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[大數據項目]-0001-大數據項目之Spark實時流計算項目-（Hadoop2.6+Spark2.2）-201709 : 5.34GB
├──00章 課前準備 : 84.53MB
│├──1-1 -導學-.mp4 : 13.16MB
│├──1-2-授課習慣和學習建議.mp4 : 27.66MB
│├──1-3 -OOTB環境使用演示.mp4 : 12.08MB
│├──1-4 -Linux環境及軟件版本介紹.mp4 : 20.24MB
│└──1-5 -Spark版本升級.mp4 : 11.39MB
├──01章 項目介紹、技術鋪墊 : 45.66MB
│├──2-1 -課程目錄.mp4 : 1.80MB
│├──2-2 -業務現狀分析.mp4 : 10.42MB
│├──2-3 -實時流處理產生背景.mp4 : 3.29MB
│├──2-4 -實時流處理概述.mp4 : 2.86MB
│├──2-5 -離線計算和實時計算對比.mp4 : 4.60MB
│├──2-6 -實時流處理框架對比.mp4 : 12.19MB
│├──2-7 -實時流處理架構及技術選型.mp4 : 5.87MB
│└──2-8 -實時流處理在企業中的應用.mp4 : 4.62MB
├──02章 業務分析，Flume知識講授 : 275.42MB
│├──3-1 -課程目錄.mp4 : 2.01MB
│├──3-2 -業務現狀分析.mp4 : 11.28MB
│├──3-3 -Flume概述.mp4 : 29.79MB
│├──3-4 -Flume架構及核心組件.mp4 : 46.50MB
│├──3-5 -Flume&JDK環境部署.mp4 : 32.37MB
│├──3-6 -Flume實戰案例一.mp4 : 62.03MB
│├──3-7 -Flume實戰案例二.mp4 : 31.97MB
│└──3-8 -Flume實戰案例三(重點掌握).mp4 : 59.47MB
├──03章 Kafka架構、搭建、API : 363.26MB
│├──4-1 -課程目錄.mp4 : 1.72MB
│├──4-10 -Kafka Consumer Java API編程.mp4 : 55.14MB
│├──4-11 -Kafka實戰之整合Flume和Kafka完成實時數據採集.mp4 : 57.45MB
│├──4-2 -Kafka概述.mp4 : 18.32MB
│├──4-3 -Kafka架構及核心概念.mp4 : 9.83MB
│├──4-4 -Kafka單節點單Broker部署之Zookeeper安裝.mp4 : 16.20MB
│├──4-5 -Kafka單節點單broker的部署及使用.mp4 : 66.29MB
│├──4-6 -Kafka單節點多broker部署及使用.mp4 : 45.24MB
│├──4-7 -Kafka容錯性測試.mp4 : 20.97MB
│├──4-8 -使用IDEA+Maven構建開發環境.mp4 : 15.93MB
│└──4-9 -Kafka Producer Java API編程.mp4 : 56.18MB
├──04章 Scala、Hadoop、Spark集羣環境準備 : 186.98MB
│├──5-1 -課程目錄.mp4 : 1.30MB
│├──5-2 -Scala安裝.mp4 : 9.06MB
│├──5-3 -Maven安裝.mp4 : 18.85MB
│├──5-4 -Hadoop環境搭建.mp4 : 46.03MB
│├──5-5 -HBase安裝.mp4 : 49.73MB
│├──5-6 -Spark環境搭建.mp4 : 20.02MB
│└──5-7 -開發環境搭建.mp4 : 41.99MB
├──05章 Spark Streaming介紹、工作原理 : 99.30MB
│├──6-1 -課程目錄.mp4 : 1.40MB
│├──6-2 -Spark Streaming概述.mp4 : 23.78MB
│├──6-3 -Spark Streaming應用場景.mp4 : 2.80MB
│├──6-4 -Spark Streaming集成Spark生態系統的使用.mp4 : 3.35MB
│├──6-5 -Spark Streaming發展史.mp4 : 2.64MB
