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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
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6 i% \ Y' K# E6 q. e0 w: {
编号：mudaima-P0302【Java吧 java8.com】' p: h3 ^. ]3 N' g$ P
" n9 I" u* D& G/ }6 N! d
5 N& h3 U1 g. t$ C$ `+ i
4 t2 K/ w8 d/ Z) B4 b% S: Z, w+ X2 }Java电子书目录：第 1章Hadoop初体验 13 r s$ \! N) r3 K* _! b: A
. T% e: M/ R; h# Q8 v: w6 j2 E; @任务1初识大数据 2
5 X0 N' Z4 `( o4 a/ H( |7 v+ n* h6 w9 M$ k; u4 X1 p; u
1.1.1 大数据基本概念 26 T! y5 {8 c, d9 b
9 f. y& a7 ~% r+ e* R3 B
1.1.2 大数据带来的挑战 3
/ D, h& ^# _0 |" [
" Y) V5 X* p; R0 A任务2初识Hadoop 3
( J4 W; v; t1 F3 b5 u- Z. a
0 {5 [5 I0 g# A! r+ l. F4 v1.2.1 Hadoop概述 4
7 Y# i+ ?8 l8 Y* N6 |$ k
! Y( l# w- k7 h, ^2 e1.2.2 Hadoop生态圈 6
1 ~2 T8 C% ]7 Z7 O- m
/ c5 t% x" S* p1.2.3 Hadoop应用案例 8
! Z: s" ?4 z; b3 V8 ?+ N$ m6 t7 I* X1 c+ f3 @4 @# r8 z
任务3安装Hadoop平台 96 i5 c% F1 B m7 f! `5 B( X
. B9 v! {* K8 ]$ o& U& S
1.3.1 安装虚拟机 10
' @9 i" [' I9 p1 f+ X, g, y# c) b# X! H9 C
1.3.2 安装Linux系统 13
( J6 `( U# d1 d& y5 ` D
0 J# \7 o: S/ A1.3.3 安装Hadoop伪分布式环境 30
( D; H m# X* q. ^2 W
6 _/ `* Y: u o8 E7 u. w本章总结 34
1 e7 s i; Y* A( {+ P# Y# E& f& z4 `. K
本章练习 347 e3 \8 ?$ I# S3 o- j5 e
: p& U! |4 R( n6 b, @( |% G第 2章Hadoop分布式文件系统 35
O ]/ h( l4 K( o5 L
. O5 P1 H# t' o/ y* d1 [( O1 x任务1HDFS入门 36
8 @# X- {4 L3 ?3 q& k
" W2 p( D( \- n d: i6 m2.1.1 认识HDFS 362 g- ^9 G+ k" I% ^6 i/ F
$ @" I* P( f' A; b2.1.2 HDFS基础 38) m: H# z3 i/ w5 {" J
@0 J2 `0 ~0 k6 f
2.1.3 HDFS架构 405 \0 R( o# X/ a
& K2 ]; l8 N/ f# ~, ^
任务2HDFS基本操作 41
8 m7 ?% |) `4 k( y) E5 y' ~
6 P: H i0 j. k. L2 X0 i2.2.1 使用HDFS shell访问 41
3 K8 c1 L$ L9 w1 `2 s$ I9 x
" I) S+ l5 P. P0 J- X% W1 W2.2.2 使用Java API访问 45
! Y9 S& G3 i6 p! Y& |8 N2 w% j# [- H" K
任务3HDFS运行原理 48
0 {( X9 X9 e. d- w6 T- g. E9 u P% y
& C3 f Y. u0 k# I" u2.3.1 HDFS读写流程 49
y4 |; b- v, D3 I
0 s2 J7 w# |1 C2.3.2 HDFS副本机制 50
, A3 m; a2 S4 O$ A+ n8 S- Z
4 i. k0 t- s' e: e9 m2.3.3 HDFS负载均衡 51- W0 k& i2 d$ l$ m {& f
% I j3 g( E3 b! n' ]' d
2.3.4 HDFS机架感知 52
. }8 |7 K) w# ?
