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实战大数据(Hadoop+Spark+Flink) PDF 电子书

电子书 电子书 4796 人阅读 | 53 人回复 | 2023-09-01

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
5 ^: I; M% {/ {
) |# {5 W. z$ Y% ]4 V4 @4 _" c1 O# X7 O
& R& z( V6 i- F. j
编号:mudaima-P0307【Java吧 java8.com】
, Y! @; l1 f6 X3 D' \# C2 R
& o: g- C+ U' @

4 m" m* N9 T  Q& V: R2 K2 ]  U# }3 [, n% D7 @: p: ?( y
Java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

5 R- \4 Y* n' M& E' P, `; V3 u
1.2.1 数据获取

. k* g: F3 e+ q* a, a: W
1.2.2 数据存储

* ~0 T! I2 {' v1 [+ B& m
1.2.3 数据处理

6 y& ^" X% @. Z  M% x, y
1.2.4 交互式分析

, I9 g+ ~; {* S* W) O, Q$ _# t) Y
1.2.5 机器学习与数据挖掘

8 t% N% ]- C3 O/ t
1.2.6 资源管理

1 Q3 \* @1 u* g  f' R% P: a  C' A
1.3 大数据工程师的技能树

# v( n. s9 j0 r; o% y8 M' J' s
1.3.1 大数据主流开发语言
+ ?; w1 j. {. A8 p$ h. U6 B, D
1.3.2 大数据平台的构建
9 o& p  }: l3 b' m  F
1.3.3 大数据采集
. y. e5 y2 J) X, l) S9 d) W
1.3.4 大数据存储与交换
+ ^+ G8 n  n: Z7 q
1.3.5 大数据离线计算
$ J8 N. P9 A% X$ ]4 w
1.3.6 大数据实时计算
! u, U0 I: ]+ e7 t, P+ ]+ ?. c2 _
1.4 大数据项目需求分析与设计
( z; j, Y6 m2 {
1.4.1 项目需求分析

; w7 N. R; A4 M' w
1.4.2 系统架构设计
1 I( W0 s/ }& z' ~2 I
1.4.3 离线和实时计算数据流程设计
8 w' I! K) {9 d- }' U  g- k
1.4.4 大数据平台规划

" F) X! k, J3 s& o( t
1.5 本章小结

; p( ~" A/ U1 s6 n# R4 e" c7 Y
第2章 搭建IDEA开发环境及Linux虚拟机

3 H8 `3 s. H7 W- u3 @
2.1 搭建IDEA开发环境
' e4 I+ c  E1 h2 I) L
2.1.1 JDK的安装与配置
9 c) ~! s- ~/ R2 M0 R+ i
2.1.2 Maven的安装与配置

& z' p6 `1 y+ a5 w  @
2.1.3 IDEA的安装与配置
) _/ O( }, S+ L  v- C
2.1.4 使用IDEA构建Maven项目
5 C# P: J- g  G& f3 |7 ?
2.2 搭建Linux虚拟机
' l, S8 N4 a5 P: t2 H% }( D
2.2.1 安装Linux系统
6 n" d4 g0 l  I& R! L! \! N  l
2.2.2 配置Linux静态IP
( w: J, K( a, s3 f0 ^3 n
2.2.3 Linux主机名和IP映射
+ Q" a2 A- Q6 P. w3 S
2.2.4 关闭Linux防火墙
2 X& z% k2 L: b0 G) p; P+ ]9 o) {
2.2.5 创建Linux用户和用户组
+ f8 y/ P; T! N9 |
2.2.6 Linux SSH免密登录

7 m, q, P, q/ w
2.3 本章小结 java8.com

8 q1 H/ ?. f8 t4 ^
第3章 基于Hadoop构建大数据平台
( k4 _, e! G: O9 _& x
3.1 Zookeeper分布式协调服务
0 _: a7 F6 i1 l# H9 s% b
3.1.1 Zookeeper架构设计及原理

1 f9 A8 z. T& K# \7 d: e
3.1.2 Zookeeper集群安装前的准备工作
' O$ Z6 Y' H0 [/ u
3.1.3 Zookeeper集群的安装部署

