企业大数据处理：Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践 PDF 电子书 X0244

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Java电子书：企业大数据处理：Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践  PDF 电子书 Java吧 java8.com

7 x% p& o8 ]/ _作者:肖冠宇出版社:机械工业出版社出版时间:2017年09月
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$ `4 d5 Q5 ?) `: @; z7 d编号：166-Java吧资源免费-X0244【Java吧 java8.com】
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目录：
( {2 _- w9 f6 e- d$ N5 r

前　言
% N: `7 s+ g8 A, {: s1 ?部分　准备工作
* w6 f  d6 k5 {- i/ R第1章　基础环境准备 2
. s. T, f% c, x& R8 n# M1.1　软件环境准备 2
1.2　集群环境准备 4
" A  i- i* m- ^, v8 P* A9 ?. G' x1.2.1　Zookeeper集群部署 4
* L' z) I; u# g1.2.2　Hadoop部署 6
1.3　小结 15
" X8 t2 N, w6 q. w  E. c8 E! w$ E第二部分　核心技术
7 ]9 A0 j# g, D第2章　Spark详解 18
2.1　Spark概述 18
9 M5 L  ?3 Q' a( v& M1 `2 E5 c2.1.1　Spark概述 18
. M/ C5 ?. X5 X0 a2 N' Q+ R& }! G2.1.2　Shuff?le详解 25
/ G0 x: e8 p. C, i/ E- J2 x" ~2.2　Spark SQL 29
2.2.1　SparkSession 29
; B* Z+ W$ }9 q/ M2.2.2　DataFrame 30
2.2.3　DataSet 35
, Z% V; L5 G: S. v0 i; H) ?2.3　Structured Streaming 35
2.3.1　数据源 36
/ Z& Y/ ^* ~% f- d+ a$ E2.3.2　输出到外部存储 38
# W5 ^9 l9 A. y( e2.3.3　WordCount示例 40
, _& j. g' Q+ l7 i5 C) {( Y2.4　Spark优化 42
. V7 k9 ]5 N  D" n  A) M( R8 q. R2.4.1　数据优化 42
7 P) h$ J  |: {" E: i2.4.2　代码优化 44
( s8 g/ R0 m" y& N" A( b' m. ?2.4.3　参数优化 46
8 I6 h' ?$ t" J+ }& `2.5　小结 48
3 ~) m% L5 u6 A第3章　Druid原理及部署 49
3.1　架构设计 49
3 q- V0 ?- j" {& ]6 r3.1.1　节点类型 49
3.1.2　Segment介绍 57
3.1.3　容错处理 59
3.1.4　路由节点 60
3.2　集群部署 63
3.2.1　集群规划 63
) U. T8 u: O4 ^3.2.2　配置安装 64
: }% U) b8 {' E% z3.3　小结 72
第4章　Druid数据摄入 73
" i8 h9 k6 x6 s& Y: E* r: t' k4.1　模式设计 73
4.1.1　设计概述 73
4.1.2　数据解析 75
4.1.3　Segment分区 79
4.1.4　模式更改 81
/ L  F; \- t% b% p0 o! U0 C. Z' W! R) V2 ~4.2　批量数据摄入 81
4.3　流数据摄入 87
4.3.1　Tranquility 88
4.3.2　StreamPush 91
4.3.3　从Kafka中摄取数据 92
  T6 |0 ~" E" \0 h# S0 r) X- A# d7 }9 [4.4　数据更新 94
8 g5 J' N1 A9 `& W& q8 i% Z" z4.5　小结 95
第5章　Druid客户端 96
8 A' D9 D* I) H) z4 j$ H2 L/ h5.1　涉及组件 96
5.1.1　查询相关 96
/ a3 @" p/ d1 F( H& O7 s( G* O( I# ]5.1.2　过滤器 99
; C# `( s# w7 w  i6 k4 m8 S5.1.3　聚合粒度 101
5.1.4　聚合器 105
6 Q. T  n* S7 [* V5.2　查询类型 109
5.2.1　时间序列查询 109
5.2.2　TopN查询 111
5.2.3　分组查询 113
5.2.4　元数据查询 117
5.2.5　搜索查询 121
5 v$ ^' ?, k/ ~5.3　查询API 125
5.3.1　RESTful介绍 125
5 V1 t' J! l* l" W5.3.2　Jersey客户端 126
* q9 E( |" X: q) |& |0 g5.4　小结 129
0 O6 ~- O; b* z9 h+ m2 {第6章　日志收集 130
. x. z, p! f$ l& A6.1　Flume介绍 130
6.1.1　基本架构 131
: r6 j9 I/ b1 R; s6 R8 }( p6.2　Flume应用实践 144
# i! H3 [; v& ]. I& O4 [" s5 e: }$ N$ v6.2.1　拦截器、选择器实践 144
6.2.2　负载均衡、故障转移实践 149
8 c6 n' p+ D$ W0 O7 @' d: H- {6.2.3　设计与实践 150
: i: v0 C8 n0 p) g6.3　小结 154
, W+ R* Y) F* M. f1 i第7章　分布式消息队列 155
7.1　Kafka介绍 155
7.1.1　基本架构 155
; ?3 X+ I+ u' x% C6 j& m7.1.2　高吞吐的实现 157
7.1.3　高可用的实现 160
7.2　安装部署 161
7.2.1　Broker配置参数 161
7.2.2　分布式部署 162
# G- `; `! G9 |( K7.3　客户端API 163
7.3.1　Producer API 164
7.3.2　Consumer API 165
% T3 }6 O" t* y, h) E) T& I7.4　小结 169
6 {8 S: C4 B. I, g第三部分　项目实践
- ?+ }3 W6 @# Z5 Z6 y! Z( n第8章　数据平台 172
: H4 G% t; d+ {) E1 U, J8.1　需求分析 172
* y+ y5 |! `( R! }8.2　功能实现 173
8.2.1　架构设计 173
% F9 C, t' H, ?( S# o; l/ r# @4 U8.2.2　关键功能实现 175
8.3　小结 184
0 k) J* ?6 c# b5 w6 [* ^第9章　监控系统 185
9.1　Inf?luxDB 185 java8.com
+ Z5 C# h8 K( m0 T6 V* M9 E& R9.1.1　Inf?luxDB简介 186
9.1.2　Inf?luxDB安装 186
9.1.3　Inf?luxDB操作 188
9.1.4　Inf?luxDB客户端 191
6 R& |6 a$ h- x! r7 d* {, ~6 x0 j; N( }9.2　JMXTrans 192
* S7 c, ]* q# M4 d( Y9.2.1　JMXTrans介绍 192
9.2.2　JMXTrans安装 194
9.2.3　JMXTrans使用 195
$ b( k; i( h# I$ Y6 n9.3　Grafana 198
9.3.1　Grafana安装 198
; p( T( m7 I, P" H2 q9.3.2　Grafana使用 199
9.4　小结 208
! l$ d! d: [+ v/ q: c1 V7 u9 T. o
7 @2 A- N2 ~( N' {$ T2 D! T9 c; g0 S

, z* P% c. |6 R6 q; Q7 d8 U5 p

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