│├──6-6 -從詞頻統計功能着手入門Spark Streaming.mp4 : 51.00MB
│├──6-7 -Spark Streaming工作原理(粗粒度).mp4 : 4.95MB
│└──6-8 -Spark Streaming工作原理(細粒度).mp4 : 9.38MB
├──06章 Spark Streaming深入分析：DStream、Transformation : 131.76MB
│├──7-1 -課程目錄.mp4 : 1.65MB
│├──7-2 -核心概念之StreamingContext.mp4 : 56.62MB
│├──7-3 -核心概念之DStream.mp4 : 18.24MB
│├──7-4 -核心概念之Input DStreams和Receivers.mp4 : 32.95MB
│└──7-5 -核心概念之Transformation和Output Operations.mp4 : 22.30MB
├──07章 Spark Streaming高級：算子、詞頻統計、黑名單過濾 : 183.76MB
│├──8-1 -課程目錄.mp4 : 2.27MB
│├──8-2 -實戰之updateStateByKey算子的使用.mp4 : 56.54MB
│├──8-3 -實戰之將統計結果寫入到MySQL數據庫中.mp4 : 82.95MB
│├──8-4 -實戰之窗口函數的使用.mp4 : 16.09MB
│└──8-5 -實戰之黑名單過濾.mp4 : 25.90MB
├──08章 Spark Streaming與Flume整合實戰 : 224.74MB
│├──9-1 -課程目錄.mp4 : 1008.33KB
│├──9-10 -Pull方式整合之本地環境聯調.mp4 : 23.19MB
│├──9-11 -Pull方式整合之服務器環境聯調.mp4 : 29.75MB
│├──9-2 -Push方式整合之概述.mp4 : 30.16MB
│├──9-3 -Push方式整合之Flume Agent配置開發.mp4 : 9.77MB
│├──9-4 -Push方式整合之Spark Streaming應用開發.mp4 : 22.42MB
│├──9-5 -Push方式整合之本地環境聯調.mp4 : 32.78MB
│├──9-6 -Push方式整合之服務器環境聯調.mp4 : 31.10MB
│├──9-7 -Pull方式整合之概述.mp4 : 17.75MB
│├──9-8 -Pull方式整合之Flume Agent配置開發.mp4 : 8.72MB
│└──9-9 -Pull方式整合之Spark Streaming應用開發.mp4 : 18.10MB
├──09章 Spark Streaming與Kafka整合實戰 : 338.32MB
│├──10-1 -課程目錄.mp4 : 1.52MB
│├──10-10 -Direct方式整合之服務器環境聯調.mp4 : 24.58MB
│├──10-2 -Spark Streaming整合Kafka的版本選擇詳解.mp4 : 18.03MB
│├──10-3 -Receiver方式整合之概述.mp4 : 42.69MB
│├──10-4 -Receiver方式整合之Kafka測試.mp4 : 34.33MB
│├──10-5 -Receiver方式整合之Spark Streaming應用開發.mp4 : 42.53MB
│├──10-6 -Receiver方式整合之本地環境聯調.mp4 : 17.64MB
│├──10-7 -Receiver方式整合之服務器環境聯調及Streaming UI講解.mp4 : 48.02MB
│├──10-8 -Direct方式整合之概述.mp4 : 63.14MB
│└──10-9 -Direct方式整合之Spark Streaming應用開發及本地環境測試.mp4 : 45.85MB
├──10章 打通Spark Streaming&Flume&Kafka處理流程打通 : 177.70MB
│├──11-1 -課程目錄.mp4 : 2.51MB
│├──11-2 -處理流程畫圖剖析.mp4 : 5.82MB
│├──11-3 -日誌產生器開發並結合log4j完成日誌的輸出.mp4 : 17.37MB
│├──11-4 -使用Flume採集Log4j產生的日誌.mp4 : 64.82MB
