实战大数据（Hadoop+Spark+Flink） PDF 电子书

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编号：mudaima-P0307【Java吧 java8.com】
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% u+ _: p# q0 I, z1 U- V2 j
% ]7 R' `# x8 z& YJava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

2 v' j$ r+ f( H

1.2.2 数据存储

1.2.3 数据处理

1.2.4 交互式分析

% C- }0 l( Q0 ~2 {8 }

1.2.5 机器学习与数据挖掘

1.2.6 资源管理

2 D' W* \9 B! M9 ~3 N

1.3 大数据工程师的技能树

1.3.1 大数据主流开发语言

1.3.2 大数据平台的构建

1.3.3 大数据采集

; Q! x$ n& t7 z# {( W% R, [

1.3.4 大数据存储与交换

1.3.5 大数据离线计算

1.3.6 大数据实时计算

# x: r* `; |( b& ~! o6 f7 k# X

1.4 大数据项目需求分析与设计

1 p  Q& {# h  p' A

1.4.1 项目需求分析

, r( H4 C3 O# ^& l

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

  U) a/ ~1 R0 [

1.4.4 大数据平台规划

1.5 本章小结

第2章 搭建IDEA开发环境及Linux虚拟机

2.1 搭建IDEA开发环境

2.1.1 JDK的安装与配置

2.1.2 Maven的安装与配置

0 S- T" ]  W' z* c: d8 h9 ?0 L

2.1.3 IDEA的安装与配置

' g0 _% x! E9 Z5 D" `

2.1.4 使用IDEA构建Maven项目

2 M' b/ W0 x. n3 \+ B' V' |

2.2 搭建Linux虚拟机

' ]! K! }* R& S+ k

2.2.1 安装Linux系统

2.2.2 配置Linux静态IP

* m& S; I( F% a2 X/ ?& e

2.2.3 Linux主机名和IP映射

2.2.4 关闭Linux防火墙

2.2.5 创建Linux用户和用户组

2.2.6 Linux SSH免密登录

2.3 本章小结 java8.com

/ g( i# l; m$ r% s& y" S* ~

第3章 基于Hadoop构建大数据平台

3.1 Zookeeper分布式协调服务

# j7 u, k, X% m, H5 @2 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

( L# @8 a, q" W2 s4 V

3.1.3 Zookeeper集群的安装部署

3.1.4 Zookeeper shell的操作

3.2 HDFS分布式文件系统

; A% K2 F: L+ v' P- j

3.2.1 HDFS架构设计及原理

3.2.2 HDFS的高可用（HA）

! |/ O) l9 Y6 u# O* e" w

3.2.3 HDFS联邦机制

' ^9 e5 u7 {- m1 a

3.3 YARN资源管理系统

3.3.1 YARN架构设计及原理

: E8 c2 v( R- c3 C" z) |9 ^/ w

3.3.2 MapReduce on YARN工作流程

3.3.3 YARN的容错性

( K. ^; @6 m+ |; O* _

3.3.4 YARN的高可用（HA）

+ G2 y# D1 Q1 n) K# z% I- m0 p

3.3.5 YARN的调度器及使用

8 P0 H$ b, R# [$ m* [0 b5 I

3.4 Hadoop分布式集群的构建

3.4.1 HDFS分布式集群的构建

* V0 [1 Z& m( K& N5 Y1 W* T8 F

3.4.2 YARN分布式集群的构建

3.4.3 Hadoop集群运行测试

% [, _1 E- f$ u( ^/ D

3.4.4 Hadoop集群调优

3.5 MapReduce分布式计算框架

6 F" e9 Y. w5 W4 Q

3.5.1 MapReduce概述

2 F: U- R6 Y: a7 E! z0 ^0 E0 p

3.5.2 MapReduce编程模型

* Z6 P$ `+ l) N' i; r: E; s4 y, ?

