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Java电子书：基于Hadoop与Spark的大数据开发实战 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com' z0 {/ H' }% V/ s5 p% f' l3 u8 T$ @
) Y: w9 p' F+ e- j' x# S' J7 X
4 }8 ?. F6 e& }/ m) U% B* A+ H编号：mudaima-P0302【Java吧 java8.com】) d" u' [6 o$ K2 ^0 U3 Q
, |" w" n5 F: X9 B0 \+ Y8 ]; H
5 E5 Q6 p! V8 ~8 p- @9 c. U' [2 F+ q3 u i% b7 _2 K
Java电子书目录：第 1章Hadoop初体验 1: I) l8 q; ]: l9 e/ r: P% M+ m
0 I( T8 ~+ g$ X$ M! m7 a9 N
任务1初识大数据 2& J! }- M$ K/ C
: `0 }" F; k/ S ?+ }1.1.1 大数据基本概念 2& r+ D& U, [7 t% s
8 b# f0 z, W5 i. ]: v
1.1.2 大数据带来的挑战 3' Y* \" _) l h) w
@* U1 S4 ^# Z
任务2初识Hadoop 3
* t7 c+ O$ v1 a# G3 p$ m: O8 l
9 I& m, E) ]" A8 q& Q) I1.2.1 Hadoop概述 4
4 R9 F; p; V4 V, l6 Y# u+ F1 J4 V8 q# Q7 _7 [( j6 n
1.2.2 Hadoop生态圈 6/ w; {& b+ u1 L, V3 Q
( ]$ u& T. X+ J9 X0 L2 M( g! c* F1.2.3 Hadoop应用案例 8
1 X" E9 |* R" g1 F9 N: e/ O6 N
任务3安装Hadoop平台 9
* i6 k; z, V; y" }: r, C! N% |. j5 A' A
1.3.1 安装虚拟机 106 o* _; r( H5 X! T6 l5 d& R7 u1 B
) G: N, E4 W @6 k; f5 p
1.3.2 安装Linux系统 131 [) ~( I; @8 U' c% ]
8 G, V4 ]9 b: x7 h1.3.3 安装Hadoop伪分布式环境 30
6 a0 j1 A1 S6 w% ]7 F
7 A7 t& b" ` }- x5 Q7 o本章总结 34: ^3 c! J. J+ p. l2 b" G
/ N6 Y$ `5 v( C3 s$ v1 u
本章练习 34
+ S5 @% }. a( F, u- t
! \7 Y U8 [$ k! W5 p, y3 G. ^第 2章Hadoop分布式文件系统 353 E& ^" l. Q: `* L5 U
4 c- m0 w0 ^% k任务1HDFS入门 364 {# A: P# M1 v
. {" s" z! ~1 J* N! g
2.1.1 认识HDFS 36 V" }+ I4 q0 k( z/ ~
' M/ Y; d: Y5 J. w U
2.1.2 HDFS基础 38/ Q6 @; e" c# P! h5 [% T: I( J
+ x$ c4 q. B3 N1 V
2.1.3 HDFS架构 40+ L3 H- M$ N- W
; i1 Y1 V o/ [2 r* x0 F4 S. Z2 `: b任务2HDFS基本操作 41# {: D8 c! t! Y4 {* [: o
! h3 g' @# N6 b7 Z) G- v
2.2.1 使用HDFS shell访问 41
9 d0 g/ p$ T$ ?% h+ M5 g3 r" \# R: F3 [5 ]7 p: V+ Z( z M
2.2.2 使用Java API访问 457 }0 F: p$ V6 N* `" m! c+ ~& ^
& \# J5 N4 h! T1 J' F/ D4 T8 U
任务3HDFS运行原理 48
+ A1 [/ i6 Z" V6 D! e6 I3 F% Z j. L! e! J' ]7 y, E7 a/ r9 R
2.3.1 HDFS读写流程 49
) s" c: l* ^- F8 Y D
; c$ w$ X+ d" g3 F2.3.2 HDFS副本机制 505 Q, p. a: Y: @
/ b7 o0 A' _: j/ v+ T
2.3.3 HDFS负载均衡 51" K& @; q8 J: J+ v- ]1 |, K F
6 c1 H( U2 c* j) c* x( k
2.3.4 HDFS机架感知 524 q! I4 Z! A$ w- @' b' S6 C' Z
% K+ V/ p# v8 K% N s
任务4HDFS高级知识 53" |7 ?6 G3 m) O& |% w: Q: s
8 Z ?8 g" H, m) }2.4.1 Hadoop序列化机制 531 {9 q: r, Y; u! _3 Q
9 {1 O- J( e/ f" a, a: x7 q! E# ~: K
2.4.2 SequenceFile 58
' M; N. ~1 ^! j
0 |9 |/ n7 {# N& |0 x" J2.4.3 MapFile 63
- {6 w. A) Y( O2 _
; }* r/ l/ c0 \# X( Q* E# ?$ n本章总结 65
' `! _5 J4 Z/ @1 S4 M/ G5 r3 M2 p! T9 ?
