[大数据项目]

haloi

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[大数据项目]-0001-大数据项目之Spark实时流计算项目-（Hadoop2.6+Spark2.2）-201709 : 5.34GB
├──00章 课前准备 : 84.53MB
│├──1-1 -导学-.mp4 : 13.16MB
│├──1-2-授课习惯和学习建议.mp4 : 27.66MB
│├──1-3 -OOTB环境使用演示.mp4 : 12.08MB
│├──1-4 -Linux环境及软件版本介绍.mp4 : 20.24MB
│└──1-5 -Spark版本升级.mp4 : 11.39MB
├──01章 项目介绍、技术铺垫 : 45.66MB
│├──2-1 -课程目录.mp4 : 1.80MB
│├──2-2 -业务现状分析.mp4 : 10.42MB
│├──2-3 -实时流处理产生背景.mp4 : 3.29MB
│├──2-4 -实时流处理概述.mp4 : 2.86MB
│├──2-5 -离线计算和实时计算对比.mp4 : 4.60MB
│├──2-6 -实时流处理框架对比.mp4 : 12.19MB
│├──2-7 -实时流处理架构及技术选型.mp4 : 5.87MB
│└──2-8 -实时流处理在企业中的应用.mp4 : 4.62MB
├──02章 业务分析，Flume知识讲授 : 275.42MB
│├──3-1 -课程目录.mp4 : 2.01MB
│├──3-2 -业务现状分析.mp4 : 11.28MB
│├──3-3 -Flume概述.mp4 : 29.79MB
│├──3-4 -Flume架构及核心组件.mp4 : 46.50MB
│├──3-5 -Flume&JDK环境部署.mp4 : 32.37MB
│├──3-6 -Flume实战案例一.mp4 : 62.03MB
│├──3-7 -Flume实战案例二.mp4 : 31.97MB
│└──3-8 -Flume实战案例三(重点掌握).mp4 : 59.47MB
├──03章 Kafka架构、搭建、API : 363.26MB
│├──4-1 -课程目录.mp4 : 1.72MB
│├──4-10 -Kafka Consumer Java API编程.mp4 : 55.14MB
│├──4-11 -Kafka实战之整合Flume和Kafka完成实时数据采集.mp4 : 57.45MB
│├──4-2 -Kafka概述.mp4 : 18.32MB
│├──4-3 -Kafka架构及核心概念.mp4 : 9.83MB
│├──4-4 -Kafka单节点单Broker部署之Zookeeper安装.mp4 : 16.20MB
│├──4-5 -Kafka单节点单broker的部署及使用.mp4 : 66.29MB
│├──4-6 -Kafka单节点多broker部署及使用.mp4 : 45.24MB
│├──4-7 -Kafka容错性测试.mp4 : 20.97MB
│├──4-8 -使用IDEA+Maven构建开发环境.mp4 : 15.93MB
│└──4-9 -Kafka Producer Java API编程.mp4 : 56.18MB
├──04章 Scala、Hadoop、Spark集群环境准备 : 186.98MB
│├──5-1 -课程目录.mp4 : 1.30MB
│├──5-2 -Scala安装.mp4 : 9.06MB
│├──5-3 -Maven安装.mp4 : 18.85MB
│├──5-4 -Hadoop环境搭建.mp4 : 46.03MB
│├──5-5 -HBase安装.mp4 : 49.73MB
│├──5-6 -Spark环境搭建.mp4 : 20.02MB
│└──5-7 -开发环境搭建.mp4 : 41.99MB
├──05章 Spark Streaming介绍、工作原理 : 99.30MB
│├──6-1 -课程目录.mp4 : 1.40MB
│├──6-2 -Spark Streaming概述.mp4 : 23.78MB
│├──6-3 -Spark Streaming应用场景.mp4 : 2.80MB
│├──6-4 -Spark Streaming集成Spark生态系统的使用.mp4 : 3.35MB
│├──6-5 -Spark Streaming发展史.mp4 : 2.64MB
