实战大数据（Hadoop+Spark+Flink） PDF 电子书

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Java电子书：实战大数据（Hadoop+Spark+Flink） 格式 pdf 电子书 PDF 电子书 Java吧 java8.com
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1 H- g0 W5 i/ E% L
编号：mudaima-P0307【Java吧 java8.com】
6 O+ t+ t- P! P' l# M0 M


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

6 l* N0 o9 U  j) m1 G, Z" j

1.2.2 数据存储

1.2.3 数据处理

2 [/ w; _0 Z0 c0 A

1.2.4 交互式分析

. ~0 V" B! ~& E5 F

1.2.5 机器学习与数据挖掘

, [9 g4 j- I% y7 x+ B9 B, O

1.2.6 资源管理

9 P: b# g6 @1 i3 g- E4 N3 f

1.3 大数据工程师的技能树

2 V$ ~  `8 d8 O! ~

1.3.1 大数据主流开发语言

1.3.2 大数据平台的构建

- D: s- D' Q: |% F/ ^

1.3.3 大数据采集

- x  ~' I: D7 c- k) X8 m# U

1.3.4 大数据存储与交换

1.3.5 大数据离线计算

5 c$ ~2 Q5 y( S- m

1.3.6 大数据实时计算

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

: c$ k9 a) Y8 O$ e9 g" K5 I: ^" i

1.4.4 大数据平台规划

. i+ W  i7 {" }" }# o, w

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

% }) R$ k, t. w* C' K. O

2.1.1 JDK的安装与配置

( |+ o( G7 Z" i+ Q+ s

2.1.2 Maven的安装与配置

2.1.3 IDEA的安装与配置

2.1.4 使用IDEA构建Maven项目

2.2 搭建Linux虚拟机

2.2.1 安装Linux系统

: R# H9 ?5 J" x; ], D2 B

2.2.2 配置Linux静态IP

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

4 Y- P7 [6 n( k/ b" K/ I4 Q3 j7 g

2.2.6 Linux SSH免密登录

1 A6 ]/ e& b; ?( y1 \6 t

2.3 本章小结 java8.com

8 Q8 g1 P3 X/ _

第3章 基于Hadoop构建大数据平台

" F' c4 _# ~% W$ e1 v

3.1 Zookeeper分布式协调服务

3.1.1 Zookeeper架构设计及原理

! a0 f  W; i& l' e5 G% r) t/ Q3 O

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

: Z' u, E5 a, g# }- j  u2 z

3.1.4 Zookeeper shell的操作

3.2 HDFS分布式文件系统

: o: L3 i/ ]& t7 V

3.2.1 HDFS架构设计及原理

& {" y  t. S- Q# K& m% }' k+ |

3.2.2 HDFS的高可用（HA）

" v# `/ l  @5 y6 P1 G& r* a* r" q+ ~3 @

3.2.3 HDFS联邦机制

3.3 YARN资源管理系统

3.3.1 YARN架构设计及原理

! d# f1 T6 n7 g  c4 u$ O( \' Z

3.3.2 MapReduce on YARN工作流程

: s- z, E( b# a" p9 K3 M0 h! X

3.3.3 YARN的容错性

9 m' u+ ^6 U3 N, \. r2 e* F

3.3.4 YARN的高可用（HA）

1 V; Y5 P, A) c2 p6 G4 p

3.3.5 YARN的调度器及使用

" e9 r  {) q6 Y4 X4 ~

3.4 Hadoop分布式集群的构建

3.4.1 HDFS分布式集群的构建

, e; t, z: S, ?& L/ n' T0 S$ |% ~

3.4.2 YARN分布式集群的构建

3.4.3 Hadoop集群运行测试

3.4.4 Hadoop集群调优

: h8 Q) {; b" d8 _

3.5 MapReduce分布式计算框架

3.5.1 MapReduce概述

# x) C5 l# `: C6 N7 K3 m4 ]

3.5.2 MapReduce编程模型

( c4 P1 K6 w. p( {* L/ K7 J

3.5.3 MapReduce应用示例

3.5.4 WordCount代码实现

3.6 本章小结

6 b" d  |1 v4 y% @" L3 z

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

# X/ [) l1 l8 y: z9 o  ]& e/ D5 Z

4.1.1 HBase概述

1 B' ~6 u" x8 a4 }

4.1.2 HBase架构设计

7 y. F# r( P; x2 a) E$ K' K

4.1.3 HBase分布式集群的构建

4 [  _. q( ~" ?# U4 F

4.1.4 HBase性能调优

4.1.5 HBase新闻业务表建模

4.2 搭建Kafka分布式消息系统

3 ?* p: m6 x+ ?; Q

4.2.1 Kafka概述

4.2.2 Kafka架构设计

" A/ x5 d% Q+ T3 r, H7 v4 L

4.2.3 Kafka分布式集群的构建

4.2.4 Kafka集群监控

  p0 A8 I' [  m$ {

4.3 本章小结

" p2 @9 ?. n( W# |6 x! G+ T