1 q/ |/ Q& g. s0 R4 n4 N" q, Z5 {任务4HDFS高级知识 53' V1 {" B3 a! W/ Q8 A0 M5 F) \
4 [( l, w, K0 T _( s) X% K, h2.4.1 Hadoop序列化机制 53
' n5 t* p; e7 X' w3 }0 K/ r
" C% j6 u& u! D2.4.2 SequenceFile 58( y% p( E' y4 x/ K2 P
& c* j+ h! [. [# K7 D/ b& F' w
2.4.3 MapFile 63
) a+ } F% v2 K+ c' u2 M) _4 L3 q% [$ E" |: Q$ f* b$ _
本章总结 65; A( s3 Z6 Y L2 c& q( X
: T/ c/ |0 V/ w, y$ P% p, N
本章练习 664 o' \" M) l& b3 `3 g7 h( s" M
- l. p6 C0 n; y% [+ I$ c
第3章Hadoop分布式计算框架 67
. A' G8 L; H6 N0 ]9 K% g/ E* Y: Y6 U7 T3 \/ [( g1 l, _- h
任务1认识MapReduce编程模型 681 r7 _# T. ~. g6 j9 p
" i' |- B3 ?4 k7 ^! S# b
3.1.1 MapReduce基础 68; o7 n+ t. b3 @) @/ ~
. w# z0 h4 S% z. y; A9 R) i4 [" U- U; B3.1.2 MapReduce编程模型 69; I$ [$ j* E0 E. v
& i3 R; g6 X+ E' v( b6 E' M
3.1.3 MapReduce词频统计编程实例 70
( c4 n' V" O( l! X v# ?( p, N8 J6 x# F1 n" p! N4 z
任务2MapReduce应用开发 75
) R0 U, z3 }- |7 m H2 `! |9 S2 m" V4 b7 v8 E1 z- I1 A
3.2.1 MapReduce输入/输出类型 75
: Q. p! Z4 Z) J3 a% @* h, L
7 R: r# m$ C9 K3 u0 Y' h3.2.2 MapReduce输入格式 769 ]- S; ?% Y. A( S5 o: i- z% {' x; i
$ w7 r$ i% V, a
3.2.3 MapReduce输出格式 788 D2 I5 x8 u. w' t, k
& b; U. D% X, p. h* r3.2.4 Combiner操作 796 y) }9 X; ^7 I/ G
& W" c& r& n8 K7 Z' Q& C! ~
3.2.5 Partitioner操作 82
1 C7 Z! U. w3 |6 P& H% P( X9 p& V$ @
3.2.6 自定义RecordReader 86" j& P1 {2 y+ R. {# I# f
: e G% m4 S, I4 P$ r9 M
任务3MapReduce高级应用 924 d; Z# \7 \) M1 o- X, M
8 m3 |( B" I% @/ Z3 N2 K" P
3.3.1 使用MapReduce实现join操作 93, l# O1 i: q2 z/ f
" S# l/ C' m' x# @) E3.3.2 使用MapReduce实现排序 100. }" ]: f" i' U! T
0 x( L( I/ n: c( f: ?$ Q% a
3.3.3 使用MapReduce实现二次排序 103$ B8 X; [1 q7 N- Y/ V
5 z" d0 v; I% c) p4 o" r3.3.4 使用MapReduce合并小文件 108
2 _* _8 F; d5 W2 m, T& r" r& ]: ]) }
I% q& F O; @6 k+ i本章总结 113
! y3 f; Q8 i- D% @9 N2 U6 U. N( D; O7 j. w, R7 q
本章练习 113
% ^) m7 H+ O; w. f- n1 V, B) n/ M# V. a0 f5 z9 W) _" }$ e
第4章Hadoop新特性 115
" b$ ?6 {3 Z; s: ?+ e6 e* t$ k- I7 K
6 l5 T1 w6 O& w任务1初识YARN 116
! t( j7 ~6 c \/ G' p' i
