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Spark Streaming实时流处理项目实战课程介绍(A000079)：
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b ] 3 _ M _ ^ [列式数据库HBar l { p d @ OsB t I 3 j D Xe、及当前非常4 e L x火爆的Spark Streaming打造实时流处理项目实战，让你掌握实时处理f 2 C 8 3 ( c q 0的整套处理流7 ? [ $ j : p程，达到大] , U N数据中级研发h k Z d 6 L R f工程师的水平！
课程目录：
- 第1章 Spar~ / z d B 5 W .k Streamin\ a W ^ f ;g实时流处理项目实战课程介绍试看5 节 | 42分钟
- Spark Streaming实时流处理项目实战课程介绍
- 视频：N d L [1-1 -导学- (11:14)试看
- 视频：1-2X { P f -授课习惯和学习A % U da 7 z k @建议# = # & (08:52)
- 视频：1-3 -OOTB环境使用演示 (08:37)
- 视频：1-4 -Linux环境及软件版本介绍 (08:21)k z t % F
- 视频：1-5 -Spark版本升级 (03:54)
- 第7 x R f q U2章 初识实时流处理8 节 | 35分钟
- 本章节将从一个业务场景分析出发引出实时流处理S – { z 8 _的产生背景，对比离线处理和实时处理的区别，了解常用的实时流处理框架有哪些，实时流处理在企业级应用中各个环节的架构K W : k) } | 3 d % b $以及技术选型
- 视频：2-1 -课程目录 (01:39)
- 视频：2-2 -业务现状分t , 4 I S析 (x ! + H07:25)
- 视频：2-3 -实时流处理产生背. T L景 (03:14)
- 视频：2-4 -实时流处理概述 (02:46)
- 视频：2-5 -离线计算和实时计算对比 (03:1h | 82)
- 视J F s z / M 1频：2-6 -实时流处理框架对比 (06:Z f 7 ] b \20)
- 视频：2-7 -实时流处理架构及技术选型 (05:20)
- 视频：2-] d o _ ]8 -实时流处理$ S u 7 p y u u *在企业中的应用 (04:34)
- 第3章 分W O ? P \ S . \ \布式日志收集框架, c : g / v F EFlume8 节 | 78分钟
- 本章节将从通过一个业务场景出o 4 } e u % * v c发引出Flume的产生背景，将讲解Flume的架构及核心组件Q } . A 4 M，Flume环境部署以及Flume Agent开发实战让大家学会? \ + Q M p如何使用\ Q o ` g \ = M vFlume来进行日志的采集
- 视s 3 c b频：3-1, t Q – M d i -课程B 2 #目录 (01:51)
- 视频：3-2 -业务现状分析 (08:41)
- 视频：3-3 -Flume概述 (14:00)
- 视频：3-5 1 + d n c 1 E4 -Fm 8 0 ! & +lume架构及核心组件} B Q O ~ g = 4 (07:53)
- 视频：3-5 -Flume&o ^ 8 ; | t *;JDK环境部y W ; X r 1署 (10:09)
- 视频：3-6 -Flume实战案例一 (13:35)
- 视频：3-7 –X –9 f K J w C g m 4 m qFlume实战案例二 (06:30)
- 视频：3-8 -Flume实战案例三(重点掌握) (14:44)
- 第4/ ? % e & 1 z章 分布式发布订阅消息系统Kafka11 节 | 102分钟
- 本章节将讲解Kafka4 K = Y\ j y D ^的架构以及核心概念，Kaf| * 3 { ? F uka环境的部署及脚本的使用，Kafka API编程，并通过Kaf9 I J R K Aka容b P %错性测试让大家体会到Kakfa的高可用性，并将Flume和Kafka整合起来开发一个j j A \ L 7 V :功能
- 视频：4-1 -课程目录 (01:37)
- 视频：4-2 -Kafka概述 (10:58)
- 视频：4-3 -Kafka架构及核心概念 (04:01)p S x 8
- 视频：4-4/ i ) = n / b t -Kafka单节点单Broker部署之Zookeeper安装 (04:13)
