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Spark与Spark Streaming核心架构系统实践课程 Spark Streaming实时流处理项目实战,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2021-4-19 04:25:40 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

    资源详情


    SparkStreaming是SparkcoreAPI的扩展,支持实时数据流的处理,并且具有可扩展,高吞吐量,容错的特点。
    SparkStreaming用于处理流式计算问题,能够和Spark的其他模块无缝集成。
    SparkStreaming接收实时输入数据流并将数据分成批,然后由Spark引擎处理,以批量生成最终结果流。
    这套课程直接从项目开始讲起,不适合零基础学习的同学,但是对需要深入学习Spark的同学来说是不可多得的好课程!


    (0)配套资料;
    ├─(1)Linux.rar
    ├─(2)project.zip
    (1)第10章SparkStreaming整合Kafka;目录中文件数:10个
    ├─(3)10-1-课程目录.mp4├─(4)10-10-Direct方式整合之服务器环境联调.mp4
    ├─(5)10-2-SparkStreaming整合Kafka的版本选择详解.mp4
    ├─(6)10-3-Receiver方式整合之概述.mp4
    ├─(7)10-4-Receiver方式整合之Kafka测试.mp4
    ├─(8)10-5-Receiver方式整合之SparkStreaming应用开发.mp4
    ├─(9)10-6-Receiver方式整合之本地环境联调.mp4
    ├─(10)10-7-Receiver方式整合之服务器环境联调及StreamingUI讲解.mp4
    ├─(11)10-8-Direct方式整合之概述.mp4
    ├─(12)10-9-Direct方式整合之SparkStreaming应用开发及本地环境测试.mp4
    (2)第11章SparkStreaming整合Flume&Kafka打造通用流处理基础;目录中文件数:7个
    ├─(13)11-1-课程目录.mp4├─(14)11-2-处理流程画图剖析.mp4
    ├─(15)11-3-日志产生器开发并结合log4j完成日志的输出.mp4
    ├─(16)11-4-使用Flume采集Log4j产生的日志.mp4
    ├─(17)11-5-使用KafkaSInk将Flume收集到的数据输出到Kafka.mp4
    ├─(18)11-6-SparkStreaming消费Kafka的数据进行统计.mp4
    ├─(19)11-7-本地测试和生产环境使用的拓展.mp4
    (3)第12章SparkStreaming项目实战;目录中文件数:20个
    ├─(20)12-1-课程目录.mp4├─(21)12-10-对接实时日志数据到Kafka并输出到控制台测试.mp4
    ├─(22)12-11-SparkStreaming对接Kafka的数据进行消费.mp4
    ├─(23)12-12-使用SparkStreaming完成数据清洗操作.mp4
    ├─(24)12-13-功能一之需求分析及存储结果技术选型分析.mp4
    ├─(25)12-14-功能一之数据库访问DAO层方法定义.mp4
    ├─(26)12-15-功能一之数据库访问DAO层方法实现.mp4
    ├─(27)12-16-功能一之HBase操作工具类开发.mp4
    ├─(28)12-17-功能一之将SparkStreaming的处理结果写入到HBase中.mp4
    ├─(29)12-18-功能二之需求分析及HBase设计&HBase数据访问层开发.mp4
    ├─(30)12-19-功能二之功能实现及本地测试.mp4
    ├─(31)12-2-需求说明.mp4
    ├─(32)12-20-将项目运行在服务器环境中.mp4
    ├─(33)12-3-用户行为日志介绍.mp4
    ├─(34)12-4-Python日志产生器开发之产生访问url和ip信息.mp4
    ├─(35)12-5-Python日志产生器开发之产生referer和状态码信息.mp4
    ├─(36)12-6-Python日志产生器开发之产生日志访问时间.mp4
    ├─(37)12-7-Python日志产生器服务器测试并将日志写入到文件中.mp4
    ├─(38)12-8-通过定时调度工具每一分钟产生一批数据.mp4
    ├─(39)12-9-使用Flume实时收集日志信息.mp4
    (4)第13章可视化实战;目录中文件数:14个
    ├─(40)13-1-课程目录.mp4├─(41)13-10-实战课程访问量Web层开发.mp4
    ├─(42)13-11-实战课程访问量实时查询展示功能实现及扩展.mp4
    ├─(43)13-12-SpringBoot项目部署到服务器上运行.mp4
    ├─(44)13-13-阿里云DataV数据可视化介绍.mp4
    ├─(45)13-14-DataV展示统计结果功能实现.mp4
    ├─(46)13-2-为什么需要可视化.mp4
    ├─(47)13-3-构建SpringBoot项目.mp4
    ├─(48)13-4-Echarts概述.mp4
    ├─(49)13-5-SpringBoot整合Echarts绘制静态数据柱状图.mp4
    ├─(50)13-6-SpringBoot整合Echarts绘制静态数据饼图.mp4
    ├─(51)13-7-项目目录调整.mp4
    ├─(52)13-8-根据天来获取HBase表中的实战课程访问次数.mp4
    ├─(53)13-9-实战课程访问量domain以及dao开发.mp4
    (5)第14章JA危a拓展;目录中文件数:3个
    ├─(54)14-1-课程目录.mp4├─(55)14-2-使用JA危a开发Spark应用程序.mp4
    ├─(56)14-3-使用JA危a开发SparkStreaming应用程序.mp4