; \1 n5 V9 w, I4 _
3.1.4 Zookeeper shell的操作
2 I6 }& b( v/ W/ I
3.2 HDFS分布式文件系统

5 o& o! L/ z& |" A% `3 \
3.2.1 HDFS架构设计及原理
* G. R8 W+ V- d4 |4 O$ S& d$ P* l
3.2.2 HDFS的高可用(HA)

6 m* ?& {& l' S/ L  F& \& d8 a
3.2.3 HDFS联邦机制
1 ^( E8 z* j$ I
3.3 YARN资源管理系统
! y8 i) m6 N( |- i
3.3.1 YARN架构设计及原理

; J$ B' ?& G9 `- q; ]& g
3.3.2 MapReduce on YARN工作流程

3 ^6 x  ~' q: R' N/ k4 E
3.3.3 YARN的容错性

2 Q# x, N. a3 ~0 x& `9 [) y! q. l
3.3.4 YARN的高可用(HA)

5 j% O3 z9 I% n/ p
3.3.5 YARN的调度器及使用

' ?" Z7 T8 b9 }3 w3 P
3.4 Hadoop分布式集群的构建

7 Z# ?  ~  q  q: E/ M
3.4.1 HDFS分布式集群的构建
6 e  x' @3 I. Y8 _8 y# J
3.4.2 YARN分布式集群的构建
6 T4 r# a  k. Z1 K: \+ I  {) @5 Z; ~6 ?
3.4.3 Hadoop集群运行测试

7 V! @1 V8 {0 }; E- V4 k$ M
3.4.4 Hadoop集群调优

* Y6 \0 I" _3 a
3.5 MapReduce分布式计算框架
0 {, Y7 q) H% j- f
3.5.1 MapReduce概述

5 [) S0 b3 R5 K4 y- w5 }8 ]0 T
3.5.2 MapReduce编程模型
6 c. c. }+ F2 N% |
3.5.3 MapReduce应用示例
9 h7 J6 C2 ]: u: O6 ^2 f
3.5.4 WordCount代码实现

; N* X5 y) E4 j  F* O
3.6 本章小结
# Z6 [" g$ \) Q* ?  s
第4章 基于HBase和Kafka构建海量数据存储与交换系统

4 w3 J1 Z; d' _" o3 ~
4.1 构建HBase分布式实时数据库

& U4 U3 }( y( u* `) X
4.1.1 HBase概述
: q# f1 ~  n$ H/ f1 h; q8 v
4.1.2 HBase架构设计
$ q  l' p  F, ]& r! E" M- f
4.1.3 HBase分布式集群的构建

5 m/ _$ O# d2 s; P
4.1.4 HBase性能调优

4 J3 |/ _0 }9 a
4.1.5 HBase新闻业务表建模

( n3 R* G( x/ |( m8 ^
4.2 搭建Kafka分布式消息系统
" W) K* |- G5 _+ l# g) M
4.2.1 Kafka概述

3 Z  b" X1 z  u6 p" ?( e
4.2.2 Kafka架构设计
1 d8 z  a% C7 s) r
4.2.3 Kafka分布式集群的构建
7 [& U7 `& u/ E, I; `
4.2.4 Kafka集群监控
5 E- G5 |0 ?) m( K9 a3 H
4.3 本章小结
5 o) J5 B9 x2 X2 g- E9 X) A
第5章 用户行为离线分析——构建日志采集和分析平台
% x! X! @' Z' S6 c7 m# f8 X* K! B+ S
5.1 搭建Flume日志采集系统
2 j2 c, D9 ~0 x0 r
5.1.1 Flume概述

% x( n! p  ]3 B2 F: W3 w
5.1.2 Flume架构设计
8 d  z. b( i6 G7 U9 ~
5.1.3 Flume环境的搭建
; t+ M$ s' Z" D+ i  `( y" m
5.1.4 构建Flume集群

