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Java电子书：基于Hadoop与Spark的大数据开发实战 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com
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, B& m2 p* @2 P6 N% H p" P9 I0 u+ m$ ^9 y7 u7 R1 [: o$ T6 ~
编号：mudaima-P0302【Java吧 java8.com】
6 n# L; _1 r3 R2 `& t) M
3 z7 h7 R1 d) i$ s q B$ X$ o, L) J* X4 Z5 |5 G' Z$ ?
5 v* c7 A" ^+ l8 L
Java电子书目录：第 1章Hadoop初体验 1
, v9 q( o* O7 }- u, r
' O* M7 k- ~/ C1 j任务1初识大数据 2! o' H5 q( E) _; ~
3 i6 Z4 ~7 J" l% h3 o1 Y5 h i1.1.1 大数据基本概念 2* k7 B h8 }3 p1 J4 L
5 L' B* ?0 z% O! k8 X
1.1.2 大数据带来的挑战 3# p. n( l- m! P' V
+ n8 i% O9 O( o9 m# }$ M- D& c+ S
任务2初识Hadoop 3% A0 `% A: c& W+ t& |3 \& F* A5 [, \
% {% X4 J% A/ P$ ~
1.2.1 Hadoop概述 4: R$ f5 n/ o* l/ }$ S6 j
$ p7 }! R, P5 b3 j0 X. p. c
1.2.2 Hadoop生态圈 68 h9 m0 }, X. ?
% a0 Y$ }3 `& S5 S/ k* h6 H
1.2.3 Hadoop应用案例 87 T" x1 u2 G( Y
" j0 `, v, H3 j, e8 k* \* x$ ~8 f
任务3安装Hadoop平台 9! h+ q* S' S- f- ?1 {
% X2 h, M0 A }5 _9 k$ f8 a
1.3.1 安装虚拟机 10
" P0 i7 h! u4 W0 l$ s8 D0 C {5 t- E! l3 ^6 e9 |5 L) e, r y
1.3.2 安装Linux系统 13, e. C8 Y7 r6 g% S4 F( M
$ a) h# w& b( w' O! `# b; @1.3.3 安装Hadoop伪分布式环境 30* X1 t& X2 \" R! u+ M; j c. @
3 E4 s2 G2 d- i3 v4 b. `" ~
本章总结 34
8 a- V: S6 }6 Y, ]! e" p" K( R/ x" H& e
本章练习 34
* A$ ~, t% A+ U$ `2 W2 n* y% p* M7 F4 C% ~( q t# N
第 2章Hadoop分布式文件系统 35
$ Y6 y0 A0 {5 S7 o+ a1 D U' ^% F1 N/ `
任务1HDFS入门 36
9 K! Q) D; n) T @2 K7 F, X3 z
6 [8 I4 H7 M f/ ~( y$ J1 g0 W2.1.1 认识HDFS 36
0 @( a! P* L+ D( N, q
2 J% G5 j1 t0 A/ W! [7 p1 i2.1.2 HDFS基础 38* }7 V1 V. a8 W: C+ ~
7 d; e5 P0 L' ]) a" v' g! M
2.1.3 HDFS架构 40
, Q2 t Q; `/ P" A
. S( K$ W N5 K+ f任务2HDFS基本操作 416 `/ \2 D8 b6 p& f7 s
% ]- b( e0 D2 ?- Y- s* N
2.2.1 使用HDFS shell访问 41
" l' Z. H% y" o( H0 o& i
3 m7 ^; j2 N2 f$ ]( \4 }2.2.2 使用Java API访问 45
8 \; f- @+ |/ `# F7 @: k: G( H" V- O
任务3HDFS运行原理 488 [" S$ B) r7 a5 T0 t* A7 y
" S H. g: G3 _; k, O