1 f+ H- Z4 W& R" q/ T4.1.1 YARN产生背景 1168 R8 B6 `* l, Z' e5 n) U7 j
' V0 \) u- @/ p1 |. W' Z7 k
4.1.2 YARN简介 117, C V- v/ P7 c& A+ U2 W
4 G8 S# _' q& m6 i9 `4 @4.1.3 YARN架构设计 119
% H' Y" {# Z9 K& O/ z; f2 i1 `
* k7 {7 G% x# ~, Z任务2了解HDFS新特性 121
S* l% q+ m3 g# n s, O- w2 ~8 |
3 ]! L3 C. d' a9 f4.2.1 HDFS NameNode 高可用机制 121" e0 v, S; C2 l; l
4 q2 O+ O8 E2 v
4.2.2 HDFS NameNode Federation 129
0 p5 i' u0 h5 a2 O5 X' {8 j5 ?. _8 @8 o' M5 q% }
4.2.3 HDFS Snapshots 130# x* d0 p& m* q9 K
" k4 c+ t: j: A" y3 [: G; i7 J
4.2.4 HDFS REST API 134. F7 N2 P* W( B/ m
& Y+ J5 P. a3 g- m, ^4.2.5 DistCp工具 134$ T A/ z$ h3 w; J
" D4 p- z" ~( f' ~9 f9 a任务3了解YARN新特性 1353 m" x2 }# F+ P, z% d
) V9 A7 z, d+ e$ t
4.3.1 ResourceManager自动重启 135* t8 m' Z: ?0 [' m% H9 P& q+ T
" ^7 E' V* l8 }9 C
4.3.2 ResourceManager高可用机制 136
* Y& c0 o6 z9 Q: a8 {. ]: a0 {) h+ z$ D+ m
本章总结 139
, ~2 c: h2 E( O% J
5 ^6 y7 R( d+ `* X本章练习 139' w, `; U6 B( q" [
5 O7 H& T2 }6 e3 F+ X. d" p% q) r第5章Hadoop分布式数据库 141
$ a& \& O! ^4 {: P1 H; r/ ~* g/ J% ^8 S/ L- S! Y
任务1认识HBase 142* R% e6 i9 b" k3 C! q' F
* }$ e* e+ }* w4 N8 O: _5 ^/ @
5.1.1HBase简介 142
& p. n8 X* n+ W) ?2 g7 C/ N6 L9 i) q- Y3 C) U, f
5.1.2 HBase体系结构 143
* O5 ^& M: @% ^; b; {5 F" d K1 Q; H9 D! U1 S( [8 o0 [
5.1.3HBase数据模型 1454 A- ]+ q" n6 j( E0 I
$ O0 H$ e/ y8 Q# o. A5 t5.1.4HBase的安装 148
- [$ d. u* d. j1 j S# h
* z/ e! W6 U( t: d1 x任务2HBase Shell操作 155, r. ~( Y- u6 Y' B4 Q9 C5 V* k
& k7 i- L2 i. i: F# ^5.2.1 HBase Shell简介 155
. ?7 p8 V! [, w' o. L% w. b1 s# b: W+ U% D j6 z7 L% N0 x* H
5.2.2 HBase Shell的使用 156
* B1 t# z/ q0 y8 N7 R, ~* ~! _+ |( Q& S6 K
任务3HBase编程 1622 m+ ` v, }+ B( B1 I' n
- o0 V+ b; f( B8 {+ ^( M8 D: T5.3.1 开发HBase应用程序 162, X$ E9 a: ]( J7 D
4 g# d* V; a% T/ e4 N: l; x( o, p5.3.2HBase数据存储管理API 163
; W( d; C" x/ t' Q1 X+ P2 J! e
' m+ F) \# Y: n. Q本章总结 1750 C. v" ?( ?. [; W3 B: E
% Z1 O, `; |1 o" |: A本章练习 175
% D0 \1 y. ]% d2 k6 g' R