" z+ h+ W  T% |& e/ B" m( i5 S
5.2 使用Flume采集用户行为数据
; ?/ }8 m5 [% [9 s+ b* I1 @) ^) c  L
5.2.1 Flume与Kafka集成
$ n, r  \6 n8 h4 R* C
5.2.2 Flume与HBase集成
- q% @2 O  I6 [) z. d2 [7 y
5.2.3 Flume与Kafka、HBase集成
6 {; u/ N- `4 S7 X, y$ m9 A1 w
5.3 基于Hive的离线大数据分析

: h8 h1 I6 N" k3 c& s5 k4 y9 U, Z
5.3.1 Hive概述
; |$ n- w9 e/ u2 F( a' n& v; o5 ~
5.3.2 Hive架构设计

( `% j: g9 U5 E% O- F
5.3.3 Hive的安装部署

. ~1 o. ~( `" Y2 q% I/ T
5.3.4 Hive在大数据仓库中的应用

, ]. J& d4 y2 n1 y7 B
5.3.5 Hive与HBase集成
: G4 s; u- O; O; H$ _
5.4 基于Hive的用户行为数据离线分析

* ~3 }7 ~; i6 k  L& ]( v( ?* d
5.4.1 离线项目架构设计

( I- ~5 m8 r+ M  X0 H. C
5.4.2 用户行为离线分析

% S6 u/ [7 ?7 q& G$ b4 e
5.5 本章小结
/ ]+ |: e$ ?4 D/ _9 K- [
第6章 基于Spark的用户行为实时分析

2 Y* i4 M& L# w
6.1 Spark快速入门

% ~- p+ Q" \0 d8 q; Z
6.1.1 Spark概述
0 X+ j! S) o& M/ [0 F/ ]' _
6.1.2 Spark的最简安装

& {8 b6 p0 z- H' s' ~) ?
6.1.3 Spark实现WordCount
5 e6 |6 b5 o5 W9 v9 C* Z/ a) W
6.2 Spark Core的核心功能
, `1 T1 O! I3 R
6.2.1 Spark架构的原理

% y+ O- w7 c# W. v& |. w
6.2.2 弹性分布式数据集RDD

) W& }5 ?7 ~( K; a; s% h5 D: u- H
6.2.3 Spark算子

: [9 E, Y! h8 f5 J' {! Z( N
6.2.4 Pair RDD及算子

9 Y0 g% f& E2 `, j2 t
6.3 Spark分布式集群的构建

  q7 x; L& p! G9 w- c9 _
6.3.1 Spark的运行模式
4 s' _* L. {% J! J0 z8 _$ l. |' Z; u, {
6.3.2 Standalone模式集群的构建

9 j  L. f. J- K2 r5 u) f
6.3.3 Spark on YARN模式集群的构建
1 n7 P. [0 V. w
6.4 基于Spark Streaming的新闻项目实时分析

3 j3 m: r6 H, N. U& e2 O
6.4.1 Spark Streaming概述

& |0 ~2 T7 r& Z3 A- y, a" x$ V* G
6.4.2 Spark Streaming的运行原理

; e/ ]. _+ I. O6 L& X$ E
6.4.3 Spark Streaming编程模型

8 M9 G0 r) x9 g+ z/ C9 b  |6 [. n
6.4.4 Spark Streaming实时分析用户行为
# v" b  b% e: I. t
6.5 基于Spark SQL的新闻项目离线分析

  J5 s9 S. K( G, j6 F/ p
6.5.1 Spark SQL架构的原理
0 o# R; {, F# |% A& [
6.5.2 Spark SQL与Hive、MySQL、HBase集成
- l! B6 v# H$ E( t) Q
6.5.3 Spark SQL用户行为离线分析

( Y# {8 w& k+ d' o/ f
6.6 基于Spark Structured Streaming的新闻项目实时分析

  J* k0 {1 c  }2 O6 J6 P& a
6.6.1 Structured Streaming概述

0 I8 R% ^. o5 s6 ^
6.6.2 Structured Streaming编程模型

( ~0 f- w+ p  F0 l
6.6.3 基于Structured Streaming的用户行为实时分析

) q6 @3 u  {. Q, `, m5 o& R& m" [
6.7 本章小结
6 N" N5 U: b5 ]- O: V+ a% R1 U
第7章 基于Flink的用户行为实时分析
9 l- Z6 ~8 v- X, {  T) f3 h
7.1 Flink快速入门
- V, V5 |/ f6 }- B! d2 R
7.1.1 Flink概述