│├──6-6 -从词频统计功能着手入门Spark Streaming.mp4 : 51.00MB
│├──6-7 -Spark Streaming工作原理(粗粒度).mp4 : 4.95MB
│└──6-8 -Spark Streaming工作原理(细粒度).mp4 : 9.38MB
├──06章 Spark Streaming深入分析：DStream、Transformation : 131.76MB
│├──7-1 -课程目录.mp4 : 1.65MB
│├──7-2 -核心概念之StreamingContext.mp4 : 56.62MB
│├──7-3 -核心概念之DStream.mp4 : 18.24MB
│├──7-4 -核心概念之Input DStreams和Receivers.mp4 : 32.95MB
│└──7-5 -核心概念之Transformation和Output Operations.mp4 : 22.30MB
├──07章 Spark Streaming高级：算子、词频统计、黑名单过滤 : 183.76MB
│├──8-1 -课程目录.mp4 : 2.27MB
│├──8-2 -实战之updateStateByKey算子的使用.mp4 : 56.54MB
│├──8-3 -实战之将统计结果写入到MySQL数据库中.mp4 : 82.95MB
│├──8-4 -实战之窗口函数的使用.mp4 : 16.09MB
│└──8-5 -实战之黑名单过滤.mp4 : 25.90MB
├──08章 Spark Streaming与Flume整合实战 : 224.74MB
│├──9-1 -课程目录.mp4 : 1008.33KB
│├──9-10 -Pull方式整合之本地环境联调.mp4 : 23.19MB
│├──9-11 -Pull方式整合之服务器环境联调.mp4 : 29.75MB
│├──9-2 -Push方式整合之概述.mp4 : 30.16MB
│├──9-3 -Push方式整合之Flume Agent配置开发.mp4 : 9.77MB
│├──9-4 -Push方式整合之Spark Streaming应用开发.mp4 : 22.42MB
│├──9-5 -Push方式整合之本地环境联调.mp4 : 32.78MB
│├──9-6 -Push方式整合之服务器环境联调.mp4 : 31.10MB
│├──9-7 -Pull方式整合之概述.mp4 : 17.75MB
│├──9-8 -Pull方式整合之Flume Agent配置开发.mp4 : 8.72MB
│└──9-9 -Pull方式整合之Spark Streaming应用开发.mp4 : 18.10MB
├──09章 Spark Streaming与Kafka整合实战 : 338.32MB
│├──10-1 -课程目录.mp4 : 1.52MB
│├──10-10 -Direct方式整合之服务器环境联调.mp4 : 24.58MB
│├──10-2 -Spark Streaming整合Kafka的版本选择详解.mp4 : 18.03MB
│├──10-3 -Receiver方式整合之概述.mp4 : 42.69MB
│├──10-4 -Receiver方式整合之Kafka测试.mp4 : 34.33MB
│├──10-5 -Receiver方式整合之Spark Streaming应用开发.mp4 : 42.53MB
│├──10-6 -Receiver方式整合之本地环境联调.mp4 : 17.64MB
│├──10-7 -Receiver方式整合之服务器环境联调及Streaming UI讲解.mp4 : 48.02MB
│├──10-8 -Direct方式整合之概述.mp4 : 63.14MB
│└──10-9 -Direct方式整合之Spark Streaming应用开发及本地环境测试.mp4 : 45.85MB
├──10章 打通Spark Streaming&Flume&Kafka处理流程打通 : 177.70MB
│├──11-1 -课程目录.mp4 : 2.51MB
│├──11-2 -处理流程画图剖析.mp4 : 5.82MB
│├──11-3 -日志产生器开发并结合log4j完成日志的输出.mp4 : 17.37MB
│├──11-4 -使用Flume采集Log4j产生的日志.mp4 : 64.82MB