本章练习 66- |4 W) l- q8 a
8 P' {0 ~1 C4 v* a" Y8 S
第3章Hadoop分布式计算框架 67
8 J+ h) N2 c* l. x/ Y0 D% ]- t# e7 `& V4 W8 t8 }7 b: o' y9 X
任务1认识MapReduce编程模型 68" R7 b4 m# W9 I( X) H6 b) ^7 o
& t8 n1 F; d7 u5 j* C8 H: E7 w3.1.1 MapReduce基础 68# I- O- M! U1 a! m8 b
+ b# Z! s$ ^( a) L( y. z
3.1.2 MapReduce编程模型 69
! R4 c1 h5 U5 i/ X8 ` B0 C+ e/ y" v9 T0 o1 K5 f
3.1.3 MapReduce词频统计编程实例 709 k- g5 {/ o2 s( k! h
5 r' ~( ~4 c2 e2 t* h任务2MapReduce应用开发 75
8 r0 ?9 a( y+ w5 x* e. D3 ~ F
5 z6 j) F: b/ ?3.2.1 MapReduce输入/输出类型 75& g7 ~# d- g1 T/ b- ?
% X+ ~) L/ k4 U# A3.2.2 MapReduce输入格式 765 j: i, @! l6 F; r( Z8 [
9 ~$ F6 _% |6 P7 x7 } K( H3.2.3 MapReduce输出格式 78
8 D% e G1 s$ w, n% b f. d5 K! T: i! f- j: q. ^& S$ @( m
3.2.4 Combiner操作 79
/ T) U+ r% B) E# v* W& f- N5 ]# ?. d- N! l5 N
3.2.5 Partitioner操作 82" V' }0 t) s1 a Z; w' j3 `% t
0 |' t N! d; ?& v. m( m3.2.6 自定义RecordReader 869 k9 A- h5 |7 g' }* z0 b5 w$ G
2 N& {: I/ w( I
任务3MapReduce高级应用 92
& T. Z. E7 }% v
& z6 i8 K6 ~$ r8 z7 r# P6 y3.3.1 使用MapReduce实现join操作 93. W! B. v f* D8 l+ ~$ }1 x* c, \
) m4 }2 ~0 y$ A1 [$ Q3 ^3.3.2 使用MapReduce实现排序 100
6 o! y' ~9 n0 d6 S, L! N' K3 ^2 G! O5 O6 m+ t C! w* O2 P
3.3.3 使用MapReduce实现二次排序 103
0 c* I% M- K; `* e8 l2 l$ Q
8 D4 A3 P& h9 a' G3.3.4 使用MapReduce合并小文件 108' v" m3 v+ u- U( d; `+ }9 @$ _
' X& T0 e; Z6 {0 d1 v
本章总结 113# E _% i, J# Z/ G" L5 V
% W. f6 z; S/ ^& C6 }1 ]( h n3 y本章练习 113) G& I0 [: }7 l4 O! Z, W
9 v$ Q$ t% `9 L1 F* p% a
第4章Hadoop新特性 115
; p4 O& _$ E0 U$ t4 V5 l: @3 |& J7 j/ Z; h4 a" ]+ z* I
任务1初识YARN 116% I4 Z4 S# o. H" G5 W# |, w9 ?& [
R5 e. @3 y- p/ w: T4.1.1 YARN产生背景 116
' m0 r4 m; D: a( k
- c8 M2 p/ Z# f6 J4.1.2 YARN简介 1179 M2 I3 w0 X6 t+ s2 }
