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  • 实战Spark3 实时处理,掌握两套企业级处理方案

    实战Spark3 实时处理,掌握两套企业级处理方案 最后编辑:2022-12-12
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    第1章 【项目启动】项目背景及架构分析
    1-1 课程概览 (15:06)
    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)
    1-3 课程目录 (01:31)
    1-4 项目目的 (03:15)
    1-5 项目流程 (03:56)
    1-6 技术选型 (04:21)
    1-7 项目总体架构 (03:05)
    1-8 项目架构V1版本 (08:11)
    1-9 项目架构V2版本 (02:57)
    第2章 【环境部署】基础开发环境搭建
    2-1 课程目录 (01:39)
    2-2 OOTB环境的使用介绍 (11:34)
    2-3 JDK部署 (04:49)
    2-4 Scala部署 (04:55)
    2-5 Maven部署(一定要仔细听) (07:42)
    2-6 Hadoop配置 (09:10)
    2-7 Hadoop格式化&启停 (08:31)
    2-8 ZK部署 (06:04)
    第3章 【数据采集】构建日志服务器
    3-1 课程目录 (01:49)
    3-2 数据产生和上报流程 (08:02)
    3-3 构建多Module工程 (12:00)
    3-4 快速构建第一个Spring Boot应用程序 (09:47)
    3-5 SpringBoot热部署 (03:50)
    3-6 关于Annotation的补充 (09:58)
    3-7 yml配置文件的使用 (03:08)
    3-8 开发日志服务Controller (05:17)
    3-9 客户端上报日志功能开发 (11:19)
    3-10 客户端与日志服务器联调测试 (07:46)
    3-11 客户端日志上报到日志服务器并落盘 (06:17)
    3-12 日志服务部署到服务器上运行并联调 (05:18)
    3-13 对接项目数据到日志服务器 (05:18)
    3-14 作业 (04:32)
    第4章 【数据收集】基于Flume构建分布式日志收集
    4-1 课程目录 (03:32)
    4-2 产生背景 (04:06)
    4-3 采集和收集的区别 (05:59)
    4-4 Flume概述 (05:44)
    4-5 Flume版本迭代 (01:43)
    4-6 Flume体系架构与三大核心组件 (13:28)
    4-7 业界数据收集框架对比 (09:50)
    4-8 Flume部署 (04:58)
    4-9 Flume Agent编程案例 (15:21)
    4-10 Event (02:24)
    4-11 Flume经典部署方案 (08:00)
    4-12 Flume收集文件数据到HDFS需求分析 (08:21)
    4-13 Flume收集文件数据到HDFS实现 (07:25)
    4-14 Flume收集文件夹数据到HDFS (08:32)
    4-15 TailDirSource实战(非常重要) (13:00)
    4-16 Flume拦截器二次开发需求分析 (09:10)
    4-17 Flume自定义拦截器开发(非常重要) (09:23)
    4-18 Flume自定义拦截器Agent配置(非常重要) (06:50)
    4-19 Flume自定义拦截器功能测试 (06:18)
    4-20 使用Flume收集日志服务器落地的日志数据 (03:18)
    4-21 面试题谈谈你对Flume高可用的看法(重要) (08:09)
    4-22 本章作业 (03:46)
    4-23 【夯实学习成果,攻克面试官】Flume面试题
    第5章 【消息队列】基于Kafka构建实时数据交换
    5-1 课程目录 (01:55)
    5-2 Kafka概述 (05:56)
    5-3 Kafka核心术语(重要) (18:50)
    5-4 Kafka单Broker部署及使用 (13:15)
    5-5 Kafka多Broker部署及使用 (11:07)
    5-6 容错性测试 (03:14)
    5-7 Kafka Producer API编程 (11:22)
    5-8 Kafka Consumer API编程(重要) (07:37)
    5-9 Kafka对接Flume收集的数据 (06:37)
    5-10 对接项目数据到Kafka (03:16)
    5-11 Kafka数据存储(非常重要) (14:07)
    5-12 面试题谈谈你对acks的看法(非常重要) (12:50)
    5-13 【夯实学习成果,攻克面试官】Kafka面试题
    5-14 【讨论题】谈谈你对Kafka的认识
    第6章 【实时流处理】Spark Streaming核心API及编程初探
    6-1 课程目录 (04:07)
    6-2 Spark Streaming概述 (10:50)
    6-3 Spark Streaming宏观角度了解 (06:52)
    6-4 基于IDEA+Maven构建第一个流处理应用程序 (13:31)
    6-5 本地功能测试 (06:11)
    6-6 官网案例解读 (04:25)
    6-7 Spark部署及服务器端测试 (11:41)
    6-8 StreamingContext编程注意事项 (11:12)
    6-9 核心概念DStream (07:14)
    6-10 核心概念Input DStream和Receiver (07:57)
    6-11 实战之读取文件系统的数据 (07:28)
    6-12 常用Transformation操作 (08:07)
    6-13 实战之日志数据过滤RDD方式实现 (11:02)
    6-14 实战之日志数据过滤transform方式实现 (09:12)
    6-15 实战之带状态的应用程序开发 (11:57)
    6-16 常用Output操作 (09:48)
    6-17 实战之统计结果写入数据库(非常重要) (12:01)
    6-18 快速了解Spark SQL进行数据分析 (05:31)
    6-19 实战之SparkStreaming和Spark SQL的整合使用 (03:50)
    6-20 面试题之谈谈你对消费语义的认识 (13:44)
    6-21 【夯实学习成果,攻克面试官】Spark Streaming面试题