- 视频：4-5 -Kafb K 2 O ; K Ika单节点单broker的部署及使用6 A | 2 * 1 J Z 2 (16:46)
- 视频：4-6 -K: M 3 5af! : H \ _ % l e Kka单节点多broker部署及使用 (09:31)
- 视频：4-7 -Kafx H \ M 9 A % t [ka容i ) b S o % / [错性测试 (04:25)
- 视T T g { e t 6 b B频：4-8 -使用IDEA+Maven构建开发环境 (06:00)
- 视频：4-9 -Kafka Pru w p p S t 7 woducer Java API编程 (14:11)
- 视频：4S / , – E ` X d0 N b ]-10 -KafkH D A 8 t J h( # d % Ra Consumer Java API编程 (13:00)
- 视频：4-11 -Kafka4 B o T 2 w X实战之整合Flume和$ I I 3 Y 2 c OKafka完成实时数据采集 (16:3# 0 m5)
- 第5章 实战环境搭建7 节 | 46分钟
- 工欲善其事必先r m @ r + g利其器，本章将% E : Xx 7 ; i I e P F Q y #讲解Hadoop、ZooKeeper、HBase、Spark的安装，以及如何使用IDEA整合Mave= p S f * z ] g 7n/Spa; ? O P [rk/HBase/Hadoop来搭建我们的开发环境
- 视频：5-1 -课a G . T L U Z u A程目录 (01:11)
- 视频：5\ L t-2 -Scala安装 (03:36)
- 视频：5-3 -Maven安装 (05:15)
- 视频i { C 4 U d h 5 W：5-4 -Hadoop环境搭建 (10:55)
- 视频：5-5 -HBase安装P z 6 R { : Q (09:20)
- 视频：5-6 -Spark环境搭建 (06:5w D = ! 1 R J R (6)
- 视频：5-7 -开发环境搭建 (08:00)
- 第6章 Spa~ 2 E 4 P Arkz B I n u 9 M Strea5 l C L gming入门试看8 节 | 43! . J分钟
- 本章节将讲解Spark Streaming是什么，了解Spark StreaS o ( { 7ming的应用场景及发k L \展史，并从词频统计案Z e C w 2 i J N例入手带大家了解4 G s 4 ) 0 wSpark Streaming的工作原理
- 视频：6-= @ j I z ^ @ B1 -课程} O @ G Q $目录 (01:19)
- 视频：6-2 -Spark Strx g X 9 –eami& u { ,O 0 $ 5 $ Ang概述 (10:38)
- 视频：6-3 -Spark Streaming应用场景 (02M P 2:16)
- 视频：6-4 -Spark Streaming集成Spark生态系统的使用 (02:37)
- 视频：6-5 -Spark Streaming发展史 (02:05)
- 视频：6-J N u = h Q E y 26 -从词频统V k r # I S VK X v * D 4 3 I计功能着手入门Spark Streaming (12:10)
- 视频i ! o w $ 9 Y：6-7 -Spark Streaming工作原j P =理(粗粒度) (03:4Y W = =2)c u O j q \试看
- 视频：6-8 -S! e – o *park Stre) F F y ) yas | i ` ? m [ oming工作L ) B ( M ` ^原理(细粒度) (07:49)
- 第7章 Spa@ 1 t Y % Mrk Streaming核心概念与( s Z Y编程试看7 节 | 50分钟
- 本章a L U节将讲解Sp% 0 + I 6 z tark Streaming中的核心概念、常用操作，通v ) @ D r Z j过Spark Sv \ streaming如何操作socket* = m以及6 8 h \HDFS上的数据让大家进一步了解Spx – a c 2ark Streaming的编程
- 视频NK L ] Q ] B s _ R P N | e：7-1 -课程目录 (01:35)
- 视频：7-2 -核心概念之StreamingContext (11:51)试看
- 视频：7-3 -核n c 5心概念之DStream (05:59\ g E L)
- 视频：7-4 -核B J ,心概念之Input DStreamsx } P 5 F和Receivers (06:22)B g l .
