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  • Spark Streaming实时流处理项目实战

    Spark Streaming实时流处理项目实战 最后编辑:2021-12-31
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    | ├──第1章 课程介绍
    | | ├──1-1 -导学-.mp4 18.31M
    | | ├──1-2 -授课习惯和学习建议.mp4 31.60M
    | | ├──1-3 -OOTB环境使用演示.mp4 6.99M
    | | ├──1-4 -Linux环境及软件版本介绍.mp4 29.62M
    | | └──1-5 -Spark版本升级.mp4 16.74M
    | ├──第2章 初识实时流处理
    | | ├──2-1 -课程目录.mp4 2.58M
    | | ├──2-2 -业务现状分析.mp4 14.54M
    | | ├──2-3 -实时流处理产生背景.mp4 4.54M
    | | ├──2-4 -实时流处理概述.mp4 3.86M
    | | ├──2-5 -离线计算和实时计算对比.mp4 6.54M
    | | ├──2-6 -实时流处理框架对比.mp4 17.66M
    | | ├──2-7 -实时流处理架构及技术选型.mp4 8.87M
    | | └──2-8 -实时流处理在企业中的应用.mp4 6.36M
    | ├──第3章 分布式日志收集框架Flume
    | | ├──3-1 -课程目录.mp4 2.73M
    | | ├──3-2 -业务现状分析.mp4 17.71M
    | | ├──3-3 -Flume概述.mp4 42.77M
    | | ├──3-4 -Flume架构及核心组件.mp4 67.21M
    | | ├──3-5 -Flume&JDK环境部署.mp4 42.52M
    | | ├──3-6 -Flume实战案例一.mp4 86.35M
    | | ├──3-7 -Flume实战案例二.mp4 45.03M
    | | └──3-8 -Flume实战案例三(重点掌握).mp4 86.89M
    | ├──第4章 分布式发布订阅消息系统Kafka
    | | ├──4-1 -课程目录.mp4 2.45M
    | | ├──4-10 -Kafka Consumer Java API编程.mp4 79.61M
    | | ├──4-11 -Kafka实战之整合Flume和Kafka完成实时数据采集.mp4 84.75M
    | | ├──4-2 -Kafka概述.mp4 27.31M
    | | ├──4-3 -Kafka架构及核心概念.mp4 15.09M
    | | ├──4-4 -Kafka单节点单Broker部署之Zookeeper安装.mp4 22.17M
    | | ├──4-5 -Kafka单节点单broker的部署及使用.mp4 90.94M
    | | ├──4-6 -Kafka单节点多broker部署及使用.mp4 62.61M
    | | ├──4-7 -Kafka容错性测试.mp4 28.23M
    | | ├──4-8 -使用IDEA+Maven构建开发环境.mp4 23.94M
    | | └──4-9 -Kafka Producer Java API编程.mp4 83.17M
    | ├──第5章 实战环境搭建
    | | ├──5-1 -课程目录.mp4 1.80M
    | | ├──5-2 -Scala安装.mp4 12.98M
    | | ├──5-3 -Maven安装.mp4 25.20M
    | | ├──5-4 -Hadoop环境搭建.mp4 63.77M
    | | ├──5-5 -HBase安装.mp4 65.60M
    | | ├──5-6 -Spark环境搭建.mp4 29.32M
    | | └──5-7 -开发环境搭建.mp4 58.07M
    | ├──第6章 Spark Streaming入门
    | | ├──6-1 -课程目录.mp4 1.96M
    | | ├──6-2 -Spark Streaming概述.mp4 35.11M
    | | ├──6-3 -Spark Streaming应用场景.mp4 4.21M
    | | ├──6-4 -Spark Streaming集成Spark生态系统的使用.mp4 4.92M
    | | ├──6-5 -Spark Streaming发展史.mp4 4.02M
    | | ├──6-6 -从词频统计功能着手入门Spark Streaming.mp4 71.79M
    | | ├──6-7 -Spark Streaming工作原理(粗粒度).mp4 7.61M
    | | └──6-8 -Spark Streaming工作原理(细粒度).mp4 16.08M
    | ├──第7章 Spark Streaming核心概念与编程
    | | ├──7-1 -课程目录.mp4 2.21M
    | | ├──7-2 -核心概念之StreamingContext.mp4 78.73M
    | | ├──7-3 -核心概念之DStream.mp4 25.29M
    | | ├──7-4 -核心概念之Input DStreams和Receivers.mp4 45.61M
    | | ├──7-5 -核心概念之Transformation和Output Operations.mp4 31.08M
    | | ├──7-6 -案例实战之Spark Streaming处理socket数据.mp4 122.46M
    | | └──7-7 -案例实战之Spark Streaming处理文件系统数据.mp4 48.02M
    | ├──第8章 Spark Streaming进阶与案例实战
    | | ├──8-1 -课程目录.mp4 3.28M
    | | ├──8-2 -实战之updateStateByKey算子的使用.mp4 18.82M
    | | ├──8-3 -实战之将统计结果写入到MySQL数据库中.mp4 118.69M
    | | ├──8-4 -实战之窗口函数的使用.mp4 24.27M
    | | ├──8-5 -实战之黑名单过滤.mp4 38.93M
    | | └──8-6 -实战之Spark Streaming整合Spark SQL操作.mp4 58.52M
    | ├──第9章 Spark Streaming整合Flume
    | | ├──9-1 -课程目录.mp4 1.35M
    | | ├──9-10 -Pull方式整合之本地环境联调.mp4 36.33M
    | | ├──9-11 -Pull方式整合之服务器环境联调.mp4 44.65M
    | | ├──9-2 -Push方式整合之概述.mp4 42.54M