│├──11-5 -使用KafkaSInk將Flume收集到的數據輸出到Kafka.mp4 : 39.39MB
│├──11-6 -Spark Streaming消費Kafka的數據進行統計.mp4 : 29.45MB
│└──11-7 -本地測試和生產環境使用的拓展.mp4 : 18.34MB
├──11章 項目實戰：用戶行文分析需求分析、數據處理 : 790.59MB
│├──12-1 -課程目錄.mp4 : 4.03MB
│├──12-10 -對接實時日誌數據到Kafka並輸出到控制檯測試.mp4 : 41.77MB
│├──12-11 -Spark Streaming對接Kafka的數據進行消費.mp4 : 36.60MB
│├──12-12 -使用Spark Streaming完成數據清洗操作.mp4 : 87.11MB
│├──12-13 -功能一之需求分析及存儲結果技術選型分析.mp4 : 24.80MB
│├──12-14 -功能一之數據庫訪問DAO層方法定義.mp4 : 17.15MB
│├──12-15 -功能一之數據庫訪問DAO層方法實現.mp4 : 41.46MB
│├──12-16 -功能一之HBase操作工具類開發.mp4 : 62.32MB
│├──12-17 -功能一之將Spark Streaming的處理結果寫入到HBase中.mp4 : 49.91MB
│├──12-18 -功能二之需求分析及HBase設計&HBase數據訪問層開發.mp4 : 26.90MB
│├──12-19 -功能二之功能實現及本地測試.mp4 : 41.49MB
│├──12-2 -需求說明.mp4 : 8.85MB
│├──12-20 -將項目運行在服務器環境中.mp4 : 159.07MB
│├──12-3 -用戶行爲日誌介紹.mp4 : 25.02MB
│├──12-4 -Python日誌產生器開發之產生訪問url和ip信息.mp4 : 31.85MB
│├──12-5 -Python日誌產生器開發之產生referer和狀態碼信息.mp4 : 39.14MB
│├──12-6 -Python日誌產生器開發之產生日誌訪問時間.mp4 : 10.73MB
│├──12-7 -Python日誌產生器服務器測試並將日誌寫入到文件中.mp4 : 25.18MB
│├──12-8 -通過定時調度工具每一分鐘產生一批數據.mp4 : 24.80MB
│└──12-9 -使用Flume實時收集日誌信息.mp4 : 32.42MB
├──12章 項目實戰：數據可視化 : 429.91MB
│├──13-1 -課程目錄.mp4 : 3.53MB
│├──13-10 -實戰課程訪問量Web層開發.mp4 : 26.53MB
│├──13-11 -實戰課程訪問量實時查詢展示功能實現及擴展.mp4 : 49.11MB
│├──13-12 -Spring Boot項目部署到服務器上運行.mp4 : 16.74MB
│├──13-13 -阿里雲DataV數據可視化介紹.mp4 : 54.23MB
│├──13-14 -DataV展示統計結果功能實現.mp4 : 77.30MB
│├──13-2 -爲什麼需要可視化.mp4 : 16.08MB
│├──13-3 -構建Spring Boot項目.mp4 : 33.29MB
│├──13-4 -Echarts概述.mp4 : 27.60MB
│├──13-5 -Spring Boot整合Echarts繪製靜態數據柱狀圖.mp4 : 35.84MB
│├──13-6 -Spring Boot整合Echarts繪製靜態數據餅圖.mp4 : 16.13MB
│├──13-7 -項目目錄調整.mp4 : 6.40MB
│├──13-8 -根據天來獲取HBase表中的實戰課程訪問次數.mp4 : 44.48MB
│└──13-9 -實戰課程訪問量domain以及dao開發.mp4 : 22.66MB
├──13章 項目實戰：知識擴展，使用Java開發Spark程序 : 90.81MB
│├──14-1 -課程目錄.mp4 : 1.52MB
│├──14-2 -使用Java開發Spark應用程序.mp4 : 39.62MB
│└──14-3 -使用Java開發Spark Streaming應用程序.mp4 : 49.67MB
└──文檔資料 : 2.00GB
├──Linux.rar : 2.00GB
└──project.zip : 270.85KB