- 视频：7-5 -核心概念之Transformation和Output Operati+ L * 0ons (02:[ m } m ^ F v47)
- 视频：7-6 -案例实战之? = H f *Spark Streaming处理socket数据 (14:12)
- 视频：7-7 -案例实战之SpV { lark Streaming处理文件系统数据 (06) e 1:29)
- 第8章 Spari j Bk Streaming进阶与案例实战6 节 | 54分钟
- 本章节将C S F j 2 X 9 u讲解Spark StreamiT u mng如何处c m ? F e , J理带状态的数据，通过案例让大家知道SL r ~ D 0 Rpark Streaminu ) y F C ~ ag如p v Y何写数据到MyV 7 g % q e NSQL，Spark Streaming如何| 4 7 l w ( b整合Spark SQL进Z ; :+ n ? F G S #行操作
- 视频：8-1 -课程目录 (02:06X [ C @ v G w V)
- 视频：8-2 –c 4 V实战之updateStateByKeK n }y算子的使用 (12:00)
- 视频：8-3 -实战之将统计结果写入到MySQL数据库中 (C J d17:43)\ H % R ,
- 视频：8-4 -实战之窗口函数的使用 () $ n L 6 l e v05:23)$ L d k D @
- 视频：8-5 -实战之黑名单过滤 (10:45)
- 视频：8-6 -实战之S\ 1 Rpark Streaming整合Spark SQL操作 (05:17)
- 第9章 Spark Streaming整合Flume11 节 | 43分钟
- 本章节将讲解Spark StDA # V 9 y } – k T U Dreaming整合Flu# A i z K %me的两种方式，讲解如何在本地进行开发测试，如何在服务器上进行测试
- 视频：9-1 -课程目录 (00:51)| W D e p U + 1 W
- 视频：9-2 -Push方式整合L 1 ] E ,之概述 (05:56)
- 视频：9-3 -Push方式整合之7 Z w ] TFlume Agent配置开发 (] Q = : | x .03:30)
- 视频：9-4 -Push方式整合之Spark Streaming应用开发 (05:18)
- 视频：r : O 4 59-5 -PL g Q # # W B @ Jush方式整合之本地环境联调 (06:09)
- 视频：9-6 -Push方式整合之服务器环境联– ! H l调 (05:05)
- 视频：9-7 -Pull方式整合之概述S % x O , K (04:11)
- 视频：9-8 -Pull方式整合之Flume Agent配置开发 (01:54)
- 视频：9-9 -Pull方式整合之Spark StreaminY i y = $ 1 ;g应+ ) , k用开发 (03_ B | L w ` g 8:05} e l)
- 视频：9-10 -Pull方式整合之本地环境联调 (02:50)
- 视频：9-11 -Pull方式整合之服务器环境联调 (03:38)F h m P y z O ~
- 第10章 S7 = D v o Mpark Str^ h 1 3ea+ 0 ) y Pming整合Kafka10 节 | 54分钟
- 本章节将讲解Spn ! w Aark Streaming整合Kafka的两种方式，讲解如何在本地进行开发测试，如何在服务器上进行测试
- 视频：10-1 -课程目录 (01:27)
- 视频：10-2 -Spark Streaming整合Kafka的版T 8 ? 0 h F本选择详解 (04:52)
- 视频：10-3 -Receiver方K 9 M式整合之概述 (06:34)
- 视频a 7 g 1 + l K M &：10-4 -Receiver方式整合之KafkaH i H f %测试 (05:45)
- 视频：1` K M0-5 -Receiver方式整合之Spark StreaminC : y J 6 q *g应用开发 (08:38 h 3 N a 1 ^6)
- 视频：10-6 -Receiver方式整合之本地环境联调 (02:31)
- 视频：10-7 -Receiver方式整合之服务9 E ? e J Z z _器环境联调及StreamJ ^ @ing UI讲解 (08:04)
- 视频：10-8 -Direct方式整合之概述 (05:39)
- 视频：10-9 -Direct方式F l I [ R y f w z整合之Spark SO P \ p o c }treaming应用开发及本地环境测试 (06:363 N B } C & a)
- 视频：10-10 -D4 3 g Z F 9 $ y =irect方式整合之服务器环境联调 (03:34)
- 第11章 Spark Streaming整合Flume&A ( X cKafkaa W O z M打造通用流处理基础7w t G R # 节 | 46分钟+ ^ b m
