Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战

┣━mksz459 – Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战

┣━第9章 【实时流处理】应用Structured Streaming实现数据分析及调优

┣━9-5 Redis命令行操作快速入门[2].mp4

┣━9-1 课程目录[2].mp4

┣━9-6 通过Jedis API操作Redis[2].mp4

┣━9-2 项目需求[2].mp4

┣━9-7 将统计结果输出到Redis[2].mp4

┣━9-9 调优及作业[2].mp4

┣━9-3 数据清洗[2].mp4

┣━9-4 Redis概述及部署[2].mp4

┣━9-8 打包到服务器运行[2].mp4

┣━第2章 【环境部署】基础开发环境搭建

┣━2-4 Scala部署[2].mp4

┣━2-7 Hadoop格式化&启停[2].mp4

┣━2-5 Maven部署(一定要仔细听)[2].mp4

┣━2-6 Hadoop配置[2].mp4

┣━2-3 JDK部署[2].mp4

┣━2-8 ZK部署[2].mp4

┣━2-2 OOTB环境的使用介绍[2].mp4

┣━2-1 课程目录[2].mp4

┣━第7章 【实时流处理】应用Spark Streaming实现数据分析及调优

┣━7-10 自定义维护Offset读取实现[2].mp4

┣━7-12 数据流打通及日志字段描述[2].mp4

┣━7-16 HBase部署[2].mp4

┣━7-36 本章总结及作业[2].mp4

┣━7-19 功能四功能实现[2].mp4

┣━7-24 调优之限速[2].mp4

┣━7-30 HBase架构组件职责[2].mp4

┣━7-2 项目需求介绍[2].mp4

┣━7-7 使用ScalikeJDBC对MySQL进行读写操作[2].mp4

┣━7-32 面试题之HBase写数据流程(重要)[2].mp4

┣━7-20 功能扩展及实现思路[2].mp4

┣━7-8 Offset的获取及存储注意事项[2].mp4

┣━7-27 HBase逻辑模型[2].mp4

┣━7-18 需求三功能实现[2].mp4

┣━7-31 面试题之HBase寻址机制(重要)[2].mp4

┣━7-28 HBase物理存储模型[2].mp4

┣━7-4 图解SparkStreaming整合Kafka offset的管理机制[2].mp4

┣━7-14 功能三需求分析[2].mp4

┣━7-15 HBase初探[2].mp4

┣━7-23 调优之设置合理的Batch Interval[2].mp4

┣━7-34 项目打包并运行在YARN上[2].mp4

┣━7-3 论Offset对整个实时作业处理结果的影响[2].mp4

┣━7-25 集群规模评估[2].mp4

┣━7-7-1 课程目录[2].mp4

┣━7-17 HBase核心API编程[2].mp4

┣━7-22 调优之序列化在SS中的使用场景[2].mp4

┣━7-33 面试题之HBase读数据流程[2].mp4

┣━7-6 自定义维护offset的表结构设计[2].mp4

┣━7-11 Offset管理封装及作业[2].mp4

┣━7-21 Spark调优之序列化[2].mp4

┣━7-29 HBase架构宏观角度分析[2].mp4

┣━7-26 集群部署进程分布规划[2].mp4

┣━7-13 数据清洗功能[2].mp4

┣━7-5 使用checkpoint维护offset[2].mp4

┣━7-9 自定义维护Offset存储实现[2].mp4

┣━第8章 【实时流处理】Structured Streaming企业级应用

┣━8-16 ForeachSink到MySQL[2].mp4

┣━8-5 Structured Streaming编程模型[2].mp4

┣━8-12 基于EventTime的窗口统计功能实现[2].mp4

┣━8-3 Structured Streaming概述[2].mp4

┣━8-9 对接分区数据源数据[2].mp4

┣━8-14 File Sink[2].mp4

┣━8-2 SparkStreaming的不足[2].mp4

┣━8-8 对接csv数据源数据[2].mp4

┣━8-17 容错语义[2].mp4

┣━8-7 使用SQL完成统计分析[2].mp4

┣━8-1 课程目录[2].mp4

┣━8-4 快速开发第一个Structured Streaming应用程序[2].mp4

┣━8-10 对接Kafka数据源数据[2].mp4

┣━8-6 处理EventTime和延迟数据[2].mp4

┣━8-11 基于EventTime的窗口统计原理详解[2].mp4

┣━8-13 延迟数据处理及Watermark[2].mp4

┣━8-15 Kafka Sink[2].mp4

┣━第11章 【拓展&经验分享】核心梳理及面试指导

┣━11-6 简历编写及面试准备[2].mp4

┣━11-4 HR面试常考题三[2].mp4

┣━11-8 总结.zip

┣━11-7 Spark&NoSQL实时数据处理实践案例分享[2].mp4

┣━11-3 HR面试常考点二[2].mp4

┣━11-1 课程目录[2].mp4

┣━11-5 HR面试常考点作业[2].mp4

┣━11-2 HR面试常考点一[2].mp4

┣━第6章 【实时流处理】Spark Streaming核心API及编程初探

┣━6-5 本地功能测试[2].mp4

┣━6-16 常用Output操作[2].mp4

┣━6-17 实战之统计结果写入数据库(非常重要)[2].mp4

┣━6-7 Spark部署及服务器端测试[2].mp4

┣━6-9 核心概念DStream[2].mp4

┣━6-12 常用Transformation操作[2].mp4

