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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HBasB t I 3 j D Xe、及当前非常火爆的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7 ? [ $ j : p程，达到大数据7 K d 6 e ` v z L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 Spa6 j P ^ 2 _ X [ .r] y R : : M r 1 _k St* 2 # s \reamin\x { X 5 4 N B $ ; 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 d k @建议# = # & (08:52)
- 视频：1-3R ] k e * v ! 5 -OOTB环境使% E M \ ` e用演示 (08:37)
- 视频：1-4 -Linux环境及软件版本介绍 (08:21)
- 视频：1-5 -Spark版L M 1 r /本升级 (03:54)
- 第2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 -业务现状分析 (x ! + H07:25)
- 视频：2-3 -实时流处理产生背景 (03:14)
- 视频：2-4 –9 T n } n + 4 3 l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)
- 视频：2-6 -实时流处理框架对比 (06:20)
- 视频\ ) Y = % D ?：2-7 -实时流处理架构及技术选型 (05:20)
- 视频：2-8 -实时流处理在企业中的应用 (04:34)9 _ = 2
- 第3章 分布式日志收集框架,# / z + G ` # c : g / v F EFlume8 节 | 78分钟
- 本章节将从通过一个业务场景出发引出Flume的产生背景，将讲解Flume的架构及核心组件Q } . A 4 M，Flum\ E x R \ le环境部署以及Flume Agent开发实战让大家学会如何使用Flume来进行日志的采集
- 视s 3 c b频：3-1 -课程B 2 #目录 (01:51)
- 视频：3-, @ w O2 -业务现状分析 (08:41)
- 视频：3-3 -Flume概述 (14:00)3 3 A w 6 2 T
- 视频：3-5 1 + dW _ ~ ? Q nR . Y ) x c 1 E4 -Fm 8 0 ! & +lume架构及核心组件? ^ q ] 3 (07:53)
- 视频：3-5 -Flume&J5 U l E C G &DK环境部署 (10:09)
- 视频：3-6 -Flume实战案例一 (13:35)
- 视频：3-7 –X – m qFlume实战案例二 (06:30)
- 视频：3-8 -FlumeO E k F c n Z $ a实战案例三(重点掌b N ! $ K \ P握) (14:44)
- 第4章 分布式发布订阅? * V { Q D消息系统Kafka11 节 | 102分钟
- 本章节将讲解Kafka4 K =W Z % Y ^的架构以及核心概念，Kaf| * 3 { ? F uka环境的部署及脚K } 0 y M G \ w q本的使用，Kafka API编程，并通过Kaf9 I J R K Aka容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 ({ Y l 9 U 7 P04:01)p S x 8
- 视频：4-4/ i ) = n / b t –% 6 M , % _Kafka单节点单B[ = C Yroker部署之Zookeeper安装 (04:13)
- 视频：4-5 -Kafka单节点单broker的部署及使m h c \用6 Ar 8 \ | 2 * 1 J Z 2 (16:46)
- 视频：4k k | J-6 -K+ = g y wafka单节点多broker部署及使用 (09:31)
- 视频：4-/ 3 K J [7 -Kafka容i ) b S o % / [错性测B ( E W W J D试 (04:25)
- 视T T g { e tr { U o l 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). r H 4 S
- 视频：4S / , – E ` X d-10 -KafkH D A 8 t J ha Consumer Java API编程 (13:00)
- 视频：4-11 -Kafka实战之整合Flum2 L f 7 { e P me和$ I I 3H $ O , o u Y 0 Y 2 c OKafka完成实时数据采集 (16:3C / ~ ;5)
- 第5章 实战环境搭建7 节 | 46分钟
- 工欲善其事必先利其器，% ` z v H Q U X本章将% E : Xq 4 ; Y e J _ y ) F Q y #讲解Hadoop、ZooKeeper、H^ x U r 9 0 Z N 7Base、e z 4 Z ` 9Spark的安装，以及如何使用IDEA整合Mave= p S f * z ] g 7n/Spark/HBase/Hadoop来搭建我们的开发环境
- 视频：5-1 -课) w Y u Q , 3 a程目录 (01:11)
- 视频：5-2 -Scala安装 (03:36)
- 视频：5-3 -Maven安装 (! M s05:15)