2.3.1 HDFS读写流程 49; e( i! `3 A3 [/ g4 T+ \
& t2 {5 n& j$ K2.3.2 HDFS副本机制 507 g% h+ @" ?1 t5 M! N
8 f0 }7 _, W9 ?+ A; V2.3.3 HDFS负载均衡 51 X8 B0 u; i2 V. z
, d# H/ j" F8 F! ] N2.3.4 HDFS机架感知 52
" Z( c2 c6 C# S: U
0 K' f9 V; O8 p0 o( P3 d任务4HDFS高级知识 53
, u1 p, A' k. C$ F3 C0 q0 t( k. f% V: y: P) B$ M) l
2.4.1 Hadoop序列化机制 53
3 |7 u2 s- g* A' g9 y$ w; v- c8 ^5 q5 V% V
2.4.2 SequenceFile 586 v! Y' z3 F7 P' Z' }
& q1 k1 i! r$ I' {* w) R5 [; A2.4.3 MapFile 63
4 _& ]- o: M/ Y; ~) U3 V5 J' g0 c6 {2 t1 e5 s$ X* b
本章总结 655 l! H1 b6 F6 N0 h) e. c
6 o, _9 S/ I8 Y/ h3 P本章练习 66
% u( ^' A1 s: C$ Q g1 u. ]8 }& }0 d$ h
第3章Hadoop分布式计算框架 67, D# N; ~( x' ~1 F0 c1 O- U5 x
, W0 O: v& S. ?" K! ~( X任务1认识MapReduce编程模型 682 D% d4 z- a; u% Z$ Z
' y3 G; o/ T+ e8 Z
3.1.1 MapReduce基础 68
9 {; j2 @/ [" W6 I& }( N
( l4 |* m$ p) D" \* k2 x3.1.2 MapReduce编程模型 698 b+ K0 E' C& d! V
1 d2 _( C. p- H. S, ]( h7 I
3.1.3 MapReduce词频统计编程实例 70( u+ n7 i* x/ v: k( l9 z
. o/ w8 k+ n; E/ l9 w1 h
任务2MapReduce应用开发 75
) ]' B( b/ K& H! C% B" Z' k9 q" {" T4 Q* F4 m7 r
3.2.1 MapReduce输入/输出类型 75 d# A; y% \" ]% ?3 t
' ]+ ?7 x5 N P8 U! l- V Y
3.2.2 MapReduce输入格式 76
2 Q% s9 j$ u* v/ C: T8 G o' z% y$ h
3.2.3 MapReduce输出格式 78" b/ F! [. o- ^3 m e" i
; L+ T5 E& f; ~' P3.2.4 Combiner操作 791 j# ~( K: b' E7 L1 w; L8 {
" }( F. o/ d, R6 a3 O3.2.5 Partitioner操作 82% T5 U# L% j0 ]0 h
/ j7 }; V4 s7 [! g4 K: v' R4 U: ~3.2.6 自定义RecordReader 86/ T9 {$ l f& Y5 L/ b& P* P
+ N% Z! G4 f9 l9 B2 ^8 s
任务3MapReduce高级应用 92
D" u8 n& C ~9 c
7 X5 z2 O+ I- l, T# T+ X3 \9 h3.3.1 使用MapReduce实现join操作 930 E1 k6 H1 d, c+ g3 n, W6 S
9 w N* b O+ O9 n8 q! F ~3 t5 L/ n- V. [3.3.2 使用MapReduce实现排序 100
0 c* _( P5 W4 D; J5 b9 w x9 P. J" U* Z* ~
3.3.3 使用MapReduce实现二次排序 103% `) M% `9 i( [- U$ R. \4 y Q4 z
: v" e0 Q+ ^$ @
3.3.4 使用MapReduce合并小文件 108+ O7 g4 G6 ^2 _- }6 Y
+ T; O! \/ I% i2 @1 G本章总结 1139 X4 N$ e" G; O) m5 G3 ]
& q) I: X& B& b! Z( ?. W本章练习 113. X6 L/ q7 e& @- e( ~1 F& p