    第7章 【实时流处理】应用Spark Streaming实现数据分析及调优
    7-1 课程目录 (05:21)
    7-2 项目需求介绍 (03:02)
    7-3 论Offset对整个实时作业处理结果的影响 (10:56)
    7-4 图解SparkStreaming整合Kafka offset的管理机制 (05:32)
    7-5 使用checkpoint维护offset (09:40)
    7-6 自定义维护offset的表结构设计 (05:09)
    7-7 使用ScalikeJDBC对MySQL进行读写操作 (15:06)
    7-8 Offset的获取及存储注意事项 (07:11)
    7-9 自定义维护Offset存储实现 (08:42)
    7-10 自定义维护Offset读取实现 (12:16)
    7-11 Offset管理封装及作业 (05:27)
    7-12 数据流打通及日志字段描述 (06:54)
    7-13 数据清洗功能 (12:00)
    7-14 功能三需求分析 (04:37)
    7-15 HBase初探 (06:36)
    7-16 HBase部署 (04:07)
    7-17 HBase核心API编程 (19:05)
    7-18 需求三功能实现 (08:36)
    7-19 功能四功能实现 (03:39)
    7-20 功能扩展及实现思路 (05:54)
    7-21 Spark调优之序列化 (14:31)
    7-22 调优之序列化在SS中的使用场景 (07:00)
    7-23 调优之设置合理的Batch Interval (09:06)
    7-24 调优之限速 (08:35)
    7-25 集群规模评估 (15:42)
    7-26 集群部署进程分布规划 (07:44)
    7-27 HBase逻辑模型 (09:53)
    7-28 HBase物理存储模型 (05:49)
    7-29 HBase架构宏观角度分析 (03:33)
    7-30 HBase架构组件职责 (07:42)
    7-31 面试题之HBase寻址机制(重要) (13:39)
    7-32 面试题之HBase写数据流程(重要) (07:53)
    7-33 面试题之HBase读数据流程 (03:51)
    7-34 项目打包并运行在YARN上 (11:26)
    7-35 HBase表及rowkey设计原则
    7-36 本章总结及作业 (11:29)
    7-37 【夯实学习成果,攻克面试官】Spark Streaming面试题
    7-38 【讨论题】谈谈你对HBase的认识
    7-39 【讨论题】SparkStreaming对接Kafka的关键点
    第8章 【实时流处理】Structured Streaming企业级应用
    8-1 课程目录 (06:05)
    8-2 SparkStreaming的不足 (13:14)
    8-3 Structured Streaming概述 (06:13)
    8-4 快速开发第一个Structured Streaming应用程序 (13:24)
    8-5 Structured Streaming编程模型 (10:03)
    8-6 处理EventTime和延迟数据 (09:45)
    8-7 使用SQL完成统计分析 (02:53)
    8-8 对接csv数据源数据 (06:09)
    8-9 对接分区数据源数据 (04:33)
    8-10 对接Kafka数据源数据 (10:31)
    8-11 基于EventTime的窗口统计原理详解 (05:33)
    8-12 基于EventTime的窗口统计功能实现 (10:35)
    8-13 延迟数据处理及Watermark (11:06)
    8-14 File Sink (05:31)
    8-15 Kafka Sink (03:19)
    8-16 ForeachSink到MySQL (13:37)
    8-17 容错语义 (03:57)
    8-18 【夯实学习成果,攻克面试官】Structured Streaming 实战面试题
    8-19 【讨论题】实时处理框架选型问题
    第9章 【实时流处理】应用Structured Streaming实现数据分析及调优
    9-1 课程目录 (02:05)
    9-2 项目需求 (03:39)
    9-3 数据清洗 (09:54)
    9-4 Redis概述及部署 (07:46)
    9-5 Redis命令行操作快速入门 (09:04)
    9-6 通过Jedis API操作Redis (04:50)
    9-7 将统计结果输出到Redis (09:34)
    9-8 打包到服务器运行 (04:13)
    9-9 调优及作业 (08:05)
    9-10 【夯实学习成果,攻克面试官】Structured Streaming 面试题
    第10章 【数据可视化】使用Echarts完成数据展示
    10-1 课程目录 (02:36)
    10-2 Spring Data概述 (06:07)
    10-3 Spring Data整合MySQL开发环境准备及实体类开发 (09:41)
    10-4 Spring Data存取MySQL功能开发及测试 (10:48)
    10-5 Controller层开发及测试 (04:02)
    10-6 常用可视化框架介绍 (09:08)
    10-7 Echarts图形形成方式 (03:32)
    10-8 Spring Boot整合Echarts快速开发一个可视化展示功能 (08:03)
    10-9 Spring Data整合HBase开发环境搭建 (08:06)
    10-10 Spring Data整合HBase查询功能开发及测试 (15:13)
    10-11 Spring Data整合Redis查询功能开发及测试 (12:32)
    10-12 可视化项目部署 (06:37)
    10-13 前后端服务部署及效果演示 (07:13)
    10-14 前后端交互流程分析 (11:28)
    第11章 【拓展&经验分享】核心梳理及面试指导
    11-1 课程目录 (01:00)
    11-2 HR面试常考点一 (08:28)
    11-3 HR面试常考点二 (07:45)
    11-4 HR面试常考题三 (07:17)
    11-5 HR面试常考点作业 (01:26)
    11-6 简历编写及面试准备 (14:43)
    11-7 Spark&NoSQL实时数据处理实践案例分享 (17:31)
    11-8 课程总结与展望 (06:18)
    11-9 【讨论题】谈谈离线处理和实时处理的区别

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