Spark实时项目Spark Streaming 从计算分析到架构实施 附带课程代码笔记资料 最前沿新升级
===============课程介绍===============
通过这门课程的学习，我了解了Spark Streaming框架的特点，包括数据处理的实时性、可扩展性和容错性。同时，我也学习到了如何使用Spark Streaming进行数据分析和计算，并且学习了一些常用的Spark Streaming算子和API。在课程的实战环节中，我通过编写实时数据处理程序并部署到Spark集群中，深刻认识到了Spark Streaming框架的强大性能和高效率。通过对实时数据的处理和分析，我还学习到了一些常用的数据分析技巧和方法。
在架构实施方面，课程还介绍了如何优化Spark Streaming的性能和稳定性，并探讨了一些常见的架构设计和部署方案。这些内容对于我今后在大数据处理领域的工作和研究都具有很大的帮助。这门课程让我对大数据处理和实时数据分析有了更深刻的认识，并且提高了我在Spark Streaming方面的实战能力和应用能力。我相信这门课程对于大数据从业者和数据科学家来说都是非常有价值的。
===============课程目录===============
├─代码.zip
├─笔记.zip
├─资料.zip
(1)\笔记；目录中文件数:0个
(2)\视频；目录中文件数:154个
├─001 – 简介 – 项目介绍.mp4
├─002 – 简介 – 离线计算.mp4
├─003 – 简介 – 实时计算.mp4
├─004 – 简介 – 离线架构.mp4
├─005 – 简介 – 实时架构.mp4
├─006 – 简介 – 项目需求.mp4
├─007 – 日志数据采集分流 – 整体架构.mp4
├─008 – 日志数据采集分流 – 采集到数据.mp4
├─009 – 日志数据采集分流 – 生成数据脚本.mp4
├─010 – 日志数据采集分流 – Kafka脚本.mp4
├─011 – 日志数据采集分流 – 准备工程环境.mp4
├─012 – 日志数据采集分流 – Kafka工具类 – 1.mp4
├─013 – 日志数据采集分流 – Kafka工具类 – 2.mp4
├─014 – 日志数据采集分流 – 配置工具类.mp4
├─015 – 日志数据采集分流 – 消费到数据.mp4
├─016 – 日志数据采集分流 – 分流 – 1.mp4
├─017 – 日志数据采集分流 – 分流 – 2.mp4
├─018 – 日志数据采集分流 – 分流 – 3.mp4
├─019 – 提gitee.mp4
├─020 – 回顾.mp4
├─021 – 日志数据采集分流 – 分流 – 完成.mp4
├─022 – 日志数据采集分流 – 精确一次消费 – 分析问题.mp4
├─023 – 日志数据采集分流 – 精确一次消费 – 事务方案.mp4
├─024 – 日志数据采集分流 – 精确一次消费 – 后置提交加幂等方案.mp4
├─025 – 日志数据采集分流 – 精确一次消费 – Redis工具类.mp4
├─026 – 日志数据采集分流 – 精确一次消费 – Offset工具类 – 1.mp4
├─027 – 日志数据采集分流 – 精确一次消费 – Offset工具类 – 2.mp4
├─028 – 日志数据采集分流 – 精确一次消费 – Offset工具类 – 3.mp4
├─029 – 日志数据采集分流 – 精确一次消费 – 完成.mp4
├─030 – 日志数据采集分流 – 精确一次消费 – 总结.mp4
├─031 – 日志数据采集分流 – Kafka缓冲区问题 – 分析问题.mp4
├─032 – 日志数据采集分流 – Kafka缓冲区问题 – 解决问题.mp4
├─033 – 业务数据采集分流 – 架构分析.mp4
├─034 – 业务数据采集分流 – MaxWell工作原理.mp4
├─035 – 业务数据采集分流 – binlog格式.mp4
├─036 – 业务数据采集分流 – 安装Maxwell和MySQL.mp4
├─037 – 业务数据采集分流 – 采集完成.mp4
├─038 – 回顾.mp4
├─039 – 业务数据采集分流 – 分流 – 消费到数据.mp4
├─040 – 业务数据采集分流 – 分流 – 事实数据.mp4
├─041 – 业务数据采集分流 – 分流 – 维度数据 – 1.mp4
├─042 – 业务数据采集分流 – 分流 – 维度数据 – 2.mp4
├─043 – 业务数据采集分流 – 分析问题.mp4
├─044 – 业务数据采集分流 – 解决问题 – 历史维度引导.mp4
├─045 – 业务数据采集分流 – 解决问题 – Redis连接.mp4
├─046 – 业务数据采集分流 – 解决问题 – 动态表清单 – 1.mp4
├─047 – 业务数据采集分流 – 解决问题 – 动态表清单 – 2.mp4
├─048 – 业务数据采集分流 – 数据处理顺序性.mp4
├─049 – ODS到DWD – 总结.mp4
├─050 – DWD到DWD – 分析.mp4
├─051 – 日活宽表 – 任务分析.mp4
├─052 – 日活宽表 – 消费到数据.mp4
├─053 – 日活宽表 – 去重 – 分析.mp4