2 `; X- e* w- C+ G, v) `
第4章Hadoop新特性 115
, r/ {" V1 D) }: x" ]0 b# Q5 K1 V) o
任务1初识YARN 1161 U. @9 I1 }' ^* _! v0 u- G! U
% [6 }& D2 Q7 J5 E
4.1.1 YARN产生背景 116
. h6 q; O! r8 S6 W! W( U1 \, R. d5 j) j
4.1.2 YARN简介 117; g4 ^6 Z2 O0 n% s% d1 N7 R
& g1 y# M) S. O; k9 j, ]
4.1.3 YARN架构设计 119
# J% K; @5 T' f( t
$ Z' j+ B3 E# g4 y! Z8 Z任务2了解HDFS新特性 121
z, [- \( ]1 T2 N
( C% h" U f4 N2 t/ O: h4.2.1 HDFS NameNode 高可用机制 121
{, d4 g2 u/ p$ S& j8 K0 L4 g! e4 I& y' Z7 z' h4 t2 [
4.2.2 HDFS NameNode Federation 129* `( Y3 L% H0 l/ i5 c, ?: {5 K; W
. i! R5 {1 x3 n* K& r; K( D
4.2.3 HDFS Snapshots 130
+ U$ }* U1 G* h; b: u' B K" ^2 e4 _
4.2.4 HDFS REST API 134
! X2 ^, A4 z) |6 F2 h1 w5 N
, p. l( v1 @) L* |* Z! \, Y4.2.5 DistCp工具 134
+ q) A; e" B8 ?2 Z- L% A" k1 H- J A" w u' H8 b7 ~! q1 A
任务3了解YARN新特性 135/ V1 ]9 S" p0 D% a2 ?
* x) f$ M. k. Y" E6 i w- v4.3.1 ResourceManager自动重启 135$ E1 x" [6 D6 Z
) e" J7 S: a) A% w
4.3.2 ResourceManager高可用机制 1368 e) f5 `- x' I
1 C" W) H& x: D4 h& {4 w4 H
本章总结 139/ _% @8 R9 d4 }4 j6 v; d7 \
; }, l( }7 {! l) m本章练习 139$ S' ^, K. c) P
# `. r+ k: h% W
第5章Hadoop分布式数据库 141: x" ~) ^- @8 K7 C6 v
: Q. F0 Y% d) z: ]任务1认识HBase 142
( {: E4 L* R4 t" y$ @" J) F8 B8 y, K$ X$ s
5.1.1HBase简介 142
4 W: Q; w* j% u7 F4 b; w
8 @& k4 j) N& v0 G8 y# u6 @5.1.2 HBase体系结构 1439 X9 E: Q& J7 S6 ~2 X
" K2 d, v- q8 w8 N8 W
5.1.3HBase数据模型 1456 q; C. a8 {2 K! Q, N# [
/ o& U! h* p3 \- |6 [5.1.4HBase的安装 148
9 U6 q# `! L" T# a( `+ U8 y, o, b, E( b( d1 v7 b
任务2HBase Shell操作 155
. J& m+ C' C2 t/ \6 L
& i8 \% b1 f; v$ v3 p. f5.2.1 HBase Shell简介 155
7 A i( I6 B5 o8 Q2 H3 R$ q
$ @) t: b, _& {9 V3 x9 S5.2.2 HBase Shell的使用 1562 {: ~, r! e w3 ~! k
) w6 [4 F, Z3 i! _4 I+ r) O任务3HBase编程 1621 {, E% J! a$ F* K8 A
1 t$ {& e: B5 |5.3.1 开发HBase应用程序 162
+ g( G1 [6 n& J) x- s' p! m I3 f" t2 f G3 J; Z# k
5.3.2HBase数据存储管理API 1631 f5 E# c4 f1 P9 T; O$ ]