- 本章节将通过实战案例彻底打通Spark Streaming和FlC 0 zume以及+ 4 { *K. \ U uafkaY ? ? B =的综合使用，为后续项目t : \ 2实战打下坚实的[ r \ ~ & ; 0基础
- 视频：11-1 -课程目录 (02:18)
- 视频：11-2 -处理流程画9 p J 5 0 ) P $图剖析 (05:09)
- 视频：11-3 -日志产生器开发并结N . @合logx z * 7 B O p k [4j完成日志的输出 (05:50)
- 视频：11-4 -使用FlumJ ? w *e采集Log4j产! D T生的日志 (14:19)
- 视频：11-5 -使用KafkaSInk将Fluw Z Ome收= q m集到的数据输出到KafkbV u z M S ? v 8a (09:10)
- 视频：11-6 -S! m –i t x d J _ g K D (park Streaming消费Kafka的数据进行统3 F , o计 (03:29)
- 视频：11-7 -本地测试# 9 L f和生产环境使用的拓展 (05:14)
- 第12章 Spark Streaming项目实战20 节 | 173分钟
- 本F Z :章节将通过一个完整的项目实战让大家学会大数据实时流处理的各个环境8 s s o [ X – [ m的R 7 n : $整合，如何根据业务需要来设计HBase的rowkey
- 视频：12-1 -课程目录 (04:05)
- 视频：12-2 -需求说明 (03:47)
- 视频：12-3 -用户4 0 A h A s ;行为日志介F } , c绍 (13:40)
- 视频：12-4 -Pya \ &am@ A G 2 i u @p; y C ) p( e 0 bthon日志产生器开发之产生访问url和ip信息 (13:15)
- 视频：12-5 -Python日志产生器S } 1 & P开发) X @ W $ u之产生referer和状态码信# V z p st + E ^ f \ U L u息 (08:48)
- 视频：12-6 -Python日志产生器开发之产生日志访问时间 (a 4 v | x h ) 102:16)
- 视频：12-7 -Pytc r 8 % \ Q & k zhoK k ! { 2 s w h %n日志产生器服务器测试并将日志写入到文件中 (05:45)
- 视频：12-8{ V h + r -通过定时调度工具每一分钟产生一批数据 (06:00)
- 视频：12-U 0 / e 6 ! \9 -使用Flume实时收集日志信息 (x ? y , n T z !09:10)
- 视频：12-10 -对接实时日志数据到Kafka并输出到控制台测试 (06:15)
- 视# u H 1频D l #：12-11 -Spark Streamin. u ^ X Sg对接Kafka的数据进行消费 (07:46)
- 视频：12-12 -使用Spark Streaming完成数据清洗操作 (17:25)
- 视频：12-13 -功能一之7 : t R v B 0 K需求分析及存储结果技术选型分析 (09:08)
- 视频：12-14 -功能一之数据库访问DAO层方法定义 (05:03)
- 视频：12i U ,–o T 0 N u # \ .15 -功能一之HBa[ O N :se操作工具类开发 (12:15)
- 视频：12-16 -功能一之数据库访问DAO@ C _ – W . Q O p层K 4 W D f / 1 f方法实现 (07:15)
- 视$ Y I m u I { Q频：1$ Y ^2-17 -功能一之将Spark St: ` Creamia H 5 ; U O m )ng的处理结果写入到HBD . L ;ase中 (08:03)
- 视频：12-18 -功能二之需求分析及HBase设计&s d [HBase数据访问层开发 (06:32)
- 视频：12-19 -功能二之功能实现及本地测试 (07:55)
- 视频：12-20 –k _ ) $ _ n J ^将项目运行在3 e k W H Y ^ q i服务器环境中 (17:54)
- 第13章 可视化实战14 节 | 114分钟t 8 * W 4 N
- 本章节将通过两种方式来实现实时流处理结果的可视化操作，一是使用Spring B` l +oot整合EchartB / G +s实现，二是使用更加炫| v ~ U [ ! U 7 ,酷的阿里云产品DataV来实现
- 视频：13-1 -课程目录 (03:23)
- 视频：13-2 -为什么需要可视Q x #化 (05:11)
- 视频：13-3 -构建Spring Boot项目 (12:08)
- 视频：13-4 -Echarts概述 (05:51)
- 视频：13. k r ] G m-5 -Spring Boot整合Echarts绘制静态数据柱状图 (09:29)
- 视频：13-6% H L ? s 3 $ -Spring Boot整合Echarts绘制静态数据饼图 (04:28)
- 视频：13-7 -项目目录调; @ 4 I )整 (01:55)