    | | ├──9-3 -Push方式整合之Flume Agent配置开发.mp4 13.51M
    | | ├──9-4 -Push方式整合之Spark Streaming应用开发.mp4 32.19M
    | | ├──9-5 -Push方式整合之本地环境联调.mp4 48.02M
    | | ├──9-6 -Push方式整合之服务器环境联调.mp4 44.81M
    | | ├──9-7 -Pull方式整合之概述.mp4 25.20M
    | | ├──9-8 -Pull方式整合之Flume Agent配置开发.mp4 12.11M
    | | └──9-9 -Pull方式整合之Spark Streaming应用开发.mp4 25.56M
    | ├──第10章 Spark Streaming整合Kafka
    | | ├──10-1 -课程目录.mp4 2.07M
    | | ├──10-10 -Direct方式整合之服务器环境联调.mp4 35.53M
    | | ├──10-2 -Spark Streaming整合Kafka的版本选择详解.mp4 26.10M
    | | ├──10-3 -Receiver方式整合之概述.mp4 58.30M
    | | ├──10-4 -Receiver方式整合之Kafka测试.mp4 44.83M
    | | ├──10-5 -Receiver方式整合之Spark Streaming应用开发.mp4 61.05M
    | | ├──10-6 -Receiver方式整合之本地环境联调.mp4 25.85M
    | | ├──10-7 -Receiver方式整合之服务器环境联调及Streaming UI讲解.mp4 70.12M
    | | ├──10-8 -Direct方式整合之概述.mp4 89.46M
    | | └──10-9 -Direct方式整合之Spark Streaming应用开发及本地环境测试.mp4 67.51M
    | ├──第11章 Spark Streaming整合Flume&Kafka打造通用流处理基础
    | | ├──11-1 -课程目录.mp4 3.54M
    | | ├──11-2 -处理流程画图剖析.mp4 9.68M
    | | ├──11-3 -日志产生器开发并结合log4j完成日志的输出.mp4 24.17M
    | | ├──11-4 -使用Flume采集Log4j产生的日志.mp4 96.87M
    | | ├──11-5 -使用KafkaSInk将Flume收集到的数据输出到Kafka.mp4 55.02M
    | | ├──11-6 -Spark Streaming消费Kafka的数据进行统计.mp4 47.00M
    | | └──11-7 -本地测试和生产环境使用的拓展.mp4 24.04M
    | ├──第12章 Spark Streaming项目实战
    | | ├──12-1 -课程目录.mp4 5.61M
    | | ├──12-10 -对接实时日志数据到Kafka并输出到控制台测试.mp4 60.74M
    | | ├──12-11 -Spark Streaming对接Kafka的数据进行消费.mp4 56.53M
    | | ├──12-12 -使用Spark Streaming完成数据清洗操作.mp4 127.33M
    | | ├──12-13 -功能一之需求分析及存储结果技术选型分析.mp4 34.40M
    | | ├──12-14 -功能一之数据库访问DAO层方法定义.mp4 24.38M
    | | ├──12-15 -功能一之数据库访问DAO层方法实现.mp4 58.48M
    | | ├──12-16 -功能一之HBase操作工具类开发.mp4 90.32M
    | | ├──12-17 -功能一之将Spark Streaming的处理结果写入到HBase中.mp4 73.70M
    | | ├──12-18 -功能二之需求分析及HBase设计&HBase数据访问层开发.mp4 38.49M
    | | ├──12-19 -功能二之功能实现及本地测试.mp4 60.82M
    | | ├──12-2 -需求说明.mp4 13.31M
    | | ├──12-20 -将项目运行在服务器环境中.mp4 238.29M
    | | ├──12-3 -用户行为日志介绍.mp4 39.16M
    | | ├──12-4 -Python日志产生器开发之产生访问url和ip信息.mp4 47.58M
    | | ├──12-5 -Python日志产生器开发之产生referer和状态码信息.mp4 56.49M
    | | ├──12-6 -Python日志产生器开发之产生日志访问时间.mp4 14.74M
    | | ├──12-7 -Python日志产生器服务器测试并将日志写入到文件中.mp4 34.92M
    | | ├──12-8 -通过定时调度工具每一分钟产生一批数据.mp4 35.95M
    | | └──12-9 -使用Flume实时收集日志信息.mp4 50.37M
    | ├──第13章 可视化实战
    | | ├──13-1 -课程目录.mp4 5.13M
    | | ├──13-10 -实战课程访问量Web层开发.mp4 37.87M
    | | ├──13-11 -实战课程访问量实时查询展示功能实现及扩展.mp4 70.81M
    | | ├──13-12 -Spring Boot项目部署到服务器上运行.mp4 23.63M
    | | ├──13-13 -阿里云DataV数据可视化介绍.mp4 96.72M
    | | ├──13-14 -DataV展示统计结果功能实现.mp4 136.24M
    | | ├──13-2 -为什么需要可视化.mp4 23.72M
    | | ├──13-3 -构建Spring Boot项目.mp4 46.82M
    | | ├──13-4 -Echarts概述.mp4 43.35M
    | | ├──13-5 -Spring Boot整合Echarts绘制静态数据柱状图.mp4 50.97M
    | | ├──13-6 -Spring Boot整合Echarts绘制静态数据饼图.mp4 23.46M
    | | ├──13-7 -项目目录调整.mp4 9.08M
    | | ├──13-8 -根据天来获取HBase表中的实战课程访问次数.mp4 62.76M
    | | └──13-9 -实战课程访问量domain以及dao开发.mp4 33.20M
    | ├──第14章 Java拓展
    | | ├──14-1 -课程目录.mp4 2.13M
    | | ├──14-2 -使用Java开发Spark应用程序.mp4 59.03M
    | | └──14-3 -使用Java开发Spark Streaming应用程序.mp4 73.35M

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