6 {+ Q. _* Y! }' r6 i本章总结 175
- Q6 f! O* Y% o! E! |' _ |; C& I/ Q
本章练习 175
% _' q" t0 U& c7 j6 y
& c+ p7 \6 x3 ]1 @5 |第6章Hadoop综合实战——音乐排行榜 177
- E6 L3 ?0 b; w. u5 ~" ^9 h, _/ H- S- a7 W7 i5 U4 O7 G
任务1MapReduce与HBase的集成 178
# G3 p- g2 n3 l. j5 m
4 u# w% |+ G/ X& ^$ x3 [6.1.1 MapReduce与HBase的集成环境 1788 M8 K0 |! |" \$ o8 Z9 u+ _, h. C9 m# q1 o
. | n/ O& c% X
6.1.2 批量数据导入（Bulk Loading） 181
# c% x, D" L+ C4 \! q( g& I% K" A# e2 ^1 @( f4 J& n% ? Y- N
任务2HBase MapReduce API 182$ L8 V1 {7 t2 h- t* R) d
: |- o" G0 B# i7 U9 j
6.2.1HBase MapReduce API 简介 182
; O6 z, V' W) `1 B
0 V8 q" V) Q- N2 ~6.2.2 TableMapper的使用 183
3 d. Y& K2 T# a# s) A3 M. |8 [4 K9 T# N# | g. p
6.2.3 TableReducer的使用 195
4 t l5 D$ J) J; {( K3 c2 \# g# e" E2 I
任务3实现音乐排行榜 197
8 |2 K, g$ m" F: t" s; R' D% a
& o4 Q( F |" m; l( o; p5 \6.3.1 程序的结构与实现 198- B; S, `; m% ]: A
. g9 R: y( {9 [* e# e+ i5 N* V& J
6.3.2 HBase数据库设计优化 205
# B; l3 W! J! M0 M% X+ y
4 Y' w) S% f& `+ T' N! K' P1 J6.3.3 MapReduce全局共享数据 205. h0 B0 Q& h( y) ^; h1 W( N
3 [4 c( t+ J v
本章总结 207
6 B- e) V6 r- U1 P( ~7 i; a( Z4 {
本章练习 207- B- B$ T+ N d. j) a2 T; o; Q
% ~1 E( Q2 t6 m
第7章数据仓库Hive 209
: J3 `7 D' Q: {1 `5 G. x% {
; c4 b. D+ n: b R' \' x. _: h任务1Hive基础 210$ I! M3 f; m/ ?3 o3 v
9 P5 r4 L' g) e$ `/ W. T7.1.1 认识Hive 210
( z% l/ M& X+ C7 u, z1 D' f" z5 d4 {# r' N8 [* v8 J4 R/ _: `8 r" K
7.1.2 Hive架构设计 211- J- E! W% E5 z, z
! |0 W5 G6 G0 F! Z& @" i! U! N7.1.3 Hive与Hadoop 212
( ~- h% l& ~5 j. o3 P7 g3 T; q
/ A: v+ a. e, K' v- |- E7.1.4 Hive与传统关系型数据库 212; Y4 ^: C; Z& U5 V3 [
7 p# j5 G" L `" U7.1.5 Hive数据存储模型 213
) }4 q& @9 M4 V" z) D9 P# n# b8 r% Y6 t+ p* O1 [1 V( Y
7.1.6 Hive部署 213. U$ w! y8 f, E) a
0 m, s4 w# n7 q4 @5 i任务2掌握Hive操作 2146 U: |2 d. A; |! I8 i
4 N7 G/ q0 _0 e) R: p1 {4 h
7.2.1 Hive DDL 214
) {0 v! e6 _7 Z8 d, s0 \9 A0 v0 q( U2 r/ X/ v1 M0 s
7.2.2 Hive DML 2172 `6 k$ M3 X5 O8 y7 Y6 X