├─054 – 日活宽表 – 去重 – 自我审查.mp4
├─055 – 回顾.mp4
├─056 – 日活宽表 – 去重 – 第三方审查 – 1.mp4
├─057 – 日活宽表 – 去重 – 第三方审查 – 2.mp4
├─058 – 日活宽表 – 维度关联 – 分析.mp4
├─059 – 日活宽表 – 维度关联 – 对象属性拷贝.mp4
├─060 – 日活宽表 – 维度关联 – 关联用户维度信息.mp4
├─061 – 日活宽表 – 维度关联 – 关联地区维度信息.mp4
├─062 – 日活宽表 – 维度关联 – 空指针异常问题.mp4
├─063 – 订单宽表 – 分析.mp4
├─064 – 订单宽表 – 消费到数据.mp4
├─065 – 订单宽表 – 维度关联.mp4
├─066 – 订单宽表 – 双流join – 内连接.mp4
├─067 – 订单宽表 – 双流join – 数据延迟问题.mp4
├─068 – 订单宽表 – 双流join – 数据延迟解决方案.mp4
├─069 – 回顾.mp4
├─070 – 订单宽表 – 双流join – 缓存方案 – 1.mp4
├─071 – 订单宽表 – 双流join – 缓存方案 – 2.mp4
├─072 – 订单宽表 – 双流join – 缓存方案 – 3.mp4
├─073 – ES – 简介.mp4
├─074 – ES – 使用场景.mp4
├─075 – ES – 常用存储框架比较.mp4
├─076 – ES – 特点.mp4
├─077 – ES – 安装 – 修改操作系统参数.mp4
├─078 – ES – 安装 – 安装启动.mp4
├─079 – ES – 安装 – 集群启停脚本.mp4
├─080 – ES – 安装 – 安装Kibana.mp4
├─081 – ES – DSL – 名词解释.mp4
├─082 – ES – DSL – 服务状态查询.mp4
├─083 – 回顾.mp4
├─084 – ES – DSL – ES存储的数据结构.mp4
├─085 – ES – DSL – 数据操作 – 1.mp4
├─086 – ES – DSL – 数据操作 – 2.mp4
├─087 – ES – DSL – 数据操作 – 3.mp4
├─088 – ES – DSL – 数据操作 – 4.mp4
├─089 – ES – DSL – 数据操作 – 5.mp4
├─090 – ES – DSL – 数据操作 – 6.mp4
├─091 – ES – DSL – 数据操作 – 7.mp4
├─092 – ES – DSL – 数据操作 – 8.mp4
├─093 – ES – DSL – SQL的使用.mp4
├─094 – ES – DSL – 中文分词 – 1.mp4
├─095 – ES – DSL – 中文分词 – 2.mp4
├─096 – ES – DSL – 索引分割.mp4
├─097 – ES – DSL – 索引别名.mp4
├─098 – ES – DSL – 索引模板.mp4
├─099 – 回顾.mp4
├─100 – ES – 读写原理 – 写流程.mp4
├─101 – ES – 读写原理 – 读流程.mp4
├─102 – ES – 读写原理 – 搜索流程.mp4
├─103 – ES – 读写原理 – 并发写控制.mp4
├─104 – ES – Shard与段 – Shard数量.mp4
├─105 – ES – Shard与段 – 段合并.mp4
├─106 – ES – 客户端 – 准备环境.mp4
├─107 – ES – 客户端 – 单条写入.mp4
├─108 – ES – 客户端 – 批量写入.mp4
├─109 – ES – 客户端 – 修改.mp4
├─110 – ES – 客户端 – 基于id删除和查询.mp4
├─111 – ES – 客户端 – 条件查询.mp4
├─112 – ES – 客户端 – 聚合查询.mp4
├─113 – 日活宽表 – ES工具类.mp4
├─114 – 日活宽表 – 写入ES.mp4
├─115 – 日活宽表 – 作业.mp4
├─116 – 回顾.mp4
├─117 – 订单宽表 – 写入ES.mp4
├─118 – 日活宽表 – 状态问题.mp4
├─119 – 日活宽表 – 状态还原 – 1.mp4
├─120 – 日活宽表 – 状态还原 – 2.mp4
├─121 – DWD到DWS – 总结.mp4
├─122 – 应用层 – 简介.mp4
├─123 – 应用层 – Kibana – 配置渠道日活.mp4
├─124 – 应用层 – Kibana – 配置热力地图.mp4
├─125 – 应用层 – Kibana – 配置大盘.mp4
├─126 – 应用层 – SpringBoot – web服务介绍.mp4
├─127 – 应用层 – SpringBoot – 技术发展过程.mp4
├─128 – 应用层 – SpringBoot – 简介.mp4
├─129 – 应用层 – SpringBoot – 初始搭建.mp4
├─130 – 应用层 – SpringBoot – 开发分层.mp4
├─131 – 应用层 – SpringBoot – 请求打通.mp4