- 视频i { C 4 U d h 5 W：5-4 -Hadoop环境搭建n @ ; k L % a X (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 Sparkz B I n u 9 M Streaming入门试看8 节 | 43分钟
- 本章节将讲G J 2 q +解Spark Streaming是什么，了解Spark Streaming的应用场景及发展史，并从词频统计案Z e C w 2 i J N例入手带大家了解Spark Streaming的工作原理
- 视频：6-1 -课程} O @ G Q $目录 (01:19)
- 视频：g 3 &6-2 -Spark Strx g X 9 –/ , 0 4 d W Peami& u { , Ang概述 (10:38)
- 视频：6-3 -Spark Streaming应用场景 (02:16)
- 视频：6-4 -Spark Stre+ _ – p Q ; 9 { Eaming集成Spa( n E R H H , Brk生态系统的使用 (02:37)
- 视频：6-5 -SpaC F hrk Streaming发展史 (02:05)
- 视频：6-6 -从词频统V k r # I S V 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jj = k P =理(粗粒度) (03:424 ] / – V)c u O j q \试看
- 视频：6-8 -S! e – o *park Stre) F F y ) yao 9 # S Eming工作原理(细粒度) (07:49)
- 第7章m ^ g : @ L S b % SparkC ` – } ) h Streaming核心概念与( s Z Y编程试看7 节 | 50分钟
- 本章节将讲解Spark Streaming中的核心概念、常用操作，通v ) @ D r Z j过Spark Streaming如何操作socket* = m以及m ~ J SHDFS上的数据让大家进一步了解Spark StrM D k e w – + K Ueaming的编程
- 视8 * E频N P N | e：7-1 -课程目录 (01:35G L t m Y s g 7)
- 视频：7-2 -核心概念之StreamingContext (11:51)试看
- 视频：7-3 -核心概念之DStream (05:59)
- 视频：7-4 -核心概念之Input DStreams和Receivers (06:22)
- 视频：7-5 -核心概念之Transformation和Output Operations (02:47)
- 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^ e i – t统数据 (06) e 1:29)
- 第8章 Spari jr H s i ) 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 Streaming如何处理带状态的数据，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 ; :行操作
- 视频：8-1 -课程目录 (02:06X [ C @ v G w V)
- 视频：8-2 -实战之upK k =dateStateByKey算子的使用 (12:00)
- 视频：8-3 -实战之将p Z ! k & B统计结果写入到MySQL数据库中 (17:43)
- 视频：8-4 -实战之窗0 ] E O H f 5口函数的使用 () $ n L 6 l e v05:23)
- 视频：8-5 -实战之黑名单过滤 (10:45)
- 视频：8-6 -实战之Spark Streaming整合R E u f ESpark SQL操作 (05:17)
- 第9章 Spark Streaming整合Flume11 节 | 43分钟
- 本章节将讲解Spa9 – ~ – .rk StD } – k T U DreaX ? sming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Z \ G频：9-19 n * G D 7 [ -课程目录 (00:51)
- 视频：9-2 -Push{ Q A 3方式整合L 1 ] E ,之概述 (05:56)
- 视频：9-3 -Push方式整合之Flume Agent配k \ O v X u S W置开发 (03:30)
- 视频：9-4 -Push方式整合之Spark Streaming应用开发 (05:18)
- 视频：9-5 -PL g Q # # W B @ Jush方式整合之本地环境联调 (06B * z:09)
- 视频：9-6 -Push方式整合之服务器环境联调 (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% H \ o Z 6整合之Spark StreaminY i y = $ 1 ;g应+ ) , k用开发 (03! I 1:05)
- 视频：9-10 -Pull方式整合之本地环境联调 (02:50)
- 视频：9-11M @ R j 9 -PullN r b方式整合之服务器环境联调 (03:38)
- 第10章 S2 J Kpark Streaming整合1 c , d 0 j o 1 +Kafka10 节 | 54分钟
- 本章节将讲解Sp\ – \ y M q ?ark ST | b ) + ? w mtreaming整合Kafka的两种方式，讲解如何在本地进行开发测试( w l P 0 g C，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 Strp q 4eaming整合Kafka的版T 8 ? 0 h F本选u . = 6 h择详解 (04:52)@ 5 L m I W [ C A
- 视频：10-3 -Receiver方式整合之概述 (06:34)
