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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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& 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 u1.2.1 数据获取
. k* g: F3 e+ q* a, a: W1.2.2 数据存储
* ~0 T! I2 {' v1 [+ B& m1.2.3 数据处理
6 y& ^" X% @. Z M% x, y1.2.4 交互式分析
, I9 g+ ~; {* S* W) O, Q$ _# t) Y1.2.5 机器学习与数据挖掘
8 t% N% ]- C3 O/ t1.2.6 资源管理
1 Q3 \* @1 u* g f' R% P: a C' A1.3 大数据工程师的技能树
# v( n. s9 j0 r; o% y8 M' J' s1.3.1 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' w1.4.2 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( t1.5 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/ w2.3 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: e3.1.2 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 a3.2.3 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; ]& g3.3.2 MapReduce on YARN工作流程
3 ^6 x ~' q: R' N/ k4 E3.3.3 YARN的容错性
2 Q# x, N. a3 ~0 x& `9 [) y! q. l3.3.4 YARN的高可用(HA)
5 j% O3 z9 I% n/ p3.3.5 YARN的调度器及使用
' ?" Z7 T8 b9 }3 w3 P3.4 Hadoop分布式集群的构建
7 Z# ? ~ q q: E/ M3.4.1 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$ M3.4.4 Hadoop集群调优
* Y6 \0 I" _3 a3.5 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 T3.5.2 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* O3.6 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* `) X4.1.1 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; P4.1.4 HBase性能调优
4 J3 |/ _0 }9 a4.1.5 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" ?( e4.2.2 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 w5.1.2 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 S5.2 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, Z5.3.1 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- F5.3.3 Hive的安装部署
. ~1 o. ~( `" Y2 q% I/ T5.3.4 Hive在大数据仓库中的应用
, ]. J& d4 y2 n1 y7 B5.3.5 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( ?* d5.4.1 离线项目架构设计
( I- ~5 m8 r+ M X0 H. C5.4.2 用户行为离线分析
% S6 u/ [7 ?7 q& G$ b4 e5.5 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# w6.1 Spark快速入门
% ~- p+ Q" \0 d8 q; Z6.1.1 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& |. w6.2.2 弹性分布式数据集RDD
) W& }5 ?7 ~( K; a; s% h5 D: u- H6.2.3 Spark算子
: [9 E, Y! h8 f5 J' {! Z( N6.2.4 Pair RDD及算子
9 Y0 g% f& E2 `, j2 t6.3 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) f6.3.3 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 O6.4.1 Spark Streaming概述
& |0 ~2 T7 r& Z3 A- y, a" x$ V* G6.4.2 Spark Streaming的运行原理
; e/ ]. _+ I. O6 L& X$ E6.4.3 Spark Streaming编程模型
8 M9 G0 r) x9 g+ z/ C9 b |6 [. n6.4.4 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/ p6.5.1 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/ f6.6 基于Spark Structured Streaming的新闻项目实时分析
J* k0 {1 c }2 O6 J6 P& a6.6.1 Structured Streaming概述
0 I8 R% ^. o5 s6 ^6.6.2 Structured Streaming编程模型
( ~0 f- w+ p F0 l6.6.3 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 G7.1.2 Flink的最简安装
0 f2 J! x7 |4 G) ?/ S' L7.1.3 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 _. x7.3.2 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 a7.4.3 Flink DataSet用户行为离线分析
/ d$ N3 \' e' C- `. d3 ^ y* g% @, Z7.5 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 N8.1 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& j8.2.1 项目打包发布
1 c- V" i8 f+ ~" ~' c6 j8.2.2 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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