) w4 }4 g$ [9 B! w
4.1.3 YARN架构设计 1194 Y6 |; q# P. ]9 W5 g5 U
- h6 T" O( Y( j$ r7 f任务2了解HDFS新特性 121
& m3 e. d$ W6 J$ N( m4 e9 C$ D, N! _- u# [
4.2.1 HDFS NameNode 高可用机制 121
% l/ f3 l; j) q6 _( b
: M* z/ Q4 ?% x- f5 O4.2.2 HDFS NameNode Federation 129; c* {. L% Y% ?1 Y1 Z4 ^! b
# t' E( X. g L* J- r% L6 P/ Q4.2.3 HDFS Snapshots 130! j# `: {& N; k# D% I2 n! i9 k1 v
/ _3 h% l7 C2 Q. l0 m8 k: x
4.2.4 HDFS REST API 134
1 I7 ]8 \! v* X, a( g4 j @6 ~/ ?. D+ |6 O4 ]9 @8 X
4.2.5 DistCp工具 134! d3 M! h, D5 a4 l; e% V* E. K* M
( |0 R4 ~5 e9 H. k% Y& ^6 _任务3了解YARN新特性 135. E3 G- R) h4 ^ V, E% o
4 U9 T$ j/ Y4 O. P& M x* X4.3.1 ResourceManager自动重启 135) p$ J& E9 `* r4 ^2 r, D8 r
" ~! |6 |, h8 }- s& F1 d$ h4.3.2 ResourceManager高可用机制 1368 E2 [, j- H4 d6 o) f* G8 y% B
4 S* r5 X- `: d
本章总结 1390 k4 I& P, \1 l
; I9 s+ X) F: J+ e$ w$ z
本章练习 139* F+ m3 P3 g7 r
& _8 P) H+ C6 E8 t* E. h第5章Hadoop分布式数据库 141
5 f) N1 \5 v( V N# r9 M
- u& z0 l! d5 f& {任务1认识HBase 142
2 L4 J" k# z+ p; O: ^; y% d% P& m; L
5.1.1HBase简介 142
) n; C9 f( f k+ Z' d, L& [7 I( n9 v3 H
7 R1 R1 @' P0 L1 K0 I- Y5.1.2 HBase体系结构 143
) W. O" p, U8 w5 A8 j, A7 X3 \( T: ]( | Q* f" u* K
5.1.3HBase数据模型 1456 I% [) g9 e3 F+ B
' p3 B, a% m" T; V g+ u9 g5.1.4HBase的安装 148# d& g( v" N8 B
6 N2 L) P5 Y; F+ I+ ^' N任务2HBase Shell操作 155, _; @/ W% Z4 }5 e) q) O
o# {* c. I9 J) ]+ S8 @7 Q
5.2.1 HBase Shell简介 155
2 ?- B3 R9 {; D6 I. }- d* F9 ]
/ q! F2 v8 J) Q$ q0 a* k$ v7 X5.2.2 HBase Shell的使用 156& B2 \* I7 C! N7 U7 ^1 e2 I
6 f' d' I& Q0 s! Z任务3HBase编程 1622 a5 s* N4 C# k& J" D- l* Z
, h( D& q3 n& _ @5.3.1 开发HBase应用程序 162
, o$ V1 o$ L- n
* W7 H6 [) H b' e5.3.2HBase数据存储管理API 163