- 视频：13S n : ~-8 -根据天来获取I u n g e uHBase表中的实战课程访问B | ; * \ !次数 (10:34)
- 视频：13-9 -实战课D $ d / M B o程访问量doB ) ! Nmain以及dao开发 (06:27)
- 视频：13-10 -实R Q J & $战课程访问量Web层开发 (06:49)
- 视频：13-11 -实战课程访问量实时查询展示功能实现及扩展 (14:12)
- 视频：13-12v & 7 3 -Spring Boot项目部署到服务器上运行 (03:19)
- 视频Q & 4 x ) 6 a：13-13 -阿里云DataV数据可视化介绍 (12:13)
- 视频：3 n G ; G13-14 -DataV展示统计结果4 J % y c &ar * !mpZ \ 0 ^; 9 =功能实现 (17:26)
- 第14章 Java拓展3 节 | 1* / w9分钟
- 本章节作为扩展w b ? s @ )内容，将带领大家使用Java来开始Spark应用程@ 2 , B q E & s序，使得u 6 % a大家对于使用Scala以及Java来开发Spark应用程序都有很好的认识
- 视频：14-1 -课程目录 (01:31)
- 视频：1w R ^4-2 -使g @ y H @ /用Java开发Spark应用程序 (10:08)p ~ t 7 3 M – Y (
- 视频：14-3 -使用Java开发Spark Streaming应用程序 (06:48 n q D i8)
- 第1m ^ V ? # ? ~ ` {5章 补充内容9 节 | 5\ + $ + m6分钟
- Spark St\ i ) ! Oreaming整合Kafka的offset管理以及消费语义
- 视频：15-1 -课程目录 (03:32)
- 视频：15-2 -流处7 K \ p { B $ *理语义详解 (08:33)
- 视s { v频：15-3 -Kafka整合SparkS7 c u ~ g $ {treaming的offsets管理宏观介绍 (09:40)
- 视频：15-4 -环境准备 (02:57)
- 视频：15-5 -offset管理演示一 (07:26)
- 视频L n o 6：15-6 -offsed $ Jt管理演示二 (09:33)
- 视频：15-7 -ofv A S p R E Yfset管理演示三 (08^ 9 A 8 S:34)t l C S 3 $ D y $
- 视频：15-8 -计算结果Y _ !一致性 (04:53 S F b v0)
- 视频：15-9 -补充内X 8 ; + @ x ) *容总结 (00:46)
- 第16章 （讨论群内直播内容分享dv 6 r 9 M , Q + [ l c d）Spark流处理面试三两事7 节 | 43分钟
- 本次分享c =# \ G : $ O将从Kafka ack机制、Kafka数据文件存储、不同A 4 ^ ; _消费{ 6 F &@ s A # ; x; p W +策略从源码的角度进行剖析，帮助同学们掌握在Spark流处理项目中的面试常考点。
- 视频：16-1 SparkStreamiw m 5 } n lng整合Kafka面试常考点梳理 (03:46)
- 视频：16-y 7 + }2 面试常考点之V C ; [ zack剖析 (07:24)
- 视频：16-3 面试常考点之Kafka数据存储剖析 (06:40)
- 视频：16-4 面试常考点之Kaf3 8 U . / a D `ka数据消费策略概述 (03:13)
- 视频：16-5 面试常考点之基于Range消费策略详解 (06:2Z # n } p O2)
- 视频：16-6? I n ; f n I ? q 面试常考点之基于d g YQ X L W I _ ] 3Range消费f C 8 U x | =策略源码解析s 5 q ) (08:02)
- 视频：1f u d K g X 2 1 N6-7 面| + & [试常考点之基于Rounb 5 / kdRobin消费策略分析 (06:58)
文件目录：/ r . # O \ – B
| ├n h % M─实战课程S7 W J L #park Streaming实时流处理项目实战 |
| │ │ Lin3 K 0 E Dux.rar |
| │ │V ] e project .zip |
| │ │ |
| │ ├─第10章 Spark Streaming整合Kafka |
| │ │ 10-1 –} , W # x * [课程目录.mp4 |
| │ │ 10-10 -Direct方式整合之服务器环境联调.mp4 |
| │ │ 10-2 -Spark StR . greams & ( Aing整d ] 7 l h合Kafka的版本选择详解.mp4 |
| │ │ 10-3 -Receiver方式整合之概: 6 = ;述.mp4 |
| │ │ 10-4 -ReceiveA G ` u r b )r方式整合之Kafka测试.mp4 |
