基于Flume+Kafka+Spark Streaming打造企業(yè)大數(shù)據(jù)流處理平臺課程視頻教程下載。流行框架打造通用平臺，直接應(yīng)用于企業(yè)項(xiàng)目。本課程為Spark Streaming實(shí)時(shí)流處理項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。當(dāng)前最火爆的Spark Streaming打造實(shí)時(shí)流處理項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)，讓你掌握實(shí)時(shí)處理的整套處理流程，達(dá)到大數(shù)據(jù)中級研發(fā)工程師的水平！附：源碼。

課程章節(jié)

第1章 課程介紹
1-1 -導(dǎo)學(xué)-
1-2 -授課習(xí)慣和學(xué)習(xí)建議
1-3 -OOTB環(huán)境使用演示
1-4 -Linux環(huán)境及軟件版本介紹
1-5 -Spark版本升級

第2章 初識實(shí)時(shí)流處理
2-1 -課程目錄
2-2 -業(yè)務(wù)現(xiàn)狀分析
2-3 -實(shí)時(shí)流處理產(chǎn)生背景
2-4 -實(shí)時(shí)流處理概述
2-5 -離線計(jì)算和實(shí)時(shí)計(jì)算對比
2-6 -實(shí)時(shí)流處理框架對比
2-7 -實(shí)時(shí)流處理架構(gòu)及技術(shù)選型
2-8 -實(shí)時(shí)流處理在企業(yè)中的應(yīng)用

第3章 分布式日志收集框架Flume
3-1 -課程目錄
3-2 -業(yè)務(wù)現(xiàn)狀分析
3-3 -Flume概述
3-4 -Flume架構(gòu)及核心組件
3-5 -Flume&JDK環(huán)境部署
3-6 -Flume實(shí)戰(zhàn)案例一
3-7 -Flume實(shí)戰(zhàn)案例二
3-8 -Flume實(shí)戰(zhàn)案例三(重點(diǎn)掌握)

第4章 分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)Kafka
4-1 -課程目錄
4-2 -Kafka概述
4-3 -Kafka架構(gòu)及核心概念
4-4 -Kafka單節(jié)點(diǎn)單Broker部署之Zookeeper安裝
4-5 -Kafka單節(jié)點(diǎn)單broker的部署及使用
4-6 -Kafka單節(jié)點(diǎn)多broker部署及使用
4-7 -Kafka容錯(cuò)性測試
4-8 -使用IDEA+Maven構(gòu)建開發(fā)環(huán)境
4-9 -Kafka Producer Java API編程
4-10 -Kafka Consumer Java API編程
4-11 -Kafka實(shí)戰(zhàn)之整合Flume和Kafka完成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集

第5章 實(shí)戰(zhàn)環(huán)境搭建
5-1 -課程目錄
5-2 -Scala安裝
5-3 -Maven安裝
5-4 -Hadoop環(huán)境搭建
5-5 -HBase安裝
5-6 -Spark環(huán)境搭建
5-7 -開發(fā)環(huán)境搭建

第6章 Spark Streaming入門
6-1 -課程目錄
6-2 -Spark Streaming概述
6-3 -Spark Streaming應(yīng)用場景
6-4 -Spark Streaming集成Spark生態(tài)系統(tǒng)的使用
6-5 -Spark Streaming發(fā)展史
6-6 -從詞頻統(tǒng)計(jì)功能著手入門Spark Streaming
6-7 -Spark Streaming工作原理(粗粒度)
6-8 -Spark Streaming工作原理(細(xì)粒度)

第7章 Spark Streaming核心概念與編程
7-1 -課程目錄
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 -案例實(shí)戰(zhàn)之Spark Streaming處理socket數(shù)據(jù)
7-7 -案例實(shí)戰(zhàn)之Spark Streaming處理文件系統(tǒng)數(shù)據(jù)

第8章 Spark Streaming進(jìn)階與案例實(shí)戰(zhàn)
8-1 -課程目錄
8-2 -實(shí)戰(zhàn)之updateStateByKey算子的使用
8-3 -實(shí)戰(zhàn)之將統(tǒng)計(jì)結(jié)果寫入到MySQL數(shù)據(jù)庫中
8-4 -實(shí)戰(zhàn)之窗口函數(shù)的使用
8-5 -實(shí)戰(zhàn)之黑名單過濾
8-6 -實(shí)戰(zhàn)之Spark Streaming整合Spark SQL操作

第9章 Spark Streaming整合Flume
9-1 -課程目錄
9-2 -Push方式整合之概述
9-3 -Push方式整合之Flume Agent配置開發(fā)
9-4 -Push方式整合之Spark Streaming應(yīng)用開發(fā)
9-5 -Push方式整合之本地環(huán)境聯(lián)調(diào)
9-6 -Push方式整合之服務(wù)器環(huán)境聯(lián)調(diào)
9-7 -Pull方式整合之概述
9-8 -Pull方式整合之Flume Agent配置開發(fā)
9-9 -Pull方式整合之Spark Streaming應(yīng)用開發(fā)
9-10 -Pull方式整合之本地環(huán)境聯(lián)調(diào)
9-11 -Pull方式整合之服務(wù)器環(huán)境聯(lián)調(diào)