    (6)第1章课程介绍;目录中文件数:5个
    ├─(57)1-1-导学-.mp4
    ├─(58)1-2-授课习惯和学习建议.mp4
    ├─(59)1-3-OOTB环境使用演示.mp4
    ├─(60)1-4-Linux环境及软件版本介绍.mp4
    ├─(61)1-5-Spark版本升级.mp4
    (7)第2章初识实时流处理;目录中文件数:8个
    ├─(62)2-1-课程目录.mp4├─(63)2-2-业务现状分析.mp4
    ├─(64)2-3-实时流处理产生背景.mp4
    ├─(65)2-4-实时流处理概述.mp4
    ├─(66)2-5-离线计算和实时计算对比.mp4
    ├─(67)2-6-实时流处理框架对比.mp4
    ├─(68)2-7-实时流处理架构及技术选型.mp4
    ├─(69)2-8-实时流处理在企业中的应用.mp4
    (8)第3章分布式日志收集框架Flume;目录中文件数:8个
    ├─(70)3-1-课程目录.mp4├─(71)3-2-业务现状分析.mp4
    ├─(72)3-3-Flume概述.mp4
    ├─(73)3-4-Flume架构及核心组件.mp4
    ├─(74)3-5-Flume&JDK环境部署.mp4
    ├─(75)3-6-Flume实战案例一.mp4
    ├─(76)3-7-Flume实战案例二.mp4
    ├─(77)3-8-Flume实战案例三(重点掌握).mp4
    (9)第4章分布式发布订阅消息系统Kafka;目录中文件数:11个
    ├─(78)4-1-课程目录.mp4├─(79)4-10-KafkaConsumerJA危aAPI编程.mp4
    ├─(80)4-11-Kafka实战之整合Flume和Kafka完成实时数据采集.mp4
    ├─(81)4-2-Kafka概述.mp4
    ├─(82)4-3-Kafka架构及核心概念.mp4
    ├─(83)4-4-Kafka单节点单Broker部署之Zookeeper安装.mp4
    ├─(84)4-5-Kafka单节点单broker的部署及使用.mp4
    ├─(85)4-6-Kafka单节点多broker部署及使用.mp4
    ├─(86)4-7-Kafka容错忄生测试.mp4
    ├─(87)4-8-使用IDEA+MA危en构建开发环境.mp4
    ├─(88)4-9-KafkaProducerJA危aAPI编程.mp4
    (10)第5章实战环境搭建;目录中文件数:7个
    ├─(89)5-1-课程目录.mp4├─(90)5-2-Scala安装.mp4
    ├─(91)5-3-MA危en安装.mp4
    ├─(92)5-4-Hadoop环境搭建.mp4
    ├─(93)5-5-HBase安装.mp4
    ├─(94)5-6-Spark环境搭建.mp4
    ├─(95)5-7-开发环境搭建.mp4
    (11)第6章SparkStreaming入门;目录中文件数:8个
    ├─(96)6-1-课程目录.mp4├─(97)6-2-SparkStreaming概述.mp4
    ├─(98)6-3-SparkStreaming应用场景.mp4
    ├─(99)6-4-SparkStreaming集成Spark生态系统的使用.mp4
    ├─(100)6-5-SparkStreaming发展史.mp4
    ├─(101)6-6-从词频统计功能着手入门SparkStreaming.mp4
    ├─(102)6-7-SparkStreaming工作原理(粗粒度).mp4
    ├─(103)6-8-SparkStreaming工作原理(细粒度).mp4
    (12)第7章SparkStreaming核心概念与编程;目录中文件数:7个
    ├─(104)7-1-课程目录.mp4├─(105)7-2-核心概念之StreamingContext.mp4
    ├─(106)7-3-核心概念之DStream.mp4
    ├─(107)7-4-核心概念之InputDStreams和Receivers.mp4
    ├─(108)7-5-核心概念之Transformation和OutputOperations.mp4
    ├─(109)7-6-案例实战之SparkStreaming处理socket数据.mp4
    ├─(110)7-7-案例实战之SparkStreaming处理文件系统数据.mp4
    (13)第8章SparkStreaming进阶与案例实战;目录中文件数:6个
    ├─(111)8-1-课程目录.mp4├─(112)8-2-实战之updateStateByKey算子的使用.mp4
    ├─(113)8-3-实战之将统计结果写入到MySQL数据库中.mp4
    ├─(114)8-4-实战之窗口函数的使用.mp4
    ├─(115)8-5-实战之黑名单过滤.mp4
    ├─(116)8-6-实战之SparkStreaming整合SparkSQL操作.mp4
    (14)第9章SparkStreaming整合Flume;目录中文件数:11个
    ├─(117)9-1-课程目录.mp4├─(118)9-10-Pull方式整合之本地环境联调.mp4
    ├─(119)9-11-Pull方式整合之服务器环境联调.mp4
    ├─(120)9-2-Push方式整合之概述.mp4
    ├─(121)9-3-Push方式整合之FlumeAgent配置开发.mp4
    ├─(122)9-4-Push方式整合之SparkStreaming应用开发.mp4
    ├─(123)9-5-Push方式整合之本地环境联调.mp4
    ├─(124)9-6-Push方式整合之服务器环境联调.mp4
    ├─(125)9-7-Pull方式整合之概述.mp4
    ├─(126)9-8-Pull方式整合之FlumeAgent配置开发.mp4
    ├─(127)9-9-Pull方式整合之SparkStreaming应用开发.mp4






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