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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编号：mudaima-P0307【Java吧 java8.com】
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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

1.3.2 大数据平台的构建

1.3.3 大数据采集

1.3.4 大数据存储与交换

1.3.5 大数据离线计算

1.3.6 大数据实时计算

1.4 大数据项目需求分析与设计

1.4.1 项目需求分析

; w7 N. R; A4 M' w

1.4.2 系统架构设计

1.4.3 离线和实时计算数据流程设计

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

2.1.1 JDK的安装与配置

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

2.1.4 使用IDEA构建Maven项目

2.2 搭建Linux虚拟机

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

2.2.4 关闭Linux防火墙

2.2.5 创建Linux用户和用户组

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

3.1 Zookeeper分布式协调服务

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

3.1.3 Zookeeper集群的安装部署

; \1 n5 V9 w, I4 _

3.1.4 Zookeeper shell的操作

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

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

3.3 YARN资源管理系统

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

3.4.2 YARN分布式集群的构建

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

3.5.1 MapReduce概述

5 [) S0 b3 R5 K4 y- w5 }8 ]0 T

3.5.2 MapReduce编程模型

3.5.3 MapReduce应用示例

3.5.4 WordCount代码实现

; N* X5 y) E4 j  F* O

3.6 本章小结

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

4.1.2 HBase架构设计

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

4.2.1 Kafka概述

3 Z  b" X1 z  u6 p" ?( e

4.2.2 Kafka架构设计

4.2.3 Kafka分布式集群的构建

4.2.4 Kafka集群监控

4.3 本章小结

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

5.1.1 Flume概述

% x( n! p  ]3 B2 F: W3 w

5.1.2 Flume架构设计

5.1.3 Flume环境的搭建

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

5.2.1 Flume与Kafka集成

5.2.2 Flume与HBase集成

5.2.3 Flume与Kafka、HBase集成

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

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

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

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

6.1.2 Spark的最简安装

& {8 b6 p0 z- H' s' ~) ?

6.1.3 Spark实现WordCount

6.2 Spark Core的核心功能

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

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

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

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

6.5.2 Spark SQL与Hive、MySQL、HBase集成

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

第7章 基于Flink的用户行为实时分析

7.1 Flink快速入门

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

7.2 Flink分布式集群的构建

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

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

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

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

7.4.1 Flink DataSet的运行原理

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

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

8.1.1 基于Java Web的系统架构

8.1.2 构建并部署Java Web项目

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

  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

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

# X1 j$ |+ v8 L& I
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星泽

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以后学java 就靠java吧了

圣约翰

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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

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科比加索尔霍华德纳什不是报团

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