实战大数据（Hadoop+Spark+Flink） PDF 电子书

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" F! }7 a+ J- H; F3 Z0 v! b
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

1.2.1 数据获取

1.2.2 数据存储

1.2.3 数据处理

- `* a5 w) ]. G2 z* s* l

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

0 O  m9 N1 a! [1 T+ H5 |

1.3 大数据工程师的技能树

6 k$ X$ ^4 g8 M( A" z- U

1.3.1 大数据主流开发语言

# v$ [( N+ o7 E) ~# t6 k3 R

1.3.2 大数据平台的构建

; H; G1 i( D- \2 W, f% @/ @7 F8 b) y

1.3.3 大数据采集

1.3.4 大数据存储与交换

9 N+ d5 D+ X, Q, ~4 \& c. |

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

0 L+ t+ _: E+ R

1.4.1 项目需求分析

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

" |& H! O0 p8 e5 l# A

1.4.4 大数据平台规划

1 N7 n9 m8 C" h5 q- g/ c) w, R

1.5 本章小结

7 Y$ k1 P9 y" h: @3 B

第2章 搭建IDEA开发环境及Linux虚拟机

: G5 h% B0 |: K; w" s# e

2.1 搭建IDEA开发环境

8 R, y; i) o7 d7 e1 v! j% w; L# N

2.1.1 JDK的安装与配置

# d2 J2 E7 W; @/ o

2.1.2 Maven的安装与配置

2.1.3 IDEA的安装与配置

( [+ A% i" i. c* T1 I* `! ?2 G

2.1.4 使用IDEA构建Maven项目

2.2 搭建Linux虚拟机

7 T& R" c# J9 U) B/ L$ `

2.2.1 安装Linux系统

) ~# @# u2 M6 H' x6 O! T) l

2.2.2 配置Linux静态IP

  F7 g8 d- n. m1 `# m4 M

2.2.3 Linux主机名和IP映射

2.2.4 关闭Linux防火墙

5 @; c- C- U: q& `

2.2.5 创建Linux用户和用户组

2.2.6 Linux SSH免密登录

6 P  N* ~" _% x( O9 n

2.3 本章小结 java8.com

4 a. e% y4 O8 \

第3章 基于Hadoop构建大数据平台

3.1 Zookeeper分布式协调服务

, N! a7 H# J' @* K8 p5 m8 z

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

; h# t( v" f: |) z: [( x9 l! _

3.1.3 Zookeeper集群的安装部署

3.1.4 Zookeeper shell的操作

) T1 E7 G2 F; W" o

3.2 HDFS分布式文件系统

3.2.1 HDFS架构设计及原理

" `' b  U- q/ Q: m  k9 a7 ]3 ~

3.2.2 HDFS的高可用（HA）

3.2.3 HDFS联邦机制

  M" u# O0 M5 x5 N7 r

3.3 YARN资源管理系统

3.3.1 YARN架构设计及原理

3.3.2 MapReduce on YARN工作流程

3.3.3 YARN的容错性

: T3 N! m/ \) A2 s1 n3 @' L8 _

3.3.4 YARN的高可用（HA）

- p' v4 Q" z1 }: \) P2 q

3.3.5 YARN的调度器及使用

" Q/ [  o& A1 R! Y

3.4 Hadoop分布式集群的构建

' \0 f' }+ o2 ~

3.4.1 HDFS分布式集群的构建

3.4.2 YARN分布式集群的构建

, |5 V4 R" M9 b1 `

3.4.3 Hadoop集群运行测试

3.4.4 Hadoop集群调优

  I0 U: Z9 b) u6 p/ P) t

3.5 MapReduce分布式计算框架

  f$ M5 W+ F- H

3.5.1 MapReduce概述

3.5.2 MapReduce编程模型

3.5.3 MapReduce应用示例

8 O) Y% a/ T" }; R* S" [, c

3.5.4 WordCount代码实现

9 p, C; _( f: z9 |+ j

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

4.1 构建HBase分布式实时数据库

& Q1 _4 t5 b0 ?5 |3 u; `3 K" \! t9 j

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

, \/ n9 C* \8 T

4.1.4 HBase性能调优

4.1.5 HBase新闻业务表建模

! n, e* W0 q9 ]% V! H

4.2 搭建Kafka分布式消息系统

) |* J8 P2 f( d

4.2.1 Kafka概述

4 B: @+ r9 h1 p0 T! @6 p  O

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

. E) P( R$ [+ b5 v8 A; j, T6 \* ]

