2019年【价值399】Spark进阶大数据离线与实时项目实战完整版高清配套资料齐全

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    发表于 2019-10-28 01:03:37 | 显示全部楼层 |阅读模式

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    课程介绍
    本课程以Spark为项目主线,整合Redis和HBase打造以Spark技术栈为核心的离线处理项目以及实时处理项目,以功能实现为基础,并通过调优及重构功能实现,达到满足企业级生产的水平,带你在实战中进行Spark进阶。另外,课程最后讲解了Alluxio整合Hadoop和Spark的使用,以更好的拓展大家的视野

    项目介绍

    Spark整合HBase打造大数据离线项目实战


    项目概述:
    使用Spark对慕课网用户行为日志进行ETL处理,处理
    结果落地在HBase,并使用Spark对接HBase存储的日
    志数据进行统计分析


    实现功能:
    各地区访问量统计分析
    客户端访问分布情况统计分析


    解决的问题:
    离线通用处理架构
    快整合Github已有的资源到项目中
    Spark整合HBase数据使用DataFrame进行读写操作
    通过shell脚本动态传递参数进行Spark作业的提交
    Spark统计结果以正确的姿势写入到MySQL


    性能调优:
    Spark中Cache在项目中的使用
    禁用HBase的WAL机制
    使用Spark直接生成HFile文件高效的数据落地到HBase




    Spark整合Kafka&Redis打造大数据实时项目实战


    项目概述:
    使用Spark Streaming和Redis的整合完成慕课网订单
    数据的实时统计分析


    实现功能:
    实时统计每天的总订单数(此处为模拟数据)
    实时统计每天的总订单金额(此处为模拟数据)


    解决的问题:
    实时通用处理架构
    Kafka整合Spark Streaming的使用
    根据不同的业务进行Redis数据类型的选择


    性能调优:
    项目参数统一配置管理
    如何将多个业务统计分析统计进行抽象提取处理、达到
    共享数据的目的,节省计算资源的开销
    offset管理的思路