5 C* }2 T7 o" ?" i
/ D3 _8 n* G3 ~9 g, Z# \本章总结 175" n6 y; q M0 C: u M0 B7 L
' [9 ]3 O+ s5 P& k
本章练习 1755 T8 A' M9 L. H# ]5 {1 y: H" g9 ]& J
, j. i) @) n2 T- \1 s第6章Hadoop综合实战——音乐排行榜 1778 l2 T; z! K4 T6 @; g# D
2 k0 O& N, F+ c/ \3 ] o& _任务1MapReduce与HBase的集成 178
; P0 Z( t2 |- g0 P
: ^5 ^0 t! g* A4 Q6.1.1 MapReduce与HBase的集成环境 178
2 M$ e9 S! M, t. Y
% ^ _' O! R+ S/ Q6.1.2 批量数据导入（Bulk Loading） 181
4 A) z; v! t7 p( U* G% O
+ b8 a1 p4 B+ P% l任务2HBase MapReduce API 182+ C' T. G( I0 e4 w, @
, E) I n* M5 F( c6 v) A
6.2.1HBase MapReduce API 简介 182
, g' e1 F, E! z c6 G. F o) [! E) R' z7 H7 }
6.2.2 TableMapper的使用 1833 W4 ]; F' r# U+ P/ ]
8 |% ?/ x) W- ]1 m2 F: I9 Q0 z
6.2.3 TableReducer的使用 1954 W7 \0 o! b+ |. l* V* r. y
6 n: A2 k$ T, ?9 l任务3实现音乐排行榜 197
7 |9 Q9 s( p+ J E7 m' l0 W- J, ]5 l8 m
~: h. g4 \) c* l4 u7 j6.3.1 程序的结构与实现 198
0 K3 Q. `; ~, K! d l7 p# a3 v+ c( A) F6 y/ E$ W
6.3.2 HBase数据库设计优化 205
9 ^7 K7 y1 C5 S) c, O* f
8 p8 v& |1 a' h, E5 s6.3.3 MapReduce全局共享数据 2057 C9 @ d& d) T/ f' d# Y
8 ~6 M4 H6 a% e( Q& ^本章总结 207
2 s2 D7 I0 Q. H# [7 l9 d9 |+ c! h) c! ]9 I( ]9 P/ E; q
本章练习 207
8 D9 f0 X2 J% F0 i( ~" o) @0 [
* z3 j: G: \8 t1 ]第7章数据仓库Hive 209: z+ W% W7 @% X5 y" { l9 E
" K9 W/ I' w& u2 I! u% k: i
任务1Hive基础 210
* K, W. Y) P. F1 X) X/ P! p3 B. V4 }2 X8 A+ r8 i# T6 i
7.1.1 认识Hive 210
9 U+ j1 } S+ `/ M& x, A, g6 a) l' b7 M: U5 c( S
7.1.2 Hive架构设计 211 ?: R: I# V+ S# k; ~/ |4 Z6 j
& b! o: h1 Q ?+ i1 a7.1.3 Hive与Hadoop 212
. ^+ V5 W6 y' K' M5 H
8 k' _7 t3 `, H! m7.1.4 Hive与传统关系型数据库 212
! v9 v( N6 U2 t; [# V T6 s
5 n# e! p, ^* w2 e, J! w+ H) \, _7.1.5 Hive数据存储模型 213
+ w; J" L" B; s7 V8 A3 A