" R- y+ \7 L, I' j7 \& Q7.2.3 Hive shell 222( l" \0 Z: I9 l
. s( V9 ?7 k3 L0 I3 [
任务3Hive高级应用 2238 L: I1 o0 Q H0 F0 i" B
0 s* H' k; K4 ~; E& K7.3.1 Hive函数 224: ~, B6 N* \6 f |
+ x2 \0 ^7 O* d- m3 W7.3.2 Hive调优策略 227, f9 E' r9 w& J2 F* Q
; j% G2 ~" V, x& d1 [
本章总结 232+ O m1 g* Y$ F R. T# A
& n2 T9 ^# o" B4 E5 \本章练习 2324 x+ z3 k$ q, U$ i y: f S
9 ^. f F, C9 `' C. W第8章大数据离线处理辅助系统 233+ G% u; V' G( A7 t8 K! Y
* S* {. ]! f& K1 M1 N
任务1认识并使用数据迁移框架Sqoop 234
$ J0 a8 v4 `) s' U! E6 Z7 `: B- d
8 ]. v8 Q! R7 c# [; \! q8.1.1 Sqoop简介 234
3 t3 h. s" g7 }5 K
, |, i/ f# V u1 ?2 z8.1.2 使用Sqoop导入MySQL数据到HDFS 2393 ]% \# i+ \% _3 w
1 I/ o$ Q3 S1 [- ~! n
8.1.3 使用Sqoop导出HDFS数据到MySQL 246
# ^3 z3 J. R0 b; F! E) u" w+ v: A3 L$ i6 C0 u! K8 }' }
8.1.4 使用Sqoop导入MySQL数据到Hive 248
1 Q; F6 I0 G; U8 @. P
% z1 C' j( a- b4 ^8.1.5 Sqoop Job 2509 d4 t7 G# R: `0 o/ V, ~
1 H& t5 l( q) M* R( S3 g
任务2使用Azkaban实现工作流调度 2500 t1 o$ }. ] T5 O3 b) U
% V! ?8 H1 z- a; Y3 Q
8.2.1 Azkaban概述 250/ O" A" E/ {+ Y+ m7 v8 ]
! u& R. b* N8 J9 Y* N1 M2 n8.2.2 Azkaban环境部署 252" s, J! W, S3 z
; o( t4 \$ R! m1 N- {+ t8.2.3 Azkaban应用实例 256. d+ n5 D; M0 b. q& j) ~
6 L: T1 j# R* B0 C' |本章总结 259' l0 R! D5 J R
% A6 }& E' l' `: C. r
本章练习 2599 w3 c5 \# L Z6 I( G0 D: R2 p
& {/ A4 W6 x$ H, I) v第9章Spark基础 261
. c' n9 q: e1 [1 Y3 g3 s# }- A" }. \7 Z5 z
任务1Spark入门 2629 Q6 X3 F2 E2 R. w: B7 G* U
+ V6 ?" P; W7 x# f6 A
9.1.1 Spark简介 262
# n6 x* `" b( n: I* s# \7 D! ~4 l" q
9.1.2 Spark优势 2623 I. N" L2 W- A" d `
. y* q6 B5 j3 o% e" `
9.1.3 Spark生态圈 264
8 c9 M- F( t i2 V; j) k" w9 k
" t+ b6 R, J& s: r F$ _! j6 q任务2Scala基础 267
! r9 k+ X3 g. F% G: S3 d" m1 X/ S! {* o4 E
9.2.1 Scala简介 268
- s. K0 N( ~! ^2 E2 B) L
7 k" [ E4 a2 F0 @* \( A4 ^* J; k: V5 v9.2.2 Scala函数定义 271) T/ x) p! u- d) q
3 s0 L; g" m; I' o$ ` T" s
9.2.3 Scala面向对象操作 272/ ]+ ]% s& C/ ~* f1 k) Q& |
& I7 ^, ]9 B. Z# `9.2.4 Scala集合的使用 275
/ L: M7 j( ^% ]3 E
