| ├──9-1 -课程目录.mp41.35M
| ├──9-10 -Pull方式整合之本地环境联调.mp436.33M
| ├──9-11 -Pull方式整合之服务器环境联调.mp444.65M
| ├──9-2 -Push方式整合之概述.mp442.54M
| ├──9-3 -Push方式整合之Flume Agent配置开发.mp413.51M
| ├──9-4 -Push方式整合之Spark Streaming应用开发.mp432.19M
| ├──9-5 -Push方式整合之本地环境联调.mp448.02M
| ├──9-6 -Push方式整合之服务器环境联调.mp444.81M
| ├──9-7 -Pull方式整合之概述.mp425.20M
| ├──9-8 -Pull方式整合之Flume Agent配置开发.mp412.11M
| └──9-9 -Pull方式整合之Spark Streaming应用开发.mp425.56M
├──Linux.rar8.80G
└──project.zip270.85kb
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