3.5.3 MapReduce应用示例

3.5.4 WordCount代码实现

6 P$ g! l6 u6 l( i! m0 i

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

# ]& O$ q' ~$ |& c7 T! x. v

4.1 构建HBase分布式实时数据库

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

4.1.4 HBase性能调优

2 M$ Z  V4 v5 k0 R$ K% d# p( k

4.1.5 HBase新闻业务表建模

4.2 搭建Kafka分布式消息系统

4.2.1 Kafka概述

- _7 E5 F2 I: N8 A8 B, n/ {$ `

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

& Q. Y- F) x$ t4 ~. \8 Y

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

* W  [# o# [  `8 n9 D

5.1 搭建Flume日志采集系统

1 g5 L( @9 N2 z% q( w& R6 n* P9 _

5.1.1 Flume概述

: y& f& }/ n: J% ~

5.1.2 Flume架构设计

% Y2 e# n: B6 r- n2 X0 @

5.1.3 Flume环境的搭建

0 Y0 Q' F5 i7 ?: E7 Q

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

5.2.2 Flume与HBase集成

+ F0 s; D  ~( Z# P

5.2.3 Flume与Kafka、HBase集成

1 U3 q  u  t8 G# X* [( I8 \: _- u

5.3 基于Hive的离线大数据分析

5.3.1 Hive概述

5.3.2 Hive架构设计

8 [" C% e& z# `0 F3 d. s3 `

5.3.3 Hive的安装部署

, X# b% A5 v( s" b% v: r8 O+ U

5.3.4 Hive在大数据仓库中的应用

5.3.5 Hive与HBase集成

. ?+ P" G- A2 r4 g* ?$ I

5.4 基于Hive的用户行为数据离线分析

! O1 |5 V  ^0 p& V, R) ?/ m

5.4.1 离线项目架构设计

5 B0 ?2 M1 C0 s/ m( _8 m$ r

5.4.2 用户行为离线分析

5.5 本章小结

; w3 F. H* h5 }+ R

第6章 基于Spark的用户行为实时分析

; [4 _& a$ m7 u- P, i6 |( o9 h

6.1 Spark快速入门

: E7 ^+ W% ?: i

6.1.1 Spark概述

# U: }1 U1 X/ j, S2 j

6.1.2 Spark的最简安装

6.1.3 Spark实现WordCount

6.2 Spark Core的核心功能

6.2.1 Spark架构的原理

% b# [, I2 l/ y& H

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

9 j% o7 W# v% I0 w4 b; C

6.3 Spark分布式集群的构建

4 n8 ^3 n' h% s7 @" h3 t

6.3.1 Spark的运行模式

$ Y/ O  e8 Y* u7 D

6.3.2 Standalone模式集群的构建

6.3.3 Spark on YARN模式集群的构建

1 d: q3 i/ e. u% E

6.4 基于Spark Streaming的新闻项目实时分析

/ |, r3 C1 [+ ~: P

6.4.1 Spark Streaming概述

6.4.2 Spark Streaming的运行原理

6.4.3 Spark Streaming编程模型

' @+ O! h4 D, Y8 @

6.4.4 Spark Streaming实时分析用户行为

4 I+ i$ ?9 ?, R. n% `

6.5 基于Spark SQL的新闻项目离线分析

/ c2 {4 e5 U0 h8 ~, }

6.5.1 Spark SQL架构的原理

6.5.2 Spark SQL与Hive、MySQL、HBase集成

0 L5 t4 K: `& O7 T/ m, {! H

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

6.6.1 Structured Streaming概述

* ^3 C. w1 I8 c7 T0 W4 |8 [

6.6.2 Structured Streaming编程模型

- p& t* e7 D+ j2 E: |* s

6.6.3 基于Structured Streaming的用户行为实时分析

% t0 V0 h0 B- P+ ?- }% r

6.7 本章小结

7 f; F( G; _4 K8 b! m

第7章 基于Flink的用户行为实时分析

7.1 Flink快速入门

- Q% i8 ^5 R6 l$ h' G: d

7.1.1 Flink概述

6 q/ ^% i( L1 a- [4 S" a* h

7.1.2 Flink的最简安装

+ l& I5 k; b$ c) D9 r

7.1.3 Flink实现WordCount

4 T0 t# m: {: ~$ q7 m

7.2 Flink分布式集群的构建

% z  G' @8 H; A% U/ Q

7.2.1 Flink的运行模式

3 N  h, R( O; A% w+ _3 o

7.2.2 Flink Standalone模式集群的构建

7.2.3 Flink on YARN模式集群的构建

! m$ o+ T( Z" d3 o

7.3 基于Flink DataStream的新闻项目实时分析

' c! w7 G: g" e6 A8 U/ J( f: y

7.3.1 Flink DataStream概述

2 O& \$ q2 i+ ]$ N  P" [9 J

7.3.2 Flink DataStream编程模型

3 `* T4 H% A; F. y3 U3 o

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

& @3 c" c4 u8 Q

7.4.1 Flink DataSet的运行原理

, p3 w7 M: x8 \

7.4.2 Flink DataSet编程模型

% T3 v5 m6 W. h6 M3 t

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

6 w8 U: a  v0 B. W

8.1.2 构建并部署Java Web项目

, y3 U; O- G9 ^# I

8.1.3 用户行为查询代码开发

) Q) Q; ~8 W6 G. U0 T9 y

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

9 r/ |1 B6 m! n8 ]

8.2.3 数据大屏展示与用户行为分析

9 D1 r+ u' u- I7 E3 `+ n# `

8.3 本章小结

2 z; H; t5 J. G. }
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