]. s" i& Q( R0 g0 g! }9.2.5 Scala高阶函数 278( T. a# z4 R$ M3 n
v' `! ^2 |4 @% F% G) h+ h
任务3编译Spark 281
. D+ ^# p- q5 l$ x9 c& ~
! J7 j3 z2 g! b$ M6 z& z @& P9.3.1 下载Spark源码 281
$ q% f# _* J& N1 o0 c! p9 Y$ G7 Z( v: R) j j
9.3.2 编译Spark源码 282: q! S8 \/ o( T% y9 }! e
d+ B1 y! U" M/ x
任务4Spark初体验 2842 `7 v, B; j- H
4 `' n6 N' q1 p: D1 C S1 W
9.4.1 Spark环境部署 284. ~# D8 m8 _. J" t
% s0 q }8 Q6 y* U
9.4.2 spark-shell 2852 j( _5 \" m4 F7 {
5 |9 u& s0 W- `# V
本章总结 286/ S) n% V$ T. @- v
4 I( {6 H" \0 f6 p7 |6 o
本章练习 286
?- `& p* ~" U" }: V+ H2 z+ C: L* R4 h+ {) s1 P; y% l3 m3 K8 _
第 10章Spark Core 287
& U% d% u/ T, Y5 M4 [8 A
% [8 c; H, @, }" R+ d& W任务1Spark RDD 288
% f o- ?- b1 T9 C8 d) g
7 X9 Z3 T& x' j( `5 l10.1.1 RDD介绍 288/ y2 \; ?/ X1 a6 N- W/ G- `( K
_) T* h- l8 S( r7 D2 j
10.1.2 RDD的创建 289" l9 P% z+ d9 [- X
4 T, Z8 q+ p' A5 t; F$ g. V4 n5 l10.1.3 RDD的转换算子 291& _ o& y' c. C; W% Y: O
* w* Z# }7 g! F; f, H) j x10.1.4 RDD的动作算子 293
" r% k G' S7 t, h1 z u8 E3 H
1 m% w( y$ h& h2 k i/ f8 ] s10.1.5 RDD的依赖关系 295
) \- h8 @1 a$ G4 i1 M& I5 `/ c
! O. y! ~8 @" S1 e# x, z: ~, \9 }任务2RDD高级应用 2970 q& \/ B1 X) a3 P' F
! A Z' ^5 m& a* L10.2.1 RDD缓存机制 297
9 i7 D, x$ D- N; l/ {# @3 |* M& c' m
8 |+ i, h) h5 \# q" G10.2.2 共享变量 300
8 Y& H1 P/ t1 m6 s, w
/ C, p \: h% g( s9 y9 D10.2.3 Spark架构设计 302
2 f v' C" v* y6 G; C1 U1 h. Y ~$ q6 [- R4 k
任务3基于RDD的Spark应用程序开发 303! ]0 c8 \+ ^+ W e( I
9 o2 D/ f) d8 ^ p, A10.3.1 准备工作 303
' ` Q+ A, K1 T. U) ~8 t: w9 i3 m7 j( e1 y6 Z+ P7 }$ H9 t% x' {
10.3.2 词频计数实例 304
0 |" \8 f& o$ [6 J" Z* C4 t
3 G9 _7 d: l0 K8 a; V+ M10.3.3 年龄统计实例 308
1 X' c" j& n+ n+ H( H8 @' B4 j( s9 _% G( N
本章总结 309* Y9 v9 U- H8 q5 t" s, t2 J. G
9 @+ F: Z$ k6 h& n9 ^
本章练习 3095 S) ~9 f, e, o1 f
) Z. c% ?; c+ j5 a" o" B第 11章Spark SQL 311 m- S1 g2 U6 V$ a# B
: D2 ^8 W; i: M3 S; i6 i任务1认识Spark SQL 312# `! ~# W6 o, v- _! Z) {
) |: y- Z7 k/ o K/ m0 {0 a11.1.1 SQL 312
! T2 \% j/ R: O `8 ]& X( s3 D1 p6 q5 i5 i