第10章 Spark Streaming整合Kafka
10-1 -課程目錄
10-2 -Spark Streaming整合Kafka的版本選擇詳解
10-3 -Receiver方式整合之概述
10-4 -Receiver方式整合之Kafka測試
10-5 -Receiver方式整合之Spark Streaming應(yīng)用開發(fā)
10-6 -Receiver方式整合之本地環(huán)境聯(lián)調(diào)
10-7 -Receiver方式整合之服務(wù)器環(huán)境聯(lián)調(diào)及Streaming UI講解
10-8 -Direct方式整合之概述
10-9 -Direct方式整合之Spark Streaming應(yīng)用開發(fā)及本地環(huán)境測試
10-10 -Direct方式整合之服務(wù)器環(huán)境聯(lián)調(diào)

第11章 Spark Streaming整合Flume&Kafka打造通用流處理基礎(chǔ)
11-1 -課程目錄
11-2 -處理流程畫圖剖析
11-3 -日志產(chǎn)生器開發(fā)并結(jié)合log4j完成日志的輸出
11-4 -使用Flume采集Log4j產(chǎn)生的日志
11-5 -使用KafkaSInk將Flume收集到的數(shù)據(jù)輸出到Kafka
11-6 -Spark Streaming消費(fèi)Kafka的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)
11-7 -本地測試和生產(chǎn)環(huán)境使用的拓展

第12章 Spark Streaming項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
12-1 -課程目錄
12-2 -需求說明
12-3 -用戶行為日志介紹
12-4 -Python日志產(chǎn)生器開發(fā)之產(chǎn)生訪問url和ip信息
12-5 -Python日志產(chǎn)生器開發(fā)之產(chǎn)生referer和狀態(tài)碼信息
12-6 -Python日志產(chǎn)生器開發(fā)之產(chǎn)生日志訪問時(shí)間
12-7 -Python日志產(chǎn)生器服務(wù)器測試并將日志寫入到文件中
12-8 -通過定時(shí)調(diào)度工具每一分鐘產(chǎn)生一批數(shù)據(jù)
12-9 -使用Flume實(shí)時(shí)收集日志信息
12-10 -對接實(shí)時(shí)日志數(shù)據(jù)到Kafka并輸出到控制臺測試
12-11 -Spark Streaming對接Kafka的數(shù)據(jù)進(jìn)行消費(fèi)
12-12 -使用Spark Streaming完成數(shù)據(jù)清洗操作
12-13 -功能一之需求分析及存儲結(jié)果技術(shù)選型分析
12-14 -功能一之?dāng)?shù)據(jù)庫訪問DAO層方法定義
12-15 -功能一之HBase操作工具類開發(fā)
12-16 -功能一之?dāng)?shù)據(jù)庫訪問DAO層方法實(shí)現(xiàn)
12-17 -功能一之將Spark Streaming的處理結(jié)果寫入到HBase中
12-18 -功能二之需求分析及HBase設(shè)計(jì)&HBase數(shù)據(jù)訪問層開發(fā)
12-19 -功能二之功能實(shí)現(xiàn)及本地測試
12-20 -將項(xiàng)目運(yùn)行在服務(wù)器環(huán)境中

第13章 可視化實(shí)戰(zhàn)
13-1 -課程目錄
13-2 -為什么需要可視化
13-3 -構(gòu)建Spring Boot項(xiàng)目
13-4 -Echarts概述
13-5 -Spring Boot整合Echarts繪制靜態(tài)數(shù)據(jù)柱狀圖
13-6 -Spring Boot整合Echarts繪制靜態(tài)數(shù)據(jù)餅圖
13-7 -項(xiàng)目目錄調(diào)整
13-8 -根據(jù)天來獲取HBase表中的實(shí)戰(zhàn)課程訪問次數(shù)
13-9 -實(shí)戰(zhàn)課程訪問量domain以及dao開發(fā)
13-10 -實(shí)戰(zhàn)課程訪問量Web層開發(fā)
13-11 -實(shí)戰(zhàn)課程訪問量實(shí)時(shí)查詢展示功能實(shí)現(xiàn)及擴(kuò)展
13-12 -Spring Boot項(xiàng)目部署到服務(wù)器上運(yùn)行
13-13 -阿里云DataV數(shù)據(jù)可視化介紹
13-14 -DataV展示統(tǒng)計(jì)結(jié)果功能實(shí)現(xiàn)

第14章 Java拓展
14-1 -課程目錄
14-2 -使用Java開發(fā)Spark應(yīng)用程序
14-3 -使用Java開發(fā)Spark Streaming應(yīng)用程序