( }. r$ i. Q" g' R Q" t第6章Hadoop综合实战——音乐排行榜 177$ u+ q6 l0 C# b2 K. S$ t
& Y$ S) J% Y; r3 ~( x0 Z5 A任务1MapReduce与HBase的集成 178- Q8 ~2 X7 I1 @& k8 e4 `
7 i1 O# Y/ O+ {4 b6 ~6.1.1 MapReduce与HBase的集成环境 1783 c( s4 _6 F; i6 e& E
- V3 e, A/ A$ V! G4 V. O. I
6.1.2 批量数据导入（Bulk Loading） 181
7 ?1 |) _' n! T/ c ^- w3 K+ n% R+ z2 J
任务2HBase MapReduce API 182
& o" z( w: Q- \4 n' J! I5 _4 O3 H9 O+ t' x3 |) p. D# h( {6 c
6.2.1HBase MapReduce API 简介 182
- M& t( L! I% ]) _) u6 _; t* Y2 p& W6 ~* t. v3 J% R
6.2.2 TableMapper的使用 1830 f1 M/ `6 N; I, z( U. b3 M6 f
+ X9 x4 g9 K. X& i& x) \
6.2.3 TableReducer的使用 1958 v% R# q- y% J' t' r
- H( I4 Y; W5 |9 p
任务3实现音乐排行榜 197
- o$ E% h3 l5 F* R1 S4 H+ x$ X C/ ]
6.3.1 程序的结构与实现 1983 Q# }) l5 C/ M, v, t2 D8 J
# s2 V# h( q8 _: q9 U! ~ S( d8 k
6.3.2 HBase数据库设计优化 205
9 [" E. R& ]: l: T7 L
; {2 f1 b. q0 J6.3.3 MapReduce全局共享数据 205
% t# Z. \/ d( e7 q
, M3 m3 M# \: s2 E& T7 P本章总结 207% Q" t/ j( p j$ C: B$ l) {
% ~' `5 e! K0 g+ [/ }- u% l0 J
本章练习 207 I* b; b i9 p* i, H1 g
2 ~9 W8 Z; e( V3 T7 _1 j
第7章数据仓库Hive 209; ?& b: f& G8 |. {' d
! {4 p: ]; H; R- n5 z+ P# A! d任务1Hive基础 210
5 |0 s$ }. b& a+ {* W& Q7 J z: `! H0 m2 t% g4 e* t$ {2 D+ x! d
7.1.1 认识Hive 210
, w, c0 o# r& D$ v/ u! b6 I* r
; n5 C( f# L+ t: }) v* a/ l7.1.2 Hive架构设计 211+ `$ E& E' h. E; c' E. o, j
" j" e8 J# k! w# w5 Z
7.1.3 Hive与Hadoop 212& F, D( y- @* w2 L3 F
+ Y1 S( u" M' Y! p! a0 @0 v7.1.4 Hive与传统关系型数据库 212
# K6 j: G& R5 D* M g- S T8 c3 @. \
7.1.5 Hive数据存储模型 213# X) B8 d" G9 @3 {( K$ Z# f
1 w6 W l! I1 X- w& m7.1.6 Hive部署 213, \1 @( i4 S3 H% A
; c! v# C8 n; h任务2掌握Hive操作 214# T' R6 M4 O( s. y9 M7 [9 E: O6 f$ T
% O! ~$ d c# j8 D: ] T
7.2.1 Hive DDL 214
3 v5 A9 y0 E" l9 K; S, o; G1 n* J8 G1 D( Z, a
7.2.2 Hive DML 217
! `. S1 ]; h ]. _# W, B
& t. }, p7 r$ d) q7.2.3 Hive shell 222
# @( T- m' O- r8 F* \% P; a
( g% {7 p: ?) f, v; ^# @- B任务3Hive高级应用 223
8 |5 ~1 t; }& R8 W0 A6 a% ?" C! m4 Z" o3 e8 h& o