11.1.2 SQL on Hadoop框架 312. R5 h! K# d8 k& ]! p1 I7 Z
, d3 c8 T) E! K& @- M- r11.1.3 Spark SQL简介 314
6 p; A3 A. t5 w$ V1 C+ t8 v, K# e L/ i& s, d) Q
任务2Spark SQL编程基础 3153 W( t/ L9 H/ @+ {: a
5 ]1 y, i. L! V- x: O11.2.1 Spark SQL编程入口 315
/ I9 F% w ^( i: K8 R- i3 S! y& d( U& R, X
11.2.2 DataFrame基础 3170 ^0 K O3 b t7 K# q; s
& e! q. D8 n, a. c9 z0 A11.2.3 DataFrame编程实例 318, \* p5 N8 ~3 ]7 J
6 Z7 S& v8 \) W I6 n d; r任务3Spark SQL编程进阶 3255 v/ x4 h/ m% r/ @( F# {( A R
) ]# R+ r8 S4 G4 _( L- _3 g x1 O3 d11.3.1 Spark SQL操作外部数据源 325
4 r- D2 U# ?. h. U8 I! ?1 d! M4 ]) O
11.3.2 Spark SQL函数 329
7 _: ~* I7 |+ ~, J6 P& _
: l, e. B" N& J0 I, U0 j11.3.3 Spark SQL调优 332
' O/ c( \- u% t/ y' d; z% f; M5 p' z! ^7 O. Y: Q- a
本章总结 3349 A8 D1 c# T7 I }. u
2 _$ b/ B3 F. ^9 h; O
本章练习 335/ ^8 J* N1 g1 J3 v5 g; X* ?
1 [( s( m# ?! e$ F第 12章Spark Streaming 3376 B, E" ?1 L6 e8 X7 }: q
6 y, A% P* h7 G: a+ @3 G
任务1流处理框架及Spark Streaming 338
( N! a% B! h) D9 ^5 j3 p0 m: d
+ a; c+ Z) ^3 m12.1.1 流处理框架简介 338
& _. x% j: T, d2 \9 q3 t5 L8 ~% E# o: N8 l/ `6 p
12.1.2 Spark Streaming简介 340
( \4 C' [# D- l5 h
4 n7 A& z9 A& ? r" e& t任务2使用Spark Streaming编程 3438 [ }+ i' ]- O4 q7 H: k0 A
% S5 a* J+ |) q7 b& s5 F& h
12.2.1 Spark Streaming核心 343
! c$ J! }& S, @, m1 f. x) j) R/ O/ g9 Z* m5 ] J
12.2.2 Spark Streaming编程实例 348# [) m5 r9 @6 A/ g) H: m
/ `$ X4 }& `4 n) m6 n2 o7 M任务3Spark Streaming高级应用 352. E/ L+ {) F6 N
: \; k6 J# e8 E
12.3.1 使用Spark Streaming整合Flume 353
/ j) p% _ t9 K+ |; y5 `- o9 p; F+ p5 d* q+ I4 I6 z
12.3.2 使用Spark Streaming整合Kafka 356
9 `- a( [9 K9 E6 T& F
, e8 `6 a, s3 |" t( t0 X12.3.3 Spark Streaming优化策略 361
* }4 C% }! r3 X. vjava8.com
; q; d$ I0 ~; c4 F2 X( v0 f' W w本章总结 363
0 X. Z- A! `! d5 M# Y$ i u) l$ D( f# j) {
本章练习 363
3 m+ Q, A( A. x" Q6 I( t2 O
7 D: C9 `0 d9 w' P' w) r附录 365 % C/ ]; e& e& J" `
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2023-09-01
