实战大数据（Hadoop+Spark+Flink） PDF 电子书

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& l  u3 H& z" d+ y1 w编号：mudaima-P0307【Java吧 java8.com】



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

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 _# Q& g9 y" Q$ T: _

1.3 大数据工程师的技能树

1.3.1 大数据主流开发语言

* m$ P- n- s/ ^/ c$ A

1.3.2 大数据平台的构建

0 i$ E0 T3 N% x/ _

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

0 Y. z4 `5 l; \

1.3.6 大数据实时计算

. H% T* p8 z# a" e6 N

1.4 大数据项目需求分析与设计

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

5 ~" S& ~  ]( m: J- B' Q  k, Y; r

1.4.4 大数据平台规划

1.5 本章小结

& M$ G' C  g3 h9 O

第2章 搭建IDEA开发环境及Linux虚拟机

2.1 搭建IDEA开发环境

7 D0 l; I6 p# O0 ^/ W

2.1.1 JDK的安装与配置

$ _" }1 P0 H- b) ?* s: }: Z) V' _- l

2.1.2 Maven的安装与配置

. N: h$ m7 A# ?& W! M9 U, }

2.1.3 IDEA的安装与配置

* z. q: L+ V9 r- n1 i' v. V3 E

2.1.4 使用IDEA构建Maven项目

2.2 搭建Linux虚拟机

/ i4 j1 [# F5 G! ?

2.2.1 安装Linux系统

2.2.2 配置Linux静态IP

: L) r2 R! A4 q! a2 s# ^& z

2.2.3 Linux主机名和IP映射

2 y2 ~7 V9 H3 }, v% K( R* H

2.2.4 关闭Linux防火墙

2.2.5 创建Linux用户和用户组

& P$ j: H0 H4 f: I1 e  S2 ]* O: j- W

2.2.6 Linux SSH免密登录

6 r. w$ p- Q) G7 A

2.3 本章小结 java8.com

( f' P/ A) Q5 w/ l7 `9 N0 h

第3章 基于Hadoop构建大数据平台

" u3 c5 {. [+ I1 g, ]9 @! h

3.1 Zookeeper分布式协调服务

7 }8 v1 y1 V+ K! a; N' E

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

$ g( p4 m! [4 A

3.1.4 Zookeeper shell的操作

) t1 V) t0 Z. |; ~& W1 k! u: H

3.2 HDFS分布式文件系统

7 Z% L2 i+ Q$ S: n$ D- w; J# Z" j

3.2.1 HDFS架构设计及原理

3.2.2 HDFS的高可用（HA）

3.2.3 HDFS联邦机制

3.3 YARN资源管理系统

8 N6 B- R  D2 V3 b' a

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

3.3.4 YARN的高可用（HA）

" _) i$ y$ C/ M6 `" g

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

3.4.2 YARN分布式集群的构建

' L0 ^& P5 t9 Q( G0 c8 }. S

3.4.3 Hadoop集群运行测试

( r+ l2 v2 W6 O1 d; @

3.4.4 Hadoop集群调优

0 |, n6 `) z) p3 x0 @4 ?; ~. a

3.5 MapReduce分布式计算框架

& A' D; r2 s, _5 `( G. W

3.5.1 MapReduce概述

: k5 ^' `7 j2 d  n6 I1 R+ c" g

3.5.2 MapReduce编程模型

2 }+ a: u2 G8 |0 H9 {

3.5.3 MapReduce应用示例

3.5.4 WordCount代码实现

3.6 本章小结

( a  K+ q* w% C0 C. t

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

" g  C9 Z1 X( T  R1 ]

4.1.1 HBase概述

# p' w0 g5 H( S/ f2 M7 ^; G+ W- C

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

7 w& B+ K" B  t5 o" z6 x

4.1.5 HBase新闻业务表建模

' x: @6 p0 X/ L

4.2 搭建Kafka分布式消息系统

! H' _  e% i" {1 {* C

4.2.1 Kafka概述

7 ?, ?, V9 g0 l! ^& n# R6 F% U0 I

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

. U9 {: Q- g% |0 I1 J& ?/ _  E

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

( ^+ U( h' z5 C0 x& ^7 ^. Q. y( |

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

, u; W. K6 [6 D/ {- V* U$ B

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

* v0 T" R( H6 L. K0 Y

5.2.2 Flume与HBase集成

: G6 a4 o$ [# v) ?) j8 `+ N3 h( e

5.2.3 Flume与Kafka、HBase集成

5.3 基于Hive的离线大数据分析

% N$ m8 @; S) \; _+ V

5.3.1 Hive概述

5.3.2 Hive架构设计

5.3.3 Hive的安装部署

5.3.4 Hive在大数据仓库中的应用

% p- U3 S5 h- P. C9 f

5.3.5 Hive与HBase集成

7 d/ ^* \5 M+ K9 d- E' m+ Q! C& s

5.4 基于Hive的用户行为数据离线分析

0 }6 u' @8 X5 f4 Q7 c

5.4.1 离线项目架构设计

- h+ e3 t5 ~" J

5.4.2 用户行为离线分析

. X2 Y$ K3 [1 C& g6 x! J8 o* x5 s' y

5.5 本章小结

第6章 基于Spark的用户行为实时分析

% R+ |: b4 B5 v1 F

6.1 Spark快速入门

/ j$ _, w5 T% ~) ]! L

6.1.1 Spark概述

6.1.2 Spark的最简安装

6.1.3 Spark实现WordCount

: t% f! s% G6 o- @4 O+ c

6.2 Spark Core的核心功能

, ~  D2 }& w. c1 O; r8 X

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

6.3 Spark分布式集群的构建

' f9 ^/ a* }% Y

6.3.1 Spark的运行模式

5 A- w+ k5 W* X& q

6.3.2 Standalone模式集群的构建

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

, U" F; m9 {7 ?: J: k: M

6.4.3 Spark Streaming编程模型

6.4.4 Spark Streaming实时分析用户行为

" x; Z) f" N- R4 s) X

6.5 基于Spark SQL的新闻项目离线分析

  c; @. B/ l9 J0 D5 e2 I

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

' I; Q* g$ R* l

6.6.1 Structured Streaming概述

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

2 b  i( B& A: \9 A

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

7.1.2 Flink的最简安装

7.1.3 Flink实现WordCount

7.2 Flink分布式集群的构建

2 \: W$ o" E: e" r8 }

7.2.1 Flink的运行模式

; L  e% T+ F/ {" U

7.2.2 Flink Standalone模式集群的构建

7 H* M  J) L) N) \

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

+ O+ O; v! i$ V. k7 f

7.3.1 Flink DataStream概述

7.3.2 Flink DataStream编程模型

$ ?9 s6 U+ W) g- h& k

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

7.5 本章小结

第8章 用户行为数据可视化

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

' D3 ^- y4 E& X% i' w2 u

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

8.2.1 项目打包发布

! Q8 q% t3 e4 J2 w: ]) r# a7 Y

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

3 r, w- h. {4 y! ^( m- x
. z1 W3 c* C; V9 t1 w1 a7 \9 v
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" @3 y  O* j& F& q& T8 H4 Y" F

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

不错，好资源

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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