7.3.1 Hive函数 2241 B3 I$ k, ]) _9 b
: T2 c, {- \) d7.3.2 Hive调优策略 227
" t7 }5 g0 Q" |) Q( ~% w
& Y) V' o9 R! W% g0 E; p: S1 C本章总结 232
/ D* Q/ P; A- M5 H0 a9 W8 ?% h; m3 Z! v# `
本章练习 232( d% e, n3 f& r* [0 m
) `$ i T* H2 w! l第8章大数据离线处理辅助系统 2338 @6 r3 V8 {8 o: ]" S1 x5 U0 I1 v
0 F! I! ^: B- f# S5 t' N
任务1认识并使用数据迁移框架Sqoop 234! ?$ ?. g1 r$ D: G4 ~2 v) e
2 g" E$ `' r7 m9 |! R% C8.1.1 Sqoop简介 2349 _, U3 L* I8 S: m
. U; i! ~2 Z, Q- d" e: u0 k; V
8.1.2 使用Sqoop导入MySQL数据到HDFS 239
, Y5 X0 ^3 q L
4 `& O' h; Z1 c, r8.1.3 使用Sqoop导出HDFS数据到MySQL 246, w! ~, a8 ~5 B1 h4 e \
' ]. _- Y$ E/ H3 {5 ^: E
8.1.4 使用Sqoop导入MySQL数据到Hive 248$ `5 e3 S, X! s9 c: O1 X
" Z( y) n+ [$ Q% f
8.1.5 Sqoop Job 2500 h4 b7 R, J( Q) n0 S
Y+ V* B9 i. H1 J, `4 y7 n0 f" A任务2使用Azkaban实现工作流调度 250
) L7 g4 e, [* s% w5 }) ^3 o k( d/ {# l
8.2.1 Azkaban概述 250
% G" y: A3 q! T/ N! `4 c2 F* N8 \: p$ S
8.2.2 Azkaban环境部署 252
# l9 Q% K# ]+ b$ F3 y0 C: D0 v% ^, N) u' A
8.2.3 Azkaban应用实例 2562 ? e% v3 v6 Z$ t4 z
& F5 C- A! A9 J% f本章总结 259$ ^, `/ f- I. G! t8 U
* K- X! j4 Q7 n- `+ Y
本章练习 259
( n7 v0 j1 J# s8 ~+ c0 c+ @$ J8 H4 ?0 T; Z4 }% [; `! b
第9章Spark基础 261
5 K9 O' h# o, C
3 r8 g' f R1 h I2 T" C3 B任务1Spark入门 262
. I, D$ B- F, @! j' C
" v! \/ [( o! n4 z9.1.1 Spark简介 2622 Z+ O! e+ W# [* `9 D0 |) H" g
$ l" l7 Q5 O" f# p3 a, C
9.1.2 Spark优势 262
, E/ a& |' x) r1 G2 R+ N
/ z, @6 r" v$ u6 N6 T9.1.3 Spark生态圈 264
; c% W7 x7 |; F: X% O
$ ?( Q) D! j0 |/ q任务2Scala基础 267
9 ~! w# _0 ~( K9 ]0 z
1 T4 N2 ?; A7 o& l3 G9.2.1 Scala简介 268
4 Q1 f# j% n6 [, B9 r3 }; B9 J8 Y9 J& f- e8 k p; l- F
9.2.2 Scala函数定义 271/ I8 K' Q9 S$ K% K9 }1 `
3 E; S$ V& f3 b
9.2.3 Scala面向对象操作 272
0 O- p: D) f2 A$ L: _
) N b6 n0 B9 F2 j4 B9.2.4 Scala集合的使用 275- B8 f8 W# l6 o( U1 h* n. S
' o$ a7 k2 N7 G! F4 V1 d$ S' d9.2.5 Scala高阶函数 278" P" Y1 U6 Z1 ^. t! R$ x2 [* F
$ n6 g6 L* } X0 z5 b任务3编译Spark 281# t" L+ D/ @; }# o& n, v
2 H! B, Y2 w, u2 t- q2 x6 }7 S
9.3.1 下载Spark源码 281
