SparkStreaming实时流处理项目实战

#SparkStreaming实时流处理项目实战简介

SparkStreaming实时流处理项目实战
|____1-1-导学-.mp4
|____1-2-授课习惯和学习建议.mp4
|____1-3-OOTB环境使用演示.mp4
|____1-4-Linux环境及软件版本介绍.mp4
|____1-5-Spark版本升级.mp4
|____2-1-课程目录.mp4
|____2-2-业务现状分析.mp4
|____2-3-实时流处理产生背景.mp4
|____2-4-实时流处理概述.mp4
|____2-5-离线计算和实时计算对比.mp4
|____2-6-实时流处理框架对比.mp4
|____2-7-实时流处理架构及技术选型.mp4
|____2-8-实时流处理在企业中的应用.mp4
|____3-1-课程目录.mp4
|____3-2-业务现状分析.mp4
|____3-3-Flume概述.mp4
|____3-4-Flume架构及核心组件.mp4
|____3-5-Flume&JDK环境部署.mp4
|____3-6-Flume实战案例一.mp4
|____3-7-Flume实战案例二.mp4
|____3-8-Flume实战案例三(重点掌握).mp4
|____4-1-课程目录.mp4
|____4-2-Kafka概述.mp4
|____4-3-Kafka架构及核心概念.mp4
|____4-4-Kafka单节点单Broker部署之Zookeeper安装.mp4
|____4-5-Kafka单节点单broker的部署及使用.mp4
|____4-6-Kafka单节点多broker部署及使用.mp4
|____4-7-Kafka容错性测试.mp4
|____4-8-使用IDEA+Maven构建开发环境.mp4
|____4-9-KafkaProducerJavaAPI编程.mp4
|____4-10-KafkaConsumerJavaAPI编程.mp4
|____4-11-Kafka实战之整合Flume和Kafka完成实时数据采集.mp4
|____5-1-课程目录.mp4
|____5-2-Scala安装.mp4
|____5-3-Maven安装.mp4
|____5-4-Hadoop环境搭建.mp4
|____5-5-HBase安装.mp4
|____5-6-Spark环境搭建.mp4
|____5-7-开发环境搭建.mp4
|____6-1-课程目录.mp4
|____6-2-SparkStreaming概述.mp4
|____6-3-SparkStreaming应用场景.mp4
|____6-4-SparkStreaming集成Spark生态系统的使用.mp4
|____6-5-SparkStreaming发展史.mp4
|____6-6-从词频统计功能着手入门SparkStreaming.mp4
|____6-7-SparkStreaming工作原理(粗粒度).mp4
|____6-8-SparkStreaming工作原理(细粒度).mp4
|____7-1-课程目录.mp4
|____7-2-核心概念之StreamingContext.mp4
|____7-3-核心概念之DStream.mp4
|____7-4-核心概念之InputDStreams和Receivers.mp4
|____7-5-核心概念之Transformation和OutputOperations.mp4
|____7-6-案例实战之SparkStreaming处理socket数据.mp4
|____7-7-案例实战之SparkStreaming处理文件系统数据.mp4
|____8-1-课程目录.mp4
|____8-2-实战之updateStateByKey算子的使用.mp4
|____8-3-实战之将统计结果写入到MySQL数据库中.mp4
|____8-4-实战之窗口函数的使用.mp4
|____8-5-实战之黑名单过滤.mp4
|____8-6-实战之SparkStreaming整合SparkSQL操作.mp4
|____9-1-课程目录.mp4
|____9-2-Push方式整合之概述.mp4
|____9-3-Push方式整合之FlumeAgent配置开发.mp4
|____9-4-Push方式整合之SparkStreaming应用开发.mp4
|____9-5-Push方式整合之本地环境联调.mp4
|____9-6-Push方式整合之服务器环境联调.mp4
|____9-7-Pull方式整合之概述.mp4
|____9-8-Pull方式整合之FlumeAgent配置开发.mp4
|____9-9-Pull方式整合之SparkStreaming应用开发.mp4
|____9-10-Pull方式整合之本地环境联调.mp4
|____9-11-Pull方式整合之服务器环境联调.mp4
|____10-1-课程目录.mp4
|____10-2-SparkStreaming整合Kafka的版本选择详解.mp4