┣━6-18 快速了解Spark SQL进行数据分析[2].mp4

┣━6-10 核心概念Input DStream和Receiver[2].mp4

┣━6-8 StreamingContext编程注意事项[2].mp4

┣━6-15 实战之带状态的应用程序开发[2].mp4

┣━6-14 实战之日志数据过滤transform方式实现[2].mp4

┣━6-11 实战之读取文件系统的数据[2].mp4

┣━6-20 面试题之谈谈你对消费语义的认识[2].mp4

┣━6-2 Spark Streaming概述[2].mp4

┣━6-19 实战之SparkStreaming和Spark SQL的整合使用[2].mp4

┣━6-13 实战之日志数据过滤RDD方式实现[2].mp4

┣━6-6 官网案例解读[2].mp4

┣━6-1 课程目录[2].mp4

┣━6-4 基于IDEA+Maven构建第一个流处理应用程序[2].mp4

┣━6-3 Spark Streaming宏观角度了解[2].mp4

┣━第5章 【消息队列】基于Kafka构建实时数据交换

┣━5-6 容错性测试[2].mp4

┣━5-9 Kafka对接Flume收集的数据[2].mp4

┣━5-2 Kafka概述[2].mp4

┣━5-8 Kafka Consumer API编程(重要)[2].mp4

┣━5-12 面试题谈谈你对acks的看法(非常重要)[2].mp4

┣━5-10 对接项目数据到Kafka[2].mp4

┣━5-3 Kafka核心术语(重要)[2].mp4

┣━5-1 课程目录[2].mp4

┣━5-4 Kafka单Broker部署及使用[2].mp4

┣━5-5 Kafka多Broker部署及使用[2].mp4

┣━5-7 Kafka Producer API编程[2].mp4

┣━5-11 Kafka数据存储(非常重要)[2].mp4

┣━第3章 【数据采集】构建日志服务器

┣━3-6 关于Annotation的补充[2].mp4

┣━3-2 数据产生和上报流程[2].mp4

┣━3-12 日志服务部署到服务器上运行并联调[2].mp4

┣━3-1 课程目录[2].mp4

┣━3-9 客户端上报日志功能开发[2].mp4

┣━3-4 快速构建第一个Spring Boot应用程序[2].mp4

┣━3-5 SpringBoot热部署[2].mp4

┣━3-3 构建多Module工程[2].mp4

┣━3-11 客户端日志上报到日志服务器并落盘[2].mp4

┣━3-14 作业[2].mp4

┣━3-7 yml配置文件的使用[2].mp4

┣━3-10 客户端与日志服务器联调测试[2].mp4

┣━3-13 对接项目数据到日志服务器[2].mp4

┣━3-8 开发日志服务Controller[2].mp4

┣━第4章 【数据收集】基于Flume构建分布式日志收集

┣━4-15 TailDirSource实战(非常重要)[2].mp4

┣━4-13 Flume收集文件数据到HDFS实现[2].mp4

┣━4-4 Flume概述[2].mp4

┣━4-2 产生背景[2].mp4

┣━4-14 Flume收集文件夹数据到HDFS[2].mp4

┣━4-22 本章作业[2].mp4

┣━4-7 业界数据收集框架对比[2].mp4

┣━4-20 使用Flume收集日志服务器落地的日志数据[2].mp4

┣━4-10 Event[2].mp4

┣━4-17 Flume自定义拦截器开发(非常重要)[2].mp4

┣━4-1 课程目录[2].mp4

┣━4-11 Flume经典部署方案[2].mp4

┣━4-9 Flume Agent编程案例[2].mp4

┣━4-16 Flume拦截器二次开发需求分析[2].mp4

┣━4-5 Flume版本迭代[2].mp4

┣━4-19 Flume自定义拦截器功能测试[2].mp4

┣━4-3 采集和收集的区别[2].mp4

┣━4-18 Flume自定义拦截器Agent配置(非常重要)[2].mp4

┣━4-21 面试题谈谈你对Flume高可用的看法(重要)[2].mp4

┣━4-6 Flume体系架构与三大核心组件[2].mp4

┣━4-12 Flume收集文件数据到HDFS需求分析[2].mp4

┣━4-8 Flume部署[2].mp4

┣━第1章 【项目启动】项目背景及架构分析

┣━1-6 技术选型[2].mp4

┣━1-8 项目架构V1版本[2].mp4

┣━1-7 项目总体架构[2].mp4

┣━1-1 课程概览[2].mp4

┣━1-3 课程目录[2].mp4

┣━本章精华部分.mp4

┣━1-4 项目目的[2].mp4

┣━1-9 项目架构V2版本[2].mp4

┣━1-5 项目流程[2].mp4

┣━第10章 【数据可视化】使用Echarts完成数据展示

┣━10-3 Spring Data整合MySQL开发环境准备及实体类开发[2].mp4

┣━10-1 课程目录[2].mp4

┣━10-9 Spring Data整合HBase开发环境搭建[2].mp4

┣━10-4 Spring Data存取MySQL功能开发及测试[2].mp4

┣━10-2 Spring Data概述[2].mp4

┣━10-6 常用可视化框架介绍[2].mp4

┣━10-11 Spring Data整合Redis查询功能开发及测试[2].mp4

┣━10-12 可视化项目部署[2].mp4

┣━10-10 Spring Data整合HBase查询功能开发及测试[2].mp4

┣━10-13 前后端服务部署及效果演示[2].mp4

┣━10-8 Spring Boot整合Echarts快速开发一个可视化展示功能[2].mp4

┣━10-7 Echarts图形形成方式[2].mp4

┣━10-14 前后端交互流程分析[2].mp4

┣━10-5 Controller层开发及测试[2].mp4

┣━资料