+ H* l' v2 E5 ]4 A
) Y- s$ S9 y( l3 S9.3.2 编译Spark源码 282
- E- w2 n2 m t! v$ w: Z9 Q/ @) x5 T" N9 O+ m
任务4Spark初体验 284
2 \5 Z- b, F3 d( L. L+ K, [0 r+ W. w
$ Q! g1 t( W: i4 f/ W: _" B9.4.1 Spark环境部署 284
# q! ~4 h6 e+ y
- N7 w q. Z7 V% ^; @) `- Q9.4.2 spark-shell 285
) H/ d; K) B m8 g+ q7 H
4 T% j% J' ]+ D+ T# E+ C) m2 X本章总结 2867 z* h% c; d. \* N% `) p
4 X* a, z% S8 P5 n+ e V
本章练习 286
4 _7 |# I: U; f, U0 I( y! L: i4 J. n% r7 q
第 10章Spark Core 2875 Q- p% [6 T1 U, l" u7 T/ x0 I/ l
9 z3 b$ S5 u; Y! t0 w$ L* K) q
任务1Spark RDD 2884 H' v+ k0 `* V: e- Y: D/ R1 S* _
9 d6 o( y: Q( z, d; e; C+ J4 V10.1.1 RDD介绍 288
: g: n+ g7 z0 z/ [
2 }% ~# q/ b$ F; t. W8 E" T+ l& g10.1.2 RDD的创建 289
; b2 Q5 g4 B Q7 y# F) C) k$ {# _/ J' U2 [6 @" @6 C# \, f& e$ ]
10.1.3 RDD的转换算子 291
V- [: W5 g5 N6 w, ]+ U3 Y. r( z o9 L i7 X' n: {) v
10.1.4 RDD的动作算子 293
1 {; H% X# Q6 |' b& ]3 s1 q% w0 z& X# g
+ y5 P% ?9 L' h T5 L10.1.5 RDD的依赖关系 295
* h+ A0 M5 m7 O3 V; t/ {
! J: W# v* e* R" F8 ]任务2RDD高级应用 297
6 V& J* W: ~3 K- }! h i2 t. L
. g' i0 p* Q* c% f: a8 x10.2.1 RDD缓存机制 297
+ x; } p! Y, k$ U# O( }! J: L9 C8 ^0 @6 {+ ~
10.2.2 共享变量 300' n i% U ^4 P7 p$ a- \% @& b( s
: A: w1 o* H# V3 \2 O
10.2.3 Spark架构设计 302
2 K2 ?. g' D: y' y: Y' F1 Z5 i, ?: z5 E! f! O: r3 ]5 V/ ~# i e# z! d6 [
任务3基于RDD的Spark应用程序开发 303
/ c- v4 M6 p1 }2 s) J7 Q1 U k' g5 ]" C$ M
10.3.1 准备工作 303
" o2 u7 k4 N, f4 q
( g$ b" z5 e2 m% n2 ]10.3.2 词频计数实例 304/ c6 b7 ^4 [- L6 t) Q
) g7 L+ n3 H* g3 D10.3.3 年龄统计实例 308; h% u0 e2 N! S
X* U( d8 G( Q/ P7 G' F9 |+ q/ `6 |
本章总结 309
: _( j# z }: ^9 B& j' X1 A. y! h Q: g! e+ ?/ C* }
本章练习 309
% Z2 b/ O% x6 k8 W" Z
4 v3 f; p6 T( \4 @第 11章Spark SQL 311! [% U* ?3 L0 b9 l
# x( y, S, s" J5 {. _% g
任务1认识Spark SQL 312
" b' b; |! e8 V: [& F4 }
$ A( T: @. J+ A& m. X; q0 A11.1.1 SQL 3122 d; C3 v& b9 {/ B' V0 t8 H
! p4 z) E: ~- j6 Y- m7 F; n
11.1.2 SQL on Hadoop框架 312
( l) D% C4 T% J3 o9 z