│├──11-5 -使用KafkaSInk将Flume收集到的数据输出到Kafka.mp4 : 39.39MB
│├──11-6 -Spark Streaming消费Kafka的数据进行统计.mp4 : 29.45MB
│└──11-7 -本地测试和生产环境使用的拓展.mp4 : 18.34MB
├──11章 项目实战：用户行文分析需求分析、数据处理 : 790.59MB
│├──12-1 -课程目录.mp4 : 4.03MB
│├──12-10 -对接实时日志数据到Kafka并输出到控制台测试.mp4 : 41.77MB
│├──12-11 -Spark Streaming对接Kafka的数据进行消费.mp4 : 36.60MB
│├──12-12 -使用Spark Streaming完成数据清洗操作.mp4 : 87.11MB
│├──12-13 -功能一之需求分析及存储结果技术选型分析.mp4 : 24.80MB
│├──12-14 -功能一之数据库访问DAO层方法定义.mp4 : 17.15MB
│├──12-15 -功能一之数据库访问DAO层方法实现.mp4 : 41.46MB
│├──12-16 -功能一之HBase操作工具类开发.mp4 : 62.32MB
│├──12-17 -功能一之将Spark Streaming的处理结果写入到HBase中.mp4 : 49.91MB
│├──12-18 -功能二之需求分析及HBase设计&HBase数据访问层开发.mp4 : 26.90MB
│├──12-19 -功能二之功能实现及本地测试.mp4 : 41.49MB
│├──12-2 -需求说明.mp4 : 8.85MB
│├──12-20 -将项目运行在服务器环境中.mp4 : 159.07MB
│├──12-3 -用户行为日志介绍.mp4 : 25.02MB
│├──12-4 -Python日志产生器开发之产生访问url和ip信息.mp4 : 31.85MB
│├──12-5 -Python日志产生器开发之产生referer和状态码信息.mp4 : 39.14MB
│├──12-6 -Python日志产生器开发之产生日志访问时间.mp4 : 10.73MB
│├──12-7 -Python日志产生器服务器测试并将日志写入到文件中.mp4 : 25.18MB
│├──12-8 -通过定时调度工具每一分钟产生一批数据.mp4 : 24.80MB
│└──12-9 -使用Flume实时收集日志信息.mp4 : 32.42MB
├──12章 项目实战：数据可视化 : 429.91MB
│├──13-1 -课程目录.mp4 : 3.53MB
│├──13-10 -实战课程访问量Web层开发.mp4 : 26.53MB
│├──13-11 -实战课程访问量实时查询展示功能实现及扩展.mp4 : 49.11MB
│├──13-12 -Spring Boot项目部署到服务器上运行.mp4 : 16.74MB
│├──13-13 -阿里云DataV数据可视化介绍.mp4 : 54.23MB
│├──13-14 -DataV展示统计结果功能实现.mp4 : 77.30MB
│├──13-2 -为什么需要可视化.mp4 : 16.08MB
│├──13-3 -构建Spring Boot项目.mp4 : 33.29MB
│├──13-4 -Echarts概述.mp4 : 27.60MB
│├──13-5 -Spring Boot整合Echarts绘制静态数据柱状图.mp4 : 35.84MB
│├──13-6 -Spring Boot整合Echarts绘制静态数据饼图.mp4 : 16.13MB
│├──13-7 -项目目录调整.mp4 : 6.40MB
│├──13-8 -根据天来获取HBase表中的实战课程访问次数.mp4 : 44.48MB
│└──13-9 -实战课程访问量domain以及dao开发.mp4 : 22.66MB
├──13章 项目实战：知识扩展，使用Java开发Spark程序 : 90.81MB
│├──14-1 -课程目录.mp4 : 1.52MB
│├──14-2 -使用Java开发Spark应用程序.mp4 : 39.62MB
│└──14-3 -使用Java开发Spark Streaming应用程序.mp4 : 49.67MB
└──文档资料 : 2.00GB
├──Linux.rar : 2.00GB
└──project.zip : 270.85KB