- 视频：10-4 -Receiver方式整合之Kafka测试 (05:45)
- 视频：10-5 -Receiver方式整合之Spark Streaming应用开发 (08:36)
- 视频：10-6 -Receiver方式整合之本地环境联调 (02:31)
- 视频：10-7 -Rn = | p E d ; leceiver方式整合之服务9 E ? e J Z z _器环境联调及Streaming UI讲解 (08:04)
- 视频：10-8 -Direct方式整合之概述 (05:39)
- 视频：10-9 -Direct方式整合之Spark S@ N \ i sO P \ p o c }treaming应用开发7 X 4 d及本地环境测试 (06:36)
- 视频：10-10 -D4 3 g Z F 9 $ y =irect方j ( { T [ c i 6式整合之服务, B $ V H器环境联调 (03:3$ \ h 8 & ( Q4)
- 第11章 Spark Streaming整合Flume&A ( X cKafkaz k c Q { G Q 7打造通用流处理基础7w t G R# V B \ P : # 节 | 46分钟+ ^ b m
- 本章节将通过实战案例彻底打通Spark Strec S e a qaming和FlC 0 zume以及K. \ U uafka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_ , b目录 (02:18)
- 视频：11-2 -处理流程画图剖析 (05:09)
- 视频：11-3 -日志产生器开发E K H : Y F E并结N . @合log4j完成日志的输出 (05:50)
- 视频：11-4 -使用FlumJ ? w *e采集L_ 5 / G zog4j产生的日志 (14:19)
- 视频：11-5 –O u v _ U w使用KafkaSInk将Fluw Z Ome收= q m集到的数据输出到Kafx H 3 . f N { [ ekb S ? v 8a (09:10)
- 视频：11-6 -S! m – g K Di a I v N P (park StreC c C @aming消费Kafka的数据进行统计 (03:29)
- 视频：11-7 -本地测试和生产环境使用A 7 q :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_ G = / y家学6 u $ g会大数据实时@ \ \ 9 B B流处理的各个环境8 s s o [ X – [ m的R 7 n : $整合，如何根据S n \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：12d F :-3 -用户行为日志介F } , c绍 (13:40)
- 视频：12-4 -Pya \ & y C ) p bthon日志产生器开发之产生访问url和, 3 !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t + E ^ f \ U L u息 (08:48)
- 视频：12-6 -Python日志产生器开发之产生4 K Z . R c , 3日志访问时间 (02:16)
- 视频：12-7 -Python日v s % a志产] q u u Z I z C生器服务器测试并将日A X \ S N u 8 ! D志写入到文件中 (05:45)_ { 9 ;
- 视频：12-8 -通过定时调度@ { R工具每一分钟产生一批数据 (06:00)
- 视频：12-9 -使用Flume实时收集日志信息 (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 -Spa^ | G f M Brk Streamiv { I = = { in. u ^ X Sg对接Kafka的数据进行消费 (07:46)
- 视频：1X 2 \2-12 -使用Spark Streaming完成数据清洗操作 (17:25)
- 视频t 8 – m – U a * h：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：? 5 V G B ? Q t12-14 -功能一之数据库访问DAO层方法定义 (05:03)
- 视频：12i: t 3 = + % U ,–o( 7 n ` Q O / – – T 0 N u # \ .15 -功能一之HBase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层方法实现 (07:15)
- 视频：12-17 -功能一之将Spark St: ` C| ^ 1 X / M k freaming的处理结果写入到HBr v B v Gase中 (08:03)
- 视频：12-18 -功能二之需求分析及HBase设计&s d [HBo I ; _ D ]ase数据访问层开发 (06:32)
- 视频：12-19 -功能二之功能实8 j ^ 3 D _现及本地测试 (07:55)
- 视频：12-u ] w X Y $ u : X20 –k _ ) $ _ n J ^将项目运行在3 e k W H Y ^ q i服务器环境中K | b K A . (17:54)
- 第13章 可视化实战14 节 | 114} W G 1 r f u分钟
- 本章: N p t g z G _ O节将通过两种方式来实现实时流处理结果的可视化操x J f \作，一是使用Spring Boot整合Ed k )chartB / G +s实现，二是使用更加炫酷的阿里云产品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：13-5 -Spring BoV \ s , _ot整合Echarts绘制静态数据柱状图 (09:29)