    课程目录
    第1章课程介绍&学习指南
    本章会对这门课程进行说明并进行学习方法介绍。
    1-1课程介绍
    1-2***学前必读***(助你平稳踩坑,畅学无忧,课程学习与解决问题指南)
    第2章Redis入门
    Redis是目前最火爆的内存数据库之一,通过在内存中读写数据,大大提高了读写速度。本章将从Redis特性、应用场景出发,到Redis的基础命令,再到Redis的常用数据类型实操,最后通过JavaAPI来操作Redis,为后续实时处理项目打下坚实的基础...
    2-1课程目录
    2-2Redis概述
    2-3Redis特性
    2-4Redis应用场景
    2-5Redis部署&服务启停&客户端连接
    2-6Redis多数据库特性试看
    2-7Redis基础命令的使用
    2-8Redis数据类型之string
    2-9Redis数据类型之list
    2-10Redis基本数据类型之set
    2-11使用Jedis对Redis进行操作
    2-12Redis工具类开发
    第3章HBase入门
    HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,该技术来源于FayChang所撰写的Google论文“Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统”。本章将从HBase是什么、有哪些特点出发,到HBase环境部署,到HBase的数据模型,到HBase的操作(命令行&API),为后续离线处理项目的数据存储以及查询打下坚实的基础。...
    3-1数据存储现状
    3-2HBase是什么
    3-3HBase在生态圈中的位置以及列式存储带来的好处
    3-4HBase的特点.mp4
    3-5HBasevsRDBMSvsHDFS.mp4
    3-6HBase的优势
    3-7HBase数据模型
    3-8JDK环境搭建
    3-9Hadoop环境部署(详解一个常见的错误解决方案)
    3-10ZooKeeper环境部署
    3-11HBase环境部署
    3-12HBaseshellDDL操作
    3-13HBaseshellDML操作
    3-14HBaseAPI编程之开发前置准备工作
    3-15HBaseAPI编程之创建表以及查询表和所有列族
    3-16HBaseAPI编程之添加和修改记录
    3-17HBaseAPI编程之通过RowKey获取值
    3-18HBaseAPI编程之Scan
    3-19HBaseAPI编程之Filter
    3-20HBaseAPI编程之总结
    第4章离线项目实战V1
    本章节讲解基于Spark和HBase的离线综合项目实战,从多个框架的整合出发,到使用Spark进行ETL处理然后数据落地到HBase中涉及到的传参、HBaseRowkey的设计,再到性能的初步调优,最后使用Spark整合HBase进行数据的统计分析。本章是基于Spark进行离线处理的重点,务必掌握。...
    4-1课程目录
    4-2项目背景
    4-3项目处理流程.mp4
    4-4项目离线和实时架构图
    4-5明确架构图中每个步骤使用的技术以及职责所在试看
    4-6项目指标需求
    4-7功能开发之UserAgent解析(掌握如何获取技能)
    4-8功能开发之IP解析思路
    4-9功能开发之Spark和HBase依赖整合
    4-10开发环境依赖使用说明
    4-11功能开发之解析日志成DataFrame并为DataFrame添加字段信息
    4-12功能开发之将DF内容转成HBase要存储的列
    4-13功能开发之整体ETL流程详解及如何传参设计
    4-14功能开发之创建HBase表
    4-15功能开发之HBaseRowkey设计_1
    4-16功能开发之完成ETL数据到HBase落地的全过程
    4-17功能开发之完成第一个指标的统计分析
    4-18功能开发之完成第二个指标的统计分析
    4-19性能优化之缓存的使用
    4-20功能开发之统计功能使用DataFrameAPI以及SQLAPI来完成
    4-21本章小结
    第5章离线项目实战优化
    本章节将基于前面一个章节的功能实现进行进一步的优化,如何将在需求功能实现的基础之上,进行调优,使得在生产上的执行效率更高。本章将是提升自身综合实力的关键部分,务必掌握。
    5-1课程目录
    5-2SparkonYARN
    5-3Linux时间获取
    5-4shell封装Spark作业提交脚本
    5-5将统计结果写入到MySQL中
    5-6统计结果写入到MySQL调优
    5-7SparkETL到HBase优化之禁用WAL
    5-8SparkETL到HBase的HFile思路
    5-9Spark产生HFile文件格式准备工作
    5-10Spark产生HFile整个流程实现并总结
    第6章实时项目实战
    本章节讲解基于Spark和Redis的实时综合项目实战,从SparkStreaming整合Kafka对接出发,如何实现需求的功能以及如何对代码进行重构使得执行效率更好,掌握Redis在项目实战中的数据类型选型,以及如何将SparkStreaming处理完的数据写入到Redis中去。...
    6-1课程目录
    6-2项目背景
    6-3项目架构及处理流程
    6-4项目需求
    6-5开发环境准备及参数配置统一管理
    6-6Kafka部署及测试
    6-7Mock数据
    6-8发送数据到Kafka
    6-9SparkStreaming对接Kafka数据
    6-10功能实现之每天的粒度统计..1
    6-11功能开发之调优
    6-12功能实现小结
    6-13功能实现之每小时统计及代码重构
    6-14SparkStreaming对接Kafkaoffset管理
    第7章初识Alluxio
    Alluxio是一个以内存为中心的虚拟分布式存储系统,统一数据访问和桥梁的计算框架和底层存储系统。应用程序只需要Alluxio就可以把访问存储在任何底层存储系统的数据连接。本章节将从Alluxio为我们带来的好处出发,再到Alluxio如何整合Hadoop以及Spark进行实操,并分享一些Alluxio在大公司中的使用案例。...
    7-1课程目录
    7-2概述
    7-3Spark应用存在的问题分析
    7-4Alluxio能为我们带来什么
    7-5Alluxio特点
    7-6在Spark实战项目中引入Alluxio
    7-7Alluxio部署
    7-8Alluxio文件系统命令行操作
    7-9Alluxio整合HDFS使用
    7-10Alluxio整合MapReduce使用
    7-11Alluxio整合Spark使用
    7-12Alluxio案例分享之在百度的使用
    7-13Alluxio案例分享之在去哪儿的应用
    第8章Spark优化
    本章节将从Spark在生产上的最佳实践出发,和大家分享Spark的常用优化策略。
    8-1课程目录
    8-2调优之资源设置
    8-3调优之算子的合理选择
    8-4扩展之自定义排序一
    8-5扩展之自定义排序二(附带经典面试题)
    8-6扩展之自定义排序(隐式转换)
    8-7SparkStreaming调优之Kafka限速
    8-8SparkStreaming对接Kafka能真正做到仅消费一次吗
    8-9调优之序列化
    8-10调优之广播变量
    第9章(讨论群内直播内容分享)基于Spark定制ETL框架
    了解Pipeline的处理方法,基于Spark外部数据源定制SparkETL框架的思路及使用
    9-1DataPipeline_x264
    9-2ETL中可能会遇到的问题_x264
    9-3(打标记处,3处听不清楚)SparkSQLDataSourceAPI_x264
    9-4使用SparkSQL处理json数据_x264
    9-5基于SparkETL框架的设计
    9-6基于SparkETL框架的使用_x264


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    有的人你看不见,因为他远远走在前面....
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    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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    感觉来对了,一起自学吧大数据的课程太全了,无论什么时候都能用的到。
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