7 g2 `4 a; n& t7.1.6 Hive部署 213- V0 d; |: A$ a) y6 |& c% l
6 {. {/ p& G& U& ^任务2掌握Hive操作 214
5 I H* \) c$ o2 u; K
; l; q# L9 @, H! @% z7 L7.2.1 Hive DDL 214+ t/ D) u% G5 ^/ p& F
9 W0 J* z/ n6 z2 l7 p/ {
7.2.2 Hive DML 217
4 |; s' l6 @' ~5 `* w# C8 A& F: {$ O6 m) N8 P5 n
7.2.3 Hive shell 222
* ]2 z0 P: j1 n
' u9 N1 `4 \; c) E/ T任务3Hive高级应用 223: q1 G, l' P. T0 V7 I8 s8 v5 T
) T2 v# `& I5 e" E# \
7.3.1 Hive函数 224& D5 X* `- ?8 A/ H: y) b
; a0 G( k4 o X2 e* p
7.3.2 Hive调优策略 227) j; M* {2 }; q4 d$ q Z
( s6 n0 \& L0 f0 ]3 n( x6 A& ?# C本章总结 232% q* N A6 D2 Q: D# D \5 Q
; r+ R- [; L: h- U3 {$ D/ ~% a本章练习 232' ^' I& F+ h. Q8 U
; Q( k* s% V& r; }# y3 C第8章大数据离线处理辅助系统 233
5 ` H! }/ C" I* F& T: N7 h; @7 n( k {8 }. Q( K0 D
任务1认识并使用数据迁移框架Sqoop 234& K( W( u* V) Z' Y1 y# @3 ~8 B
1 {0 q6 X6 x' Y4 F; q
8.1.1 Sqoop简介 234
: R: ]" G* H, r5 B% f( a6 {5 x5 [
3 u" Y/ p; B) ]& a7 u) L1 f8.1.2 使用Sqoop导入MySQL数据到HDFS 239: J! U6 k; l" I2 c
8 n5 }6 N5 R$ l c! |1 ~- G8.1.3 使用Sqoop导出HDFS数据到MySQL 246
0 l, Q" ]! }2 ~! g9 U; Y( k, C2 U+ u9 P
8.1.4 使用Sqoop导入MySQL数据到Hive 248
' v' f1 S: ~6 Z' B( ~0 g7 j `, ]& V+ p/ J
8.1.5 Sqoop Job 250
# K% i7 P, ?6 x) q: I3 @) E1 G
( h" j3 |$ G" a* `' B& A任务2使用Azkaban实现工作流调度 250# x8 F+ M# _5 s
' Q8 @7 f& J6 ? \( r
8.2.1 Azkaban概述 250$ E5 `1 ]+ g; W$ k0 d$ o$ T
# Z) s) L. r/ c7 x6 O8.2.2 Azkaban环境部署 2528 {" H# F1 x2 T$ z4 L
( R; J2 q& i6 J) T/ p1 H N. b
8.2.3 Azkaban应用实例 2567 H5 @& b! U; C8 j
' ]) C$ Y6 a1 k% ^2 G7 a3 S1 r9 W本章总结 259
% ^4 d) g! b" X8 Z4 i9 T j, i8 E8 \! `4 I
本章练习 259
9 B4 T$ {) Y" M
1 f/ P! I% }7 L5 |( r第9章Spark基础 261
0 m: {- E+ \3 ?0 [: U7 h0 G5 F( g/ I' }$ P4 O
任务1Spark入门 2629 B/ e" `9 l( c' u& ?