| │\ h M \ 5 ` % j │ 10-5 -Receiver方式整t a g ` 7 = \ h合之Spark Streaming应用开发.mp4– X ] |
| │ │ 10-6 -Receiver方式整合之本地环境联调.mp4 |
| │ │ 10-7 -RX k J – _ \ / !eceiver方式整合之服务器环境联调及Streaming UI讲.h 2 f P r ; + & ) ^ ] 0解.mp4_ , J a V J |
| │ │ 10-8 -Direct方式整合之概述k X D ` j C n K.mp4 |
| │ │ 10-E k 2 . R G9 -Direct3 y 6 ~ C方式[ j C m Q整合之Sparkt z } b j R $ w StreZ w r at # ; @ p P 7 oaminK 0 t h R t % Rg应用开发及本地环境测试.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第b Z + { f \ P / a11章 Spark Streaming整p o v f合Flume&KafM F 1 3 R x Tka打造通用流处理基础 |
| │ │ 11-1 -课程目录.mp4 |
| │ │ 11-2 -处理d ] ? ; g H / n流6 ! [ + K N u @ W程画图剖析.mp4 |
| │ │ 11-3 -日志产生器开发并结合log4j完n / e n = A ; \成日志的输出.mp4 |
| │ │ 11-4 -使用Flume采集Log4jw – L Z . 4产生的日志 .mp4 |
| │ │& + 4 ; ^ O 11-5 -使用KafkaSInk将Flume收集F M . K j – X 7到的数据输出到Kafka.mp4 |
| │ │ 11-6 -Spark Streaming消费Kafka的0 0 O数据进行统计.mp4G x – c y V [ |
| │ │ 11-7 -本地测试和生{ ^ 0 G ) y产环境使用的拓展.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第12章 SparkR r 4 Z SC F (treaming项目实战 |
| │ │ 12-1 -课程目录 .mp4 |
| │ │ 12-10 -对接实时日志数据到KagZ h 2 \ v ! p v l N u ] 8 qfka并输出到控制台测试.mp4 |
| │ │ 12-11 -Spark Se [ Ztreaming对接Kafka的数据进行消费.mp4 |
| │ │ 12-12 -使用Spark StD 9 w Y , i 6 . FreaL # # c ! v Nming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.m% 7 2 T 0 L ep4 |
| │ │ 12-15 -功能一之数据库访问DAOB m U s 4 T v 5层方法实现.mp4 |
| │ │ 12-16 -功能一之HBase操作工具类z 3 i U h ] i开发.mp4k S p 4 & | w |
| │ │ 12-17 -功能一之将SpaD ~ X g D $ ork Streaming的处理结果写入到HBase中.m= I e g 3 ! Q Z [p4 |
| │ │ 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 |
| │ │ 12-2 -需求说明.mP F Q 1 w r Vp4 |
| │ │ 12-20 -将项目运行在服务器环境中.mp4 |
| │ │ 12-3 -用户行为日志介绍.mp4 |
| │ │ 12D 1 $ 2 c * T-4 -Python日志l v h ! {产生器开发之产生访问url和ips E =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8 ( ? ] S # a之产生日志访问时间 .mp4 |
| │ │ 12-7 -Python日9 ( v f u D 5 # g志产生器服务器测试并将日志写入到文件中.mp4 |
| │ │ 12t M 6 O D $ * . $-8 -通过定时调度工具每一分钟产生一批数据.mp4 |
| │ │O \ c ; / d 12-9 -使用Flume实时收集日志信息.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第13章 可视化实战 |
| │ │ 13-1 -课程目录.mp4 |
| │ │ 13-10 -实战课程访问7 , ; v 9 K r量Web层开发.mp4 |
| │ │ 13-11 -实战a x & v % D {课程访问量实时查询展示功能实现及扩展 .v } ( 8 m n ! cmp4 |
| │ │ 13-12 -Spring Boot项目部署到服务器G A L # b \ f = =上运行.mp4 |
| │ │ 13-13 -阿里云DataV数据可视化介绍 .mp4 |
