实战大数据（Hadoop+Spark+Flink） PDF 电子书

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Java电子书：实战大数据（Hadoop+Spark+Flink） 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com

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2 s. R& ]8 S/ m/ B编号：mudaima-P0307【Java吧 java8.com】

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3 J, m% |* ?' a# o1 PJava电子书目录：第1章 大数据技术概述rgb</p>

1.2 大数据平台架构

1.2.1 数据获取

- ]2 U$ a# {; j& j: B/ Q& H4 \. N

1.2.2 数据存储

) H; ]8 ]$ Z0 V$ N) G

1.2.3 数据处理

1.2.4 交互式分析

1.2.5 机器学习与数据挖掘

1.2.6 资源管理

1.3 大数据工程师的技能树

% [7 @4 a) c5 x/ g+ Z8 P

1.3.1 大数据主流开发语言

1.3.2 大数据平台的构建

5 W" J" W4 _0 }6 c4 }& G5 F

1.3.3 大数据采集

9 `! B7 b* W' W& p! b8 q/ e2 ~

1.3.4 大数据存储与交换

' ?* p' E( j! l  }# a

1.3.5 大数据离线计算

! m# F# z# ?8 F; w; a" V. R

1.3.6 大数据实时计算

( p; [+ b. G$ \' ?( w7 @# ^% }

1.4 大数据项目需求分析与设计

7 U: X9 v! U0 \2 t4 Z

1.4.1 项目需求分析

/ \/ h- ~" L% `* H

1.4.2 系统架构设计

* C& O/ ]; S/ H& y

1.4.3 离线和实时计算数据流程设计

+ O' i7 v; H# J( X

1.4.4 大数据平台规划

: j" v* L8 V3 |( {5 D

1.5 本章小结

9 }( N) W$ z$ A; ?1 s7 e0 Q: p

第2章 搭建IDEA开发环境及Linux虚拟机

) ]3 v6 x0 {  [+ ]% g

2.1 搭建IDEA开发环境

, s/ Z) s9 g) r7 X; t3 ?8 z* d

2.1.1 JDK的安装与配置

; b5 a: L" Y0 ~

2.1.2 Maven的安装与配置

7 z9 y; N+ }* V" E% M7 C' C- Q' ?: {

2.1.3 IDEA的安装与配置

2.1.4 使用IDEA构建Maven项目

2.2 搭建Linux虚拟机

4 O2 d8 S9 o- c. ]

2.2.1 安装Linux系统

2.2.2 配置Linux静态IP

2.2.3 Linux主机名和IP映射

3 X3 j. P$ v7 j# k

2.2.4 关闭Linux防火墙

+ g8 Z5 B  ?" c4 C+ w% ]

