在线客服系统
开放的IT资源共享平台
搜索

热搜: 源码, 辅助, 破解, 福利, 红包

基于Flume+Kafka+Spark Streaming打造企业大数据流处理平台

作者: 63源码官方 时间: 2019-09-04 分类: 大数据 [本文百度未收录]

基于Flume+Kafka+Spark Streaming打造企业大数据流处理平台

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

下载地址(¥80颗钻石)
版权免责声明 1、本网站名称:63源码
2、本站永久域名:www.63it.wang
3、本网站的资源部分来源于网络,如有侵权,请 联系站长进行删除处理。
4、会员发帖仅代表会员个人观点,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责。
5、本站一律禁止以任何方式发布或转载任何违反中华人民共和国相关法律法规的信息,如果您发现请及时 向我们举报,如果事态严重,我们可能会向有关部门提供违规者的所有已知信息,并积极配合调查!
6、本站资源附件基本上存储在各大云盘上,如发现链接失效  点此联系客服反馈 我们会第一时间更新。

评论