| │Q ~ U │ 13-14 -DataV; v W } X 1 f ) U展示统计结果功能实现.mp4 |
| │ │ 13-2 -为什么需要可视化.mp4 |
| │ │ 13g G m ! Q-3 -构建Spring Boot项目.mp4 |
| │ │ 13-4 -EcE 5 K U ] ! }harts概述.mp4| x G ] & @ |
| │ │ 13-5 -Spring Boot整合Echarts绘m $ ~ f制静态数据柱状图.mp4 |
| │ │ 13-6 -Spring Boot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& = G战课程访问量domain以及da~ f z #o开发.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第14章 Java拓展 |
| │ │ 14-1 -课程目录.mp4 |
| │ │ 14-2 -使用Java开发Spark应, & \用程序.mpg c 94 |
| │ │ 14-3m f w r ] I -使用Java开发Spark StreaminP v $ ]g应用y e S ^ H c n f w程序.) , K Pmp4 |
| │ │ |
| │ ├─第1章 Spark StreaminB * s H @ I ) l )g实时流处理项目实战课程介绍 |
| │ │ 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 |
| │ │ |
| │ ├─第2章 初识实时流处理 |
| │ │ 2-1 -课= x 7程目录.mp4 |
| │ │ 2-2 -业务现L ( | = ! *状分析.h x o WmU J } F n G 8 yJ 2 m o z l v \ Lp4 |
| │ │ 2-3 -实时流处理产生背景.mp4 |
| │ │ 2-4 -实时流处理概, 1 & p – u G述.mp4 |
| │w x j h i j i │ 2-5 –S : 2离线计算和实时计算对比.mp4 |
| │ │ 2-6 -实时流处理框架* R V y U c o 0] r M R k 6对比.mp4 |
| │ │ 2-k x c K a A7 -实时流处理架构及技术选型.mp4 |
| │ │ 2-8 -实时k ) O { `流处理在企业中的应用.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第3章 分布式日志收集c r l o p ) } O框c g C \ ( _架Flume |
| │ │ 3-1^ C h -课程目录.mK q . }p4 |
| │ │ 3-2 -业务现状分析.mp4 |
| │ │j c + 3-3 -Flume概述.mp4 |
| │ │ 3-4 -Flume架构及核心组件 .mp4 |
| │ │ 3-q q W q + k5 -Flume&a^ [ + Q smp;JDK环境部署.mp4 |
| │ │ 3-6 -F? ^ Rlume实战案例一.mp4 |
| │ │ 3-7 -Flume实战案例二.mp4 |
| │ │ 3-8 -Flume实, 9 – z K x $ B e战案例三(重点掌握).mp4 |
| │ │ |
| │j d 6 K t ~ ├G g w [ X C T─第4章 分布式发布订阅消息系统Kafka |
| │ │ 4-1 -课程目录8 d K Q f j % b R.mp4 |
| │U k e N │ 4-10 -Kafka Consumer Java A– 9 8 v L N t |PI编程.mpQ [ T a e4 |
| │ │ 4-11 -Kafka实战之整合F& $ b ] @ |lume和Kafka完成实时数据采集.mp4 |
| │ │ 4W G ^ }-2 -Kafka概述.mp4 |
| │ │ 4-3 -Kafa w 4 g 6 _ka架构及核心概念.mp4 |
| │ │ 4-4 -KF M Eafka单节点单K b q r 9Bro0 $ A \ T L wker部署之Zookeeper安2 0 m #装.ma g t & f ) , yp4 |
| │ │ 4-5 -Ka\ z ( z r !fka单节点单broker的部署及使用.m ? m 6mp4 |
| │ │ 4-6 -Kafka单节点多broker部署及使用.mp4 |
| │ │ 4-H d 7 e 0 3 W J7 -Kafka容错性测试.mp4 |
| │ │ 4-8 -使用IDEA+Maven构建开发环境.mp4 |
| │ │ 4-9 -Kafka Producer JaX * A k a , / s Uva API编程.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第* U [5章 实战环境搭建 |
| │V * C = [ B B z │ 5-1 -课程目录.mp4 |