4 W3 b$ Z8 W7 `1 p/ h2 G
7.1.2 Flink的最简安装

0 f2 J! x7 |4 G) ?/ S' L
7.1.3 Flink实现WordCount
) i% s6 }3 K' ?2 k5 P
7.2 Flink分布式集群的构建
$ ^  c" Z6 d) x$ a9 |7 n+ S
7.2.1 Flink的运行模式

8 o2 K( |& w! |4 @
7.2.2 Flink Standalone模式集群的构建
5 U8 d3 \! \5 }' X  v' Q
7.2.3 Flink on YARN模式集群的构建
- A; [4 Y; V8 z' s1 ]+ j" f( n0 s
7.3 基于Flink DataStream的新闻项目实时分析

4 K1 O/ x9 M# k) {
7.3.1 Flink DataStream概述

! o( i8 e- m' A. z3 _. x
7.3.2 Flink DataStream编程模型
1 M3 {7 i( ~* H2 g
7.3.3 Flink DataStream用户行为实时分析
; U) Y, h: V! H8 e# i7 P  {4 ~
7.4 基于Flink DataSet的新闻项目离线分析
+ E5 q" Y! N9 ]1 O0 C. U' v) {% {
7.4.1 Flink DataSet的运行原理
3 x( `* p6 J- Z% d; D" l* L
7.4.2 Flink DataSet编程模型

% T7 j' T% a3 _7 V: N5 Y5 |6 a
7.4.3 Flink DataSet用户行为离线分析

/ d$ N3 \' e' C- `. d3 ^  y* g% @, Z
7.5 本章小结
$ o& c# R5 k( C1 E+ M3 f4 d
第8章 用户行为数据可视化

# S+ D8 d+ l; V, H  _7 N
8.1 构建Java Web系统查询用户行为
, m% b8 C8 b) {8 i$ ~  F" `* W
8.1.1 基于Java Web的系统架构
# |* h1 T2 ~- m
8.1.2 构建并部署Java Web项目
( C9 x' {" p' A0 P3 `  c
8.1.3 用户行为查询代码开发
" C  W1 q, a* ^1 k$ [  h& O5 p  [
8.2 用户行为数据展示与分析

  G! l9 D7 _* I8 e  i& j
8.2.1 项目打包发布

1 c- V" i8 f+ ~" ~' c6 j
8.2.2 项目整体联调
7 j4 {. e  b- E5 D# K
8.2.3 数据大屏展示与用户行为分析

+ `! N2 l8 k4 ^. R/ [7 }
8.3 本章小结

1 F' Y0 w/ y3 _, k
  r# A  c( B4 y

# X1 j$ |+ v8 L& I. c; H' u$ Z, g* h' T
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1 g/ Q: O! s$ O. ?- a3 O

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回答|共 53 个

星泽

发表于 2023-9-22 18:53:33 | 显示全部楼层

真的无套路,大赞

爱的航班

发表于 2023-9-23 21:38:24 | 显示全部楼层

白漂来了

山里好

发表于 2023-9-24 18:36:59 | 显示全部楼层

以后学java 就靠java吧了

圣约翰

发表于 2023-9-25 14:16:55 | 显示全部楼层

不错不错,下载到了

迷谷优

发表于 2023-9-27 10:06:58 | 显示全部楼层

不错,好资源

牟佳兴

发表于 2023-9-27 23:26:38 | 显示全部楼层

都是干货,谢谢啦

醒悟卸龍

发表于 2023-9-28 09:39:05 | 显示全部楼层

不错不错,下载到了

罗旺春

发表于 2023-9-30 06:09:35 | 显示全部楼层

java吧 真给力

科比加索尔霍华德纳什不是报团

发表于 2023-10-1 10:39:48 | 显示全部楼层

不错不错,下载到了
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