2.2.5 创建Linux用户和用户组

2.2.6 Linux SSH免密登录

% y- W# }" v8 [0 G+ k. l8 N

2.3 本章小结 java8.com

# ^* ]/ l: s! k3 B* f2 G

第3章 基于Hadoop构建大数据平台

+ E! Q* r, v# i% P8 m; \# A6 s

3.1 Zookeeper分布式协调服务

3.1.1 Zookeeper架构设计及原理

3.1.2 Zookeeper集群安装前的准备工作

3.1.3 Zookeeper集群的安装部署

3.1.4 Zookeeper shell的操作

8 r5 i# @  s, i$ C/ C

3.2 HDFS分布式文件系统

3.2.1 HDFS架构设计及原理

5 R/ }* u8 z; ~) I

3.2.2 HDFS的高可用（HA）

! x6 j  R% k: r: w: `

3.2.3 HDFS联邦机制

- d/ L1 y, D- g' }

3.3 YARN资源管理系统

3.3.1 YARN架构设计及原理

3 Y* L# k/ _  b: F0 ?- u

3.3.2 MapReduce on YARN工作流程

% ^) K* D/ N+ g& x! @

3.3.3 YARN的容错性

3.3.4 YARN的高可用（HA）

3.3.5 YARN的调度器及使用

3.4 Hadoop分布式集群的构建

3.4.1 HDFS分布式集群的构建

9 r; N5 M' b. n4 w8 O

3.4.2 YARN分布式集群的构建

3.4.3 Hadoop集群运行测试

9 j2 A: ?. i! S2 |7 m

3.4.4 Hadoop集群调优

3.5 MapReduce分布式计算框架

3.5.1 MapReduce概述

1 u) Q4 L1 H" ]; X) `  u

3.5.2 MapReduce编程模型

3.5.3 MapReduce应用示例

3.5.4 WordCount代码实现

8 L& ^6 z- S- K, ?2 }

3.6 本章小结

! ?0 f, N* v+ i

第4章 基于HBase和Kafka构建海量数据存储与交换系统

4.1 构建HBase分布式实时数据库

4.1.1 HBase概述

4.1.2 HBase架构设计

4.1.3 HBase分布式集群的构建

4.1.4 HBase性能调优

4.1.5 HBase新闻业务表建模

4.2 搭建Kafka分布式消息系统

4.2.1 Kafka概述

4.2.2 Kafka架构设计

3 B) ?* m8 K. k

4.2.3 Kafka分布式集群的构建

4.2.4 Kafka集群监控

- w& t9 j9 ?" L! S7 r+ |

4.3 本章小结

# E/ H0 f/ Q  Q# K! Y) W

第5章 用户行为离线分析——构建日志采集和分析平台

5.1 搭建Flume日志采集系统

( A) \5 J" |0 P# Y

5.1.1 Flume概述

* ^/ ?( u% e7 C1 q6 R3 J

5.1.2 Flume架构设计

6 _. ]* z% M3 ^4 {2 X) Y6 ]9 s

5.1.3 Flume环境的搭建

5.1.4 构建Flume集群

5.2 使用Flume采集用户行为数据

5.2.1 Flume与Kafka集成

5.2.2 Flume与HBase集成

" m7 T+ X$ S# L# j4 c

5.2.3 Flume与Kafka、HBase集成

& l; l' |0 |2 X- W

5.3 基于Hive的离线大数据分析

) K9 ?& L) S. i' @4 w, j& [2 k  P

5.3.1 Hive概述

5.3.2 Hive架构设计

5.3.3 Hive的安装部署

+ X8 `5 m( O* q4 ^! L

5.3.4 Hive在大数据仓库中的应用

$ f: U9 i$ r# s# E/ q

5.3.5 Hive与HBase集成

5.4 基于Hive的用户行为数据离线分析

5.4.1 离线项目架构设计

# `: Q5 O! H3 s% B$ F" G! z

5.4.2 用户行为离线分析

7 `4 `. n0 K1 s* `' e7 p+ D/ z5 B

5.5 本章小结

第6章 基于Spark的用户行为实时分析

7 V5 e  [* s: J

6.1 Spark快速入门

6.1.1 Spark概述

6.1.2 Spark的最简安装

6.1.3 Spark实现WordCount

) p  c: \% U; O8 S4 b  C- B4 z

6.2 Spark Core的核心功能

6.2.1 Spark架构的原理

6.2.2 弹性分布式数据集RDD

6.2.3 Spark算子

6.2.4 Pair RDD及算子

- G9 W+ p5 P3 V$ s, A$ ~3 T

6.3 Spark分布式集群的构建

6.3.1 Spark的运行模式

6.3.2 Standalone模式集群的构建

+ H& m) W( a  V7 b# o; O# V% L5 r

6.3.3 Spark on YARN模式集群的构建

6.4 基于Spark Streaming的新闻项目实时分析

6.4.1 Spark Streaming概述

6.4.2 Spark Streaming的运行原理

( b8 ?# Y  h/ a' O$ i; p

6.4.3 Spark Streaming编程模型

6.4.4 Spark Streaming实时分析用户行为

( u+ h" z& T- h

6.5 基于Spark SQL的新闻项目离线分析

5 z8 r: f2 @; u# x1 j

6.5.1 Spark SQL架构的原理

6.5.2 Spark SQL与Hive、MySQL、HBase集成

6.5.3 Spark SQL用户行为离线分析

6.6 基于Spark Structured Streaming的新闻项目实时分析

; i5 g; N' o- V) I4 J

6.6.1 Structured Streaming概述

5 j+ y5 t6 \8 O8 Z) m" D8 |

6.6.2 Structured Streaming编程模型

6.6.3 基于Structured Streaming的用户行为实时分析

6.7 本章小结

) Z4 X. x3 w4 A% V2 Z, m3 T

第7章 基于Flink的用户行为实时分析

, ?5 f' ^) P: P( g( g1 D# I0 i

7.1 Flink快速入门

: {; ]- E5 X) w

7.1.1 Flink概述

2 t- {+ Y" J' p) V/ Q

7.1.2 Flink的最简安装

8 ?& U! \5 `  c/ `* G5 Z* X8 t

7.1.3 Flink实现WordCount

: q% @3 M$ u  b: l0 C  ?& K% j" q' s# E

7.2 Flink分布式集群的构建

/ @6 e, v' _- O6 }* N5 o

7.2.1 Flink的运行模式

8 Z2 d; h3 ^: |+ Z. r' S

7.2.2 Flink Standalone模式集群的构建

. n$ s# A( v2 I0 x1 V

7.2.3 Flink on YARN模式集群的构建

7.3 基于Flink DataStream的新闻项目实时分析

! z% _, G+ f* u8 n* g2 \

7.3.1 Flink DataStream概述

7.3.2 Flink DataStream编程模型

7.3.3 Flink DataStream用户行为实时分析

7.4 基于Flink DataSet的新闻项目离线分析

7 v  A8 ?, ?( q% H4 s5 ^

7.4.1 Flink DataSet的运行原理

7.4.2 Flink DataSet编程模型

/ u! s8 u7 a  T

7.4.3 Flink DataSet用户行为离线分析

7.5 本章小结

, s$ t9 V6 _0 W- F# W4 v* f

第8章 用户行为数据可视化

8 f" n7 }$ X7 s8 O4 N" _# J

8.1 构建Java Web系统查询用户行为

8.1.1 基于Java Web的系统架构

8.1.2 构建并部署Java Web项目

; C3 ^) {% ]4 [4 s% Q3 u

8.1.3 用户行为查询代码开发

8.2 用户行为数据展示与分析

0 @, _. u% j5 @; D1 K

8.2.1 项目打包发布

8.2.2 项目整体联调

8.2.3 数据大屏展示与用户行为分析

8.3 本章小结

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- ]8 K" A1 P& X" t0 M

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' O/ T  e+ E, y1 r

星泽

真的无套路，大赞

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圣约翰

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迷谷优

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牟佳兴

都是干货，谢谢啦

醒悟卸龍

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罗旺春

java吧 真给力

科比加索尔霍华德纳什不是报团

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