- _% @# K$ p! Z, r% P11.1.3 Spark SQL简介 314( g# @# c* d- X0 A$ t9 n% x2 v
& k" z. S/ }+ }) d! I q任务2Spark SQL编程基础 3150 Z7 r! K. x- j8 `% ^: _3 I y
: h1 y& r! m2 @; e3 v% |
11.2.1 Spark SQL编程入口 315
. j1 @: \! l2 a1 N4 a
' n+ d. x$ P3 d0 i8 i; r" R11.2.2 DataFrame基础 3177 \5 N0 H- J; H/ G; |
( s% A) ~ D; P1 c. M+ }3 N# ]11.2.3 DataFrame编程实例 318* v+ v7 M% x1 i
& `0 I$ L& D$ @2 V5 q9 v* I1 F# ^任务3Spark SQL编程进阶 325
% {, c) u* y4 I
7 P0 {0 j; N/ n11.3.1 Spark SQL操作外部数据源 325
! U+ z) M4 P" i+ u/ ?1 ?, c2 p9 A' W% C
11.3.2 Spark SQL函数 329
: M; o# B8 W0 J* d! w) E9 t8 x3 s- ?8 ^9 i* B. ~6 _
11.3.3 Spark SQL调优 332
9 h1 B( N0 d% r" ]; N8 \3 x, C
" _2 C" ~, A+ S/ F本章总结 3342 ~! i3 a2 u' Q. L
% l. b' O* K# q: m
本章练习 335( g- z& ]/ i- E! g9 A6 G
% N, q1 _. x, I& z0 p2 r
第 12章Spark Streaming 337- u( ~7 C/ j+ n/ `. [
2 A: \1 G0 }' V3 ^' P任务1流处理框架及Spark Streaming 338
* `- j2 E5 Z( i: D L
: B: o+ m7 A4 C5 K2 [12.1.1 流处理框架简介 338+ X6 n3 n$ c/ V7 g# ]( k5 e
6 x. |7 f5 f* V+ b$ | u9 ~12.1.2 Spark Streaming简介 340
/ p9 c. Q9 O8 A$ y/ k$ }" x6 Q2 ?% ?# R. @! l$ y& p2 W3 u
任务2使用Spark Streaming编程 343
2 k4 _* {; l! P5 x( K8 g
) t9 ?. ?6 I- L% d, d12.2.1 Spark Streaming核心 343
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$ x3 Z: x% \3 f" [& \6 Q12.2.2 Spark Streaming编程实例 3483 v+ w( {, n$ F0 [2 V1 U
7 ^) m: ~) `, K+ I! n& H
任务3Spark Streaming高级应用 352
8 C) J1 h' v* k% f4 G* `4 E$ J, k0 r6 G: J
12.3.1 使用Spark Streaming整合Flume 353& g4 C7 {) u9 _
. b3 x1 F) d: X; y3 ~; b/ p12.3.2 使用Spark Streaming整合Kafka 356
7 H4 n4 U- J( E# P. b. B* P
4 \) x" K2 S9 v. h12.3.3 Spark Streaming优化策略 361
* ]( Q5 P% {3 |4 djava8.com4 A0 I* Z! y; L
本章总结 363
, I; e) a2 F/ W. j% c0 n+ E. S+ J8 @) ]" h/ T$ b9 B) B
本章练习 363
P" V5 w9 ~$ A/ i9 E( P5 u% N; e5 v9 F3 S
附录 365
8 J& X/ _& M# n* m+ o
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3 F2 ?: N6 a: [3 c( F6 ?. z |
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2023-09-01