| │ │ 5-2 -ScalaN M D + + y安装.mp4 |
| │ │ 5-3 -Mp o & ^aven安装.mp4 |
| │ │ 5-4 -Hadoop环境搭建.mp4 |
| │ │ 5-5 -HBase安装.k D , Rmp4 |
| │ │ 5-6 -Spark环境搭建.mp4 |
| │ │ 5-7 -开发? / u环境搭建.mp# ] % p c4 |
| │ │ |
| │ ├─第v m J E6章 Spark StreaW K t , # & B R Hming9 8 – n y入门 |
| │ │ 6-1 -课程目录.mp4 |
| │ │1 ( % J L . X B 6-2 -Spark Streaming概述.mp4 |
| │ │ 6-3U \ $ -Spark Streamin6 (z ! a 5 = S T s ) = Og应用场景 .mN 2 [ X m w l n `p4 |
| │ │ 6-4 -Spark Streaming集成Spark生态系统的使用.mp4 |
| │ │ 6-5 -Sparkv o j X /u ) @ # @ = ( M s ? StD | h 2 M . o c jrM Z b ` | H a t Feaming发展史.mp4 |
| │ │ 6-6 -从词频统计功能着手G s Q入门Spark Streaming.ma | t *p4 |
| │ │ 6-7Y J V N e z -Spark Streami~ U , J \ 5 b g qng工作原理(粗粒度).mp4 |
| │ │ 6-8 -Spark Str} t u Q # h ;eaming工作原理(细粒度).mp4 |
| │ │ |
| │g l p V ├─第7章$ M + W Spark Strem Y Z (am& R ( z V F T Ming核心概j s 1 1 7 8 0念与编程 |
| │ │ 7-1 -课程目录.mp4 |
| │ │ 7-2 -核心概念d ~ J e O 4之StreamingContext.mp4 |
| │ │ 7-3 -核心概念之DStream.mp4 |
| │ │ 7-4 -核心概念之Input DStreams和Receivers.mp4 |
| │ │ 7-5 -核心概念之] a Q 8Transformation和Output Operati+ 9 { Q y Nons.mp4 |
| │ │ 7-6 –h – { d q案例实战W c * 2 h B @ | )之SN J } L V epark Streaming处理socket数据.mp4L _ X |
| │ │ 7-7 -案例实战之Spark Streaming处理文件系统数s u /据.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第8章 Spark Streaming进阶与案例实战 |
| │ │ 8-1L X l J -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+ i ?果Y Y C写入到MySQL数据库中 .m[ q B # Lp4 |
| │ │ 8-4 -实战之窗口函数的使用.mpD K j r | 8 P [ N4 |
| │ │ 8-5 -实战之黑名单过滤.mp4 |
| │ │M } i # \ n U * 0 8-6 -实战之Spark Streaming整合Spark SQL操作.mp4 |
| │ │ |
| │ └─第9章 SM : ? u 5 v p L *park Streaming整合Flume |
| │ 9-1 -课程目录.; 9 6 Rmp4 |
| │ 9-10 -Pull方式整合之本地环境联调.mpB ) b N s + e p J4 |
| │p j { A j j f Q 9-11 -Pull方式整合之服务器环境联调.m: Q G B l [ ? VpF f B s 8 D a ; x4 |
| │ 9-2 -Push方式整合之概述.mp4 |
| │ 9-3 -Push方式整合之Flume Agent配置开发.mp4 |
| │ 9-4 -Push方式整( 2 V 7 J k k Q合之Spark Streaming应用开发 .me & h q : q ! ( !p4 |
| │ 9-5 -Push方式整合之本地环境联调.mpH D T q , 6 ` * 84 |
| │ 9-6 -Push方8 l \ 0 3 ^ U N _# w k式整合之服务器环境联调.mp4~ S D { |
| │T E : 9 F # 9-7 -Pull方式整合之概述.c P Amp4 |
| │ 9-8 -PulJ ( ` 9 V ~ 3 El方式整合之Flume AgeB { W \ C p M ` tnt配置开发.mp4 |
| │ 9-9 -Pull方式整合之Spark Streaming应用开发.mp4 |
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