- 视频：13-6 -Spring Boot整合Echarts绘制静态数据饼图 (04:28)i R p
- 视频：13-7 -项目目录调整 (01:55)
- 视频：13S n : ~-8 -根据天来获取HBase表中的实战课程访问次数 (10:34)
- 视频：13-9 -实战课O T v程访问量domain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l ` $ Y课程访I U o a j `问量实时查询展示功能实现及扩展 (14:12)
- 视频：13-12v & 7 3 -SpringH Q – w _ Boot项目部署到服务器上运行T f 2 v + W (03:19)Y 1 F U + w A
- 视频Q & 4 x ) 6 a：k I | @ H1– M T \3-13 -阿里云DataV数据可视化介绍 (12:13)
- 视频：13-14 -DataV展示统计结v 1 n e t . b \果4 J % y c & 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I c p o频：14-1 -课程目录 (01:31)
- 视频：1wZ # / j } L q 7 R ^4-2 -使g @ y H @ /用Java开发Spark应用程序 (10:08)
- 视频：14-3 -使用Java开发Spark Streaming应用程序 (06:48 n q D i8)
- 第15章 补充, R m F q内容9 节 | 56分钟
- Spark St\ i ) ! Oreaming整合KaC z 5 $ \ mfka的offset管理以及消费语义
- 视频：15-1 -课@ | ^程目录& V * # & j ] M (03:32)
- 视频：15-c U q2 -流处7 K \ p { B $ *理语义详解 (08:33x _ Y o | ; Y D)
- 视频：15-3 -Kafka整合SparkStreaming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D ( E：15M @ g-6 -offsed $ Jt管理演示二 (09:33)
- 视频：15-7 -offset管理演示三 (08:34)r 8 4 \ 5 G
- 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d , Q + [ l c d）Spark流处理面试三两事7 节 | 43分钟
- 本次分享c = O将从Kafka ack机制、Kafka数据文件存储、不同消费{ 6 F & p W +策略从源G S k f z j B +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 Sl r A {parkStref C ) kamiw m 5 } n lng整合Kafka面试常考点梳理 (03:4r } _ $ P W s6)
- 视频：16-2 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-U { –4 面试常考点之Kafka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 面试常考点之基于d g Y _ ] 3Range消费策略源码解析 (08:02)
- 视频：16-7 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& x o 1
| ├n h % M─实战课程S7 W J L #park Streami% = Eng实时流处理项目实战 |
| │ │ Lin3 K 0 E Dux.rar |
| │ │ project .zip |
| │ │ |
| │ ├─第10章 Spark Streaming整合Ka* v vfka |
| │ │ 10-1z . o y ( –} , W # x * [课程目录.mp4 |
| │ │ 10-10 -Direct方式整合之服务器环境联c [ d l }调.mp4 |
| │ │ 10-2 -Spark Streaming整合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 )8 r K ^ % E E Er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 St) N W * / freamib V cng应用开发.% w # L M : Z }mp4 |
| │ │ 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. ) ^ ] 0解.6 [ Z _ F 0 z ^mp4_ , J a V J |
| │ │ 10-8 -Direct方式整合之概述k X D ` j C n K.mp4 |
| │ │ 10-9 -Direct3 y 6 ~ C方式[ j C m Q整合之Spark StreZ w r a 7 oaming应用开发及本地环境测试r z # ( 0 k q {.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第b Z + { f \ P / a11章 Sparkx u O St2 ] [ a creaming整p o v f合Fl( K x / * ! @ u Mume&W f j Tamp;Kafka打造通用流处理基础 |
| │ │ 11-1 -课程目录.mp4 |
| │ │ 11-2 -处理流6 ! [ + K N u @ W程画图剖析.mpV M _ g b , $4 |