|____10-3-Receiver方式整合之概述.mp4
|____10-4-Receiver方式整合之Kafka测试.mp4
|____10-5-Receiver方式整合之SparkStreaming应用开发.mp4
|____10-6-Receiver方式整合之本地环境联调.mp4
|____10-7-Receiver方式整合之服务器环境联调及StreamingUI讲解.mp4
|____10-8-Direct方式整合之概述.mp4
|____10-9-Direct方式整合之SparkStreaming应用开发及本地环境测试.mp4
|____10-10-Direct方式整合之服务器环境联调.mp4
|____11-1-课程目录.mp4
|____11-2-处理流程画图剖析.mp4
|____11-3-日志产生器开发并结合log4j完成日志的输出.mp4
|____11-4-使用Flume采集Log4j产生的日志.mp4
|____11-5-使用KafkaSInk将Flume收集到的数据输出到Kafka.mp4
|____11-6-SparkStreaming消费Kafka的数据进行统计.mp4
|____11-7-本地测试和生产环境使用的拓展.mp4
|____12-1-课程目录.mp4
|____12-2-需求说明.mp4
|____12-3-用户行为日志介绍.mp4
|____12-4-Python日志产生器开发之产生访问url和ip信息.mp4
|____12-5-Python日志产生器开发之产生referer和状态码信息.mp4
|____12-6-Python日志产生器开发之产生日志访问时间.mp4
|____12-7-Python日志产生器服务器测试并将日志写入到文件中.mp4
|____12-8-通过定时调度工具每一分钟产生一批数据.mp4
|____12-9-使用Flume实时收集日志信息.mp4
|____12-10-对接实时日志数据到Kafka并输出到控制台测试.mp4
|____12-11-SparkStreaming对接Kafka的数据进行消费.mp4
|____12-12-使用SparkStreaming完成数据清洗操作.mp4
|____12-13-功能一之需求分析及存储结果技术选型分析.mp4
|____12-14-功能一之数据库访问DAO层方法定义.mp4
|____12-15-功能一之数据库访问DAO层方法实现.mp4
|____12-16-功能一之HBase操作工具类开发.mp4
|____12-17-功能一之将SparkStreaming的处理结果写入到HBase中.mp4
|____12-18-功能二之需求分析及HBase设计&HBase数据访问层开发.mp4
|____12-19-功能二之功能实现及本地测试.mp4
|____12-20-将项目运行在服务器环境中.mp4
|____13-1-课程目录.mp4
|____13-2-为什么需要可视化.mp4
|____13-3-构建SpringBoot项目.mp4
|____13-4-Echarts概述.mp4
|____13-5-SpringBoot整合Echarts绘制静态数据柱状图.mp4
|____13-6-SpringBoot整合Echarts绘制静态数据饼图.mp4
|____13-7-项目目录调整.mp4
|____13-8-根据天来获取HBase表中的实战课程访问次数.mp4
|____13-9-实战课程访问量domain以及dao开发.mp4
|____13-10-实战课程访问量Web层开发.mp4
|____13-11-实战课程访问量实时查询展示功能实现及扩展.mp4
|____13-12-SpringBoot项目部署到服务器上运行.mp4
|____13-13-阿里云DataV数据可视化介绍.mp4
|____13-14-DataV展示统计结果功能实现.mp4
|____14-1-课程目录.mp4
|____14-2-使用Java开发Spark应用程序.mp4
|____14-3-使用Java开发SparkStreaming应用程序.mp4
|____Linux.rar
|____project.zip
|____第1章课程介绍
|____第2章初识实时流处理
|____第3章分布式日志收集框架Flume
|____第4章分布式发布订阅消息系统Kafka
|____第5章实战环境搭建
|____第6章SparkStreaming入门
|____第7章SparkStreaming核心概念与编程
|____第8章SparkStreaming进阶与案例实战
|____第9章SparkStreaming整合Flume
|____第10章SparkStreaming整合Kafka
|____第11章SparkStreaming整合Flume&Kafka打造通用流处理基础
|____第12章SparkStreaming项目实战
|____第13章可视化实战
|____第14章Java拓展