5.1 搭建Flume日志采集系统

5.1.1 Flume概述

5.1.2 Flume架构设计

3 I: u! G" _9 O. V' r6 B9 D* u

5.1.3 Flume环境的搭建

5.1.4 构建Flume集群

# x; M7 |  H, D/ y0 A. C+ s

5.2 使用Flume采集用户行为数据

% G0 ?1 r: k4 S- v9 q8 [6 R

5.2.1 Flume与Kafka集成

+ j- J4 z- r4 e( Q

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

. z- |, ?9 y8 j

5.3.1 Hive概述

5.3.2 Hive架构设计

3 k* o5 ~- Y3 g3 _* I

5.3.3 Hive的安装部署

# h/ K) F+ Z& z! u5 P' y

5.3.4 Hive在大数据仓库中的应用

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

5.4.2 用户行为离线分析

0 Z; n) E' M" S! L* R/ |& D

5.5 本章小结

0 |3 @! ?( @8 D' M- t# M5 z0 y

第6章 基于Spark的用户行为实时分析

. f5 X5 R0 m, G+ J. G6 V

6.1 Spark快速入门

6.1.1 Spark概述

6.1.2 Spark的最简安装

, h; U; v- I8 l0 o) I/ a

6.1.3 Spark实现WordCount

+ h% `4 _  r" u' s+ }

6.2 Spark Core的核心功能

6.2.1 Spark架构的原理

. `7 A, P: t5 L% c0 y! i

6.2.2 弹性分布式数据集RDD

) B4 e4 f1 m, ^9 o* ?

6.2.3 Spark算子

6.2.4 Pair RDD及算子

6.3 Spark分布式集群的构建

6 k4 {1 }/ [/ @/ B

6.3.1 Spark的运行模式

6 O- ~& u- z" W) I/ i1 P' b# K

6.3.2 Standalone模式集群的构建

7 U' P# u6 R/ F7 U  b

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

: O! Q4 y8 a# L* \) K5 s

6.4.3 Spark Streaming编程模型

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

6.5.1 Spark SQL架构的原理

" I) h. `5 Z5 v$ E3 c

6.5.2 Spark SQL与Hive、MySQL、HBase集成

6.5.3 Spark SQL用户行为离线分析

7 F) P; e1 N" G& X

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

/ B8 W( Z3 e* \

6.6.1 Structured Streaming概述

* C: w: p3 P7 Q

6.6.2 Structured Streaming编程模型

1 O4 O1 \- Z7 n( O

6.6.3 基于Structured Streaming的用户行为实时分析

  H/ j' T& }  K( K2 ^9 a  P* d

6.7 本章小结

, }6 n4 x- r/ x* ~

第7章 基于Flink的用户行为实时分析

7.1 Flink快速入门

9 S' [7 |2 v$ ^

7.1.1 Flink概述

7.1.2 Flink的最简安装

7.1.3 Flink实现WordCount

$ g1 o0 ?9 Y' K/ e+ W

7.2 Flink分布式集群的构建

  V4 Q" X3 E2 K) a

7.2.1 Flink的运行模式

7.2.2 Flink Standalone模式集群的构建

# g! v- }( W, l- X: w8 ?/ F1 z9 S" X

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* j% `9 [1 A7 C! N4 A) Z

7.3.1 Flink DataStream概述

- I4 c5 r2 [1 R; d- p

7.3.2 Flink DataStream编程模型

# Z) K1 ]- V/ y" O! z  d! @

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

7.4.3 Flink DataSet用户行为离线分析

  o1 A" ]% q: G! \

7.5 本章小结

8 e/ r6 P3 S. M' B

第8章 用户行为数据可视化

5 ]; K  [1 w# d. Z: Y- X6 o

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

% d% |. o% m6 o

8.1.3 用户行为查询代码开发

, @- A( l( W- W8 {% d0 s$ F# @

8.2 用户行为数据展示与分析

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

, g- a+ Q( Y6 a/ N% a) I

, Q" R3 L5 i$ W8 d5 {& w1 [: p
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星泽

真的无套路，大赞

爱的航班

白漂来了

山里好

以后学java 就靠java吧了

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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