% a: g9 l0 p; h/ d7 D4 n2 o9.1.1 Spark简介 2629 J* p. \5 G0 k1 r- e0 ]. o+ _
# @4 D# i" k1 P7 I+ \$ N# B9 q9.1.2 Spark优势 262
9 |: C( `! G- G9 h& K% |- }# P. ]3 y4 ~! N! }
9.1.3 Spark生态圈 264
- z8 N& N4 t" [2 H! H3 F
3 T& d: j0 G) S9 p, D任务2Scala基础 267
4 y' t+ F9 b+ K! o& | V2 A- H
2 a0 S$ w" z$ d# w" I9.2.1 Scala简介 268
/ q* \7 _8 Z. Q1 ~- r7 R5 L! j! z5 f3 p6 x" Y: I4 T8 _7 U
9.2.2 Scala函数定义 271+ l8 W2 X2 D! ^) R' O7 F P9 s
9 S! e- Z" d8 J+ p3 T' f# r) T7 r6 W/ X9.2.3 Scala面向对象操作 272
" H- F$ C! L% n2 E/ Z* ~5 M3 V4 T& j1 K/ _
9.2.4 Scala集合的使用 275
1 N% L$ c9 P5 u8 W- X; S8 a5 ]8 d1 z+ y+ K3 ~& r: S* b
9.2.5 Scala高阶函数 278
$ v& \8 l- m+ |1 A7 s1 b
* W1 [- u" u7 r$ A& @: }2 v任务3编译Spark 2812 ^4 [% B1 m& m$ s8 s
/ }% p% `* o/ K2 Q" Q, @
9.3.1 下载Spark源码 281
5 K# K+ n8 L! M; P% a# t7 u8 |$ x
' W o7 R& ], ]9.3.2 编译Spark源码 282
0 P4 ~+ l' x' N2 `* m6 k) X6 E3 n! M5 O9 d$ I) ^! W: h) c
任务4Spark初体验 284
" g, a# ?9 E' I/ l
) o9 ~' L4 \+ n% x% s* e9.4.1 Spark环境部署 284
% v5 B6 M& ?# P/ |" [ H9 a1 g: q& V; E) ]. A: `6 |5 t
9.4.2 spark-shell 285# s/ `8 \$ @/ B$ Y0 ^- c4 z
+ U$ `. L% C+ V- e! x
本章总结 286& W5 L _( b8 h
0 a) B% l' L- u% z2 C
本章练习 286" M% r/ T. B6 z
" s& h# S2 W2 _$ q0 _, e
第 10章Spark Core 287( h* ^4 a# h, T( {! a* L1 Q/ E7 w3 z
) m! ?" q& P; E: B$ ]; K: {任务1Spark RDD 288
- m. ~0 _* E Z' B9 o; Q) a$ T
. N0 F6 `* w5 Y! ^- T5 {0 \10.1.1 RDD介绍 288
' B: t$ P! U' C; {, h# x% x9 N+ n1 s& a7 Z
10.1.2 RDD的创建 289
( o4 x% b5 d* Z2 a+ J- y2 }. V; x0 G* }7 D- a% x# T
10.1.3 RDD的转换算子 291
2 d" n7 f- J" u, r/ E5 k* v) i2 w1 {4 v
10.1.4 RDD的动作算子 293
+ b3 u: q( Z. N. E& L9 s( h9 ]6 Z C; O( l% {! S& ?
10.1.5 RDD的依赖关系 295
. M. ]4 S* y* u+ b& q6 e3 X! b( _
任务2RDD高级应用 297, H+ Y: |. h1 I3 a% K
0 W5 v9 C) _$ O9 w10.2.1 RDD缓存机制 297
( H4 t A# h3 }# b* T' y
% v% g8 W; O q9 l+ y10.2.2 共享变量 300
5 G$ z% }+ s4 i5 C; u! k1 ? O; `' @+ h& K" m8 s4 E" x8 t/ z
10.2.3 Spark架构设计 302' k4 d3 F8 j* J- ^
* \4 U. v* r0 o( ?3 o0 |
任务3基于RDD的Spark应用程序开发 303
- l7 l: T/ g3 B4 O3 F! |* w- n7 y/ I+ k& p6 q6 |3 L5 m* m
10.3.1 准备工作 303& I( w) k3 ]* C9 Z# V- ^
5 ]$ U' F. H3 N+ x4 n10.3.2 词频计数实例 304
& n# G/ _# X7 f
9 f9 Z& m4 Y) U. I1 t10.3.3 年龄统计实例 308
, q2 ^4 i/ ?5 [& C! U% O2 L9 m$ B9 U3 P' t+ |: c
本章总结 309
- {" C+ K4 s: c+ b9 W7 T0 [9 M9 ?+ q$ o7 x. A8 H