| │ │ 11-3 -日志产生器开发并结合log4j0 l v h 8完成日志的输出.mp4 |
| │ │ 11-4 -使_ y ; G用Flume采集Log4jw – L Z . 4产生的日志 .mS ] 9 4p4 |
| │ │ 11-5 -使用Kz % w Z O b 4 BafkaSInk将Flume收集到的数据输出到Kafka.mp4 |
| │ │ 11-6 -Spark StreaD z 7 4 J Xming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 |
| │ │ |
| │ ├─第12章 SparkW 2 j k & 5 l ( Streaming项目实战 |
| │ │ 12-1 -课程目录 .mp4 |
| │ │ 12-10 -对接实时{ 0 o D w 5日志数据到Kag v l N u ] 8 qfka并输出m z x S * a W v /到控制台测试.mp4 |
| │ │ 12-11 -Spark Streaming对接Kaf( [ { W * C 7 jka的数据进行消费.mp4 |
| │ │ 12-1Y K L2 -使U u G 9 \ v . C o用Spa| | : [ r hrk StD 9 w Y , i 6 . FreaL # # c ! v NmiC . /ng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I ( 1 u z * A析.mp4 |
| │ │ 12-14 -功能一之数据库访问DAO层方法定义.mp4 |
| │K 6 v │ 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操作工具类开发.mp4k S p 4} @ $ % u * h & | w |
| │ │ 12-17j a 8 -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&HBaT r ? 1 lse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 |
| │ │ 12-4 –F ? = 9 9 Y MPython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 .mp4H A { 6 w |
| │ │ 12-6 -Python日志产生器开发之产0 A –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.} X X + $ Z _ W .mp4 |
| │ │ 12-8 -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 |
| │ │ |
| │ ├─4 f 4 { Z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~ s _ Y k 5 2 / (询展示功能实现及扩展 .mp4 |
| │ │ 13-12 -Spring Boot项目部署到服务器G A L # b \ f = =上运行.mp4 |
| │ │ 1\ 7 f A3-13 -阿里云DataV数据可视化介绍 .mp4 |
| │Q ~ U │ 13-14 -DataV展示统计结果功能实现.mp4 |
| │a e f 6 S │ 13-2 -为什么需要可视化.mp4 |
| │ │ 13-3 -构建z E B u 7 7 V eSpring Boot项目.mp4 |
| │ │ 13-4 -Ecd 6 j m | @E 5 K U ] ! }harts概述.mp4| x G ] & @ |
| │ │ 13-5 -Spring Boot整合EcharS z o S z nts绘m $ ~ f制静态数据柱状图.mp4 |
| │ │ 13-6 -Spring, S G – o Boot整合Echarts绘制# r G – E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.mp4 |
| │ │ 14-3 -使用Java开发Spark Streaming应用程序.) , K Pmp4 |
| │ │ |
| │P & 5 } ! ├─第1章 Spark StreaminB * s H @ I ) l )g实时流处理% – Z w X g 3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.mp4F e : h H / V 7 |
| │ │ 1-4 -Linux环境及软件版本介绍.mp4 |
| │ │ 1-$ } q5 -Spark版本升级.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第2章 初识实时流处理 |
| │Z r 2 ( U a M U 5 │ 2-1 -课程目录.mp4 |
| │ │ 2-2 -业务现状分析.mJ 2 m o z l v \ Lp4 |
| │ │ 2-3 -实l \ j ! }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 -离线计算和实时计算对比.mp4 |
| │ │ 2-6 -实时流处理框架n \ {] 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 |
| │ │ 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;I m 1 % G Z : MJDK环境部署.mp= r J Y I4 |
| │ │ 3-6 -Flume实战案例一.mp4 |
| │ │ 3-7 -Flume实战案例二.mn B %p4 |