第5章 用户行为离线分析——构建日志采集和分析平台

5.1 搭建Flume日志采集系统

4 B0 e3 w4 }2 p- o+ b: _

5.1.1 Flume概述

0 q& w3 c: C- n3 O8 z2 @) a

5.1.2 Flume架构设计

5.1.3 Flume环境的搭建

5.1.4 构建Flume集群

$ W# O+ ?% R. Z; F! o

5.2 使用Flume采集用户行为数据

5.2.1 Flume与Kafka集成

+ \9 {$ {9 \" }, Y

5.2.2 Flume与HBase集成

5.2.3 Flume与Kafka、HBase集成

. A) C5 o5 |1 E, Q* I# y) ?$ x& A

5.3 基于Hive的离线大数据分析

! M+ e( f, E, x; _' [

5.3.1 Hive概述

+ ~- J8 `  }3 T3 p7 R& [& G$ k/ t4 B

5.3.2 Hive架构设计

5.3.3 Hive的安装部署

$ k; Z2 R' w' Z8 ?! y2 j6 R

5.3.4 Hive在大数据仓库中的应用

' ?  H) j$ m, h9 z

5.3.5 Hive与HBase集成

' P( u' Q& t) \. w, R% R% T. g

5.4 基于Hive的用户行为数据离线分析

, z7 U4 o. |: [6 A1 M" Q0 X; m0 [

5.4.1 离线项目架构设计

2 W* ?7 w* m: M

5.4.2 用户行为离线分析

5.5 本章小结

' {* G0 N$ x: r+ c

第6章 基于Spark的用户行为实时分析

+ g* F! k% M6 @& J

6.1 Spark快速入门

6.1.1 Spark概述

/ P, n' U1 s, r3 w5 w( x+ G) f9 B

6.1.2 Spark的最简安装

6.1.3 Spark实现WordCount

- g; Z4 y9 H5 N0 x% g& c& t

6.2 Spark Core的核心功能

7 t3 L/ L0 e* G

6.2.1 Spark架构的原理

* L2 s1 s" E* e, X4 u! q: B, m$ X

6.2.2 弹性分布式数据集RDD

% R7 x2 L1 Y6 i' f

6.2.3 Spark算子

* D4 [7 j0 N& u+ V& A

6.2.4 Pair RDD及算子

6.3 Spark分布式集群的构建

6.3.1 Spark的运行模式

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

* V8 m* ]) H' T5 E

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

7 B. G1 l* n! H/ W+ k2 A/ c. {

6.4.4 Spark Streaming实时分析用户行为

( B( P; ?, e" E( c* l( o* Z

6.5 基于Spark SQL的新闻项目离线分析

/ \0 D6 c4 k4 p6 S" R# c( Y6 Q4 l

6.5.1 Spark SQL架构的原理

6.5.2 Spark SQL与Hive、MySQL、HBase集成

$ T$ W5 G. c  K6 S3 h4 |) z7 s, h6 P

6.5.3 Spark SQL用户行为离线分析

/ W7 N3 V: A7 f3 Z

6.6 基于Spark Structured Streaming的新闻项目实时分析

* A: v8 v! Z) k* r8 |6 x1 Q

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

+ b; S; t2 U* H5 f' S$ d  N7 Q$ O

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

4 s; U: D' R: f6 C  ~! ]$ M

7.1.2 Flink的最简安装

7.1.3 Flink实现WordCount

( l. [" S: ?# u/ B! q7 }" n

7.2 Flink分布式集群的构建

: H  @+ t# {1 s

7.2.1 Flink的运行模式

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

7.3 基于Flink DataStream的新闻项目实时分析

7.3.1 Flink DataStream概述

7.3.2 Flink DataStream编程模型

7.3.3 Flink DataStream用户行为实时分析

4 X/ w/ O1 l7 G9 J5 Q( U

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

4 P7 D8 i( C4 u9 K/ d6 w' {" z

7.4.2 Flink DataSet编程模型

7.4.3 Flink DataSet用户行为离线分析

% G' u2 Q, r: x7 s! j

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

0 e2 O# _: [; d

8.1.1 基于Java Web的系统架构

6 {# m9 S( O: t1 S) a! N

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

/ z/ x- M* X6 l# [4 P6 P

8.2 用户行为数据展示与分析

$ ?1 c# A. H+ u2 X6 y

8.2.1 项目打包发布

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

/ ]6 N* V+ F0 c9 P! v' `
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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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