本章练习 3097 e5 ]- R1 Y- x2 A
$ V/ }# v# }6 G3 a; q( n第 11章Spark SQL 311
) C1 l/ [: w8 ]. U7 G) O/ ^" R- X' w8 v9 {" D/ Z" m/ o; F% y& f
任务1认识Spark SQL 312" b4 k+ X/ |( ^; `) k) p4 S
* S( S# b$ m- d; t
11.1.1 SQL 312
" J, i* d/ H* z& l6 G f9 D3 t! l( ]3 Q: g9 s& h1 ~$ |
11.1.2 SQL on Hadoop框架 3124 F( R7 x9 E ~- z, E
' Z% s$ z1 U z* G e& L: ~: J9 f
11.1.3 Spark SQL简介 3143 j/ r. m: a. O- E- f/ ^
) H2 k; [0 W) m7 y任务2Spark SQL编程基础 315
3 r" w- R8 h% w- ]+ U
) U( b; N8 k! x- r8 z11.2.1 Spark SQL编程入口 315% L4 B2 Q, D+ e, |* v
! l( S! L8 Q, Q: ]5 O8 F
11.2.2 DataFrame基础 3177 a6 c- D! y0 `. \, m3 s
! y5 |. F3 o6 \8 m11.2.3 DataFrame编程实例 318
& b, L9 D2 A9 ]$ V/ [: y2 [8 O1 T2 G( z! B* c
任务3Spark SQL编程进阶 325
8 W# [ I% t5 a2 J# A. M# K% V) g$ B4 A: N2 Y3 O
11.3.1 Spark SQL操作外部数据源 325( Z2 Q f, f: `& n; x0 g. f) e
% j' Z8 F6 K1 u9 @9 [4 r. B. c! G; j
11.3.2 Spark SQL函数 329+ F% ?6 |3 Z, z5 }( }
6 i- g$ w, x8 M: c$ P11.3.3 Spark SQL调优 332( n9 h* @7 U' j& _+ k3 R9 c/ t
7 Q/ {/ T0 Q) e# t- ~本章总结 334& l/ S# ]! ~, b1 I( P2 P
7 d* m9 P+ R* |0 u& O2 ~! O本章练习 335+ l9 m: r9 y% d! x' Q
, B+ G7 Q& f8 x* G. T- Y
第 12章Spark Streaming 337! j; z s& {7 ?6 I; Z1 \
6 w) e# E1 b6 w/ @任务1流处理框架及Spark Streaming 338
& r0 P3 T, ^* A9 ?* T5 w o
8 r# c2 W+ E9 x" H; }12.1.1 流处理框架简介 338* g( U U2 X$ d
- j8 y% H, B" C9 h. o$ C Q- R! q12.1.2 Spark Streaming简介 3400 D! `) `3 U, ?9 ?
3 V" S: j, V. v4 o7 {- t! G# C
任务2使用Spark Streaming编程 343$ N& C7 h6 g1 p- F" M
3 N9 W( S' E0 H9 [3 ^4 v/ w12.2.1 Spark Streaming核心 343. Y: M9 O7 m3 y5 H( q% h7 L6 H! P
, B! O( O5 X' ^, \% t& k12.2.2 Spark Streaming编程实例 348
$ m8 g" w( U8 p/ j8 Z% D D+ O: O9 Z+ x# |% S. ]7 {0 F
任务3Spark Streaming高级应用 3523 z! l$ Y3 _8 ^; t v- h l3 q& b
9 V% ~5 ?/ x+ c6 B1 }12.3.1 使用Spark Streaming整合Flume 353/ K6 J) m) w" ~. y
( [+ g6 B% A9 m! X: E$ Y/ R
12.3.2 使用Spark Streaming整合Kafka 356
2 F8 @$ F7 l4 r6 X; }3 G z
0 t: h2 x% M4 j12.3.3 Spark Streaming优化策略 361
. A. H0 P5 Q7 i7 w. J3 `8 M5 D6 Njava8.com
7 \) @$ ^5 f/ ~6 a3 U( h' S本章总结 363. A/ | F% T' f ]
0 I4 l* q% e+ p/ D) N本章练习 363
+ i' M4 `% _( _1 p: l
r- Z. W; i: B( j附录 365
3 O( L8 Q7 z6 n b( T3 e# V6 r# `# n, ]/ f& A' C4 U
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2023-09-01