| │ │ 3-8 -Flume实, 9D * r i i ) [ t – z K x $ B e战案例三(重点掌握).mp4 |
| │ │ |
| │ ├G g w [ X C T─第4章 分布式发布订阅消息系统Kafka |
| │ │H P 1 y d s ; 4-1 -课程目录8 d K Q f j % b R.mp4 |
| │U k e N │ 4-10 -Kafka Consumer Java API编程.mpQ [ T a e4 |
| │ │ 4-11 -Kafka实战之整合Flume和Kafka完成实时数据采集.mp4 |
| │k j , │ 4W G ^ }-2 -Kafka概述.mp4 |
| │ │ 4-3 -Kafka架构及核心概念.mp4 |
| │ │ 4-4 -Kafka单节点单Bro0 $ 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.: ~ k ! Amp4 |
| │ │ 4-H d 7 e 0 3 W J7 -Kafka容错性测试.mp{ _ I i R4 |
| │ │ 4-8 -使用IDEA+Maven构建开O n = $发环境.mp4 |
| │ │ 4-9 -Kafka Producer Java API编程.mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第* U [5章 实战环境搭建 |
| │P # s │ 5-1 -课程目录.mp4 |
| │ │ 5-2 -Scala安装.mp4 |
| │ │ 5-3 -Mavr t B X : Fen安装.mp4 |
| │ │ 5-4 -Hadoop环境搭P k G V K ?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 |
| │ │ |
| │ ├─第6章 Spark Streaming9 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 ( = 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 / ( M s ? StD | h 2 M . o c jreaming发展史.mp4 |
| │ │ 6-6 -从词频统计功能着手G s Q入门r j ` N / _ p uSpark Streaming.ma | t *p4 |
| │ │ 6-7 -Spark Streaming工作原理(粗粒度m J 0).mp4 |
| │ │ 6-8 -Spark Str} t u Q # h ;eaming工作原理(细粒度).mp4 |
| │ │ |
| │ ├─第7章$ M + W Spark Stream1 0 j q & D Ting核心概念与编程 |
| │ │ 7-1 -课程目录.mp4 |
| │ │ 7-2 -核心概念X ~ ` * Z之Streami# & \ k / S \ r BngContext.mp4 |
| │ │ 7-3 -核心概念W 3 | = g s G之DStream.mp4 |
| │ │ 7-4 -核心概念之Input DStreams和ReceiR C J f ^ 9vers.mp4 |
| │ │ 7-5 -核心概念之] a Q 8Transformation和Output Operati+ 9 { Q y Nons.mp4 |
| │ │ 7-6 -案例实战W c * 2 h B @ | )之SparkZ * O Streaming处理socket数据.mp4 |
| │ │ 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9 ? r L V F阶与案例实战 |
| │ │U ! \ J Q ? N a 8-1L X l J -课程目录.mp4 |
| │ │ 8-2 -实B H ^ ` 6 f 6 ^ {战之updateStateByKey算子的使用.mp4 |
| │ │ 8/ K ( ) ? ! /-3 -实战之将统计结+ i ?果写入到MySQL数据库中 .v W = H 6 /m[ q B # Lp4 |
| │ │ 8-4 -实战之窗口函数的使用.m4 E U ~ QpD 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SW G !park Streaming整合Spark SQL操R e 8 :作.mp4 |
| │ │ |
| │ └─第9q E z I 4 ^ Q a (章 SM : ? u 5 v p L *park Str\ Q ! D q K Ceaming整合Flume |
| │ 9-1 -课程目录.mp4 |
| │ 9-10 -Pull方式整合之本地环境联调.mpB ) b N s + e p J4 |
| │ 9-11 -Pull方式整合之服务器环境联调.mp4 |
| │ 9-2 -PusJ % + i 9 M h 7 Hh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 -Pus– W C I 4 ~h方式整合之本地环境联调.mpH D T q , 6 ` * 84 |
| │ 9-6 -Push方#^ x & J C @ w k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Flume AgeB { W \ C p M ` tnt配y x s C置开发.mp4 |
| │x d 7 b I # 5 9-9 -Pull方式整合之D H k Z g C 8 C 3Spark Streaming应用开发.mp4 |
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