├─132 – 应用层 – SpringBoot – 请求参数 – 1.mp4
├─133 – 应用层 – SpringBoot – 请求参数 – 2.mp4
├─134 – 应用层 – SpringBoot – 请求参数 – 3.mp4
├─135 – 应用层 – SpringBoot – 请求参数 – 4.mp4
├─136 – 回顾.mp4
├─137 – 应用层 – SpringBoot – 请求方式.mp4
├─138 – 应用层 – SpringBoot – 状态码.mp4
├─139 – 应用层 – SpringBoot – 业务层.mp4
├─140 – 应用层 – SpringBoot – 数据层.mp4
├─141 – 应用层 – 日活实时监控接口 – 接口介绍.mp4
├─142 – 应用层 – 日活实时监控接口 – 搭建环境.mp4
├─143 – 应用层 – 日活实时监控接口 – 测试连通.mp4
├─144 – 应用层 – 日活实时监控接口 – 查询总数.mp4
├─145 – 应用层 – 日活实时监控接口 – 查询分时明细.mp4
├─146 – 应用层 – 日活实时监控接口 – 对接前端页面.mp4
├─147 – 应用层 – 灵活查询接口 – 测试连通.mp4
├─148 – 应用层 – 灵活查询接口 – 类别统计 – 1.mp4
├─149 – 应用层 – 灵活查询接口 – 类别统计 – 2.mp4
├─150 – 应用层 – 灵活查询接口 – 明细查询 – 1.mp4
├─151 – 应用层 – 灵活查询接口 – 明细查询 – 2.mp4
├─152 – 总结 – 1.mp4
├─153 – 总结 – 2.mp4
├─154 – 总结 – 3.mp4
(3)\笔记\笔记；目录中文件数:4个
├─01_大数据项目之Spark实时（数据采集）.PDF
├─02_大数据项目之Spark实时（分层处理）.PDF
├─03_大数据技术之ElasticSearch.PDF
├─04_大数据项目之Spark实时（可视化）.PDF
有需要联系v；加客服窗口的联系方式
摘要：本文深入探讨了Spark实时项目Spark Streaming的最新升级，从计算分析到架构实施的全过程。通过详细的阐述，结合课程代码笔记资料，为读者呈现最前沿的技术动态，助力读者掌握Spark Streaming的核心技能。
1、计算分析
Spark Streaming是Apache Spark的一个扩展，它允许实时数据流处理。在计算分析方面，Spark Streaming提供了强大的数据处理能力，能够对实时数据进行高效的分析。通过使用Spark Streaming，可以实现对大量实时数据的实时监控、实时处理和实时分析。
例如，在电商领域，Spark Streaming可以实时分析用户行为，为商家提供精准的营销策略。在金融领域，Spark Streaming可以实时监控交易数据，及时发现异常交易，保障金融安全。
此外，Spark Streaming还支持多种数据源，如Kafka、Flume、Twitter等，可以方便地接入各种实时数据。
2、架构实施
在架构实施方面，Spark Streaming提供了灵活的架构设计，能够满足不同场景的需求。Spark Streaming支持微批处理和全流处理两种模式，可以根据实际需求选择合适的处理方式。
在微批处理模式下，Spark Streaming将实时数据划分为小批量进行处理，适用于对实时性要求较高的场景。在全流处理模式下，Spark Streaming对实时数据进行实时处理，适用于对实时性要求不高的场景。
此外，Spark Streaming还支持多种部署模式，如本地模式、集群模式等，可以根据实际需求进行灵活部署。
3、课程代码笔记资料
Spark实时项目Spark Streaming附带课程代码笔记资料，为读者提供了丰富的学习资源。这些资料包括详细的代码示例、操作步骤和注意事项，帮助读者快速掌握Spark Streaming的核心技能。
课程代码笔记资料涵盖了Spark Streaming的各个方面，从基本概念到高级应用，为读者提供了全面的学习路径。
此外，资料中还包含了大量的实战案例，帮助读者将理论知识应用到实际项目中。
4、最前沿新升级
Spark实时项目Spark Streaming的最新升级，带来了许多新特性和改进。这些新升级包括对数据源的支持、性能优化、易用性提升等方面。
例如，最新版本支持了更多的数据源，如Amazon Kinesis、Google Pub/Sub等，使得Spark Streaming的应用场景更加广泛。
在性能方面，Spark Streaming进行了优化，提高了数据处理效率，降低了资源消耗。在易用性方面，Spark Streaming提供了更加友好的用户界面和操作方式，降低了学习门槛。
总结：
本文详细阐述了Spark实时项目Spark Streaming从计算分析到架构实施的全过程，结合课程代码笔记资料，为读者呈现了最前沿的技术动态。通过学习本文，读者可以全面掌握Spark Streaming的核心技能，为实际项目提供有力支持。
本文由nayona.cn整理
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