我能学到什么?
录播内容
60 讲座
04:42:56 小时
章节一 Flume安装部署及应用
5 讲座
00:36:14 小时
- 第1章、实时计算概述
- 1.1 Flume安装与配置 00:06:21
- 1.2 Flume采集网路端口数据 00:09:10
- 1.3 Flume采集文件数据 00:07:05
- 1.4 Flume采集文件数据到HDFS 00:13:38
章节二 实时应用的基本组件KAFKA
7 讲座
01:05:53 小时
- 第2章、实时应用的基本组件KAFKA
- 2.1 Zookeeper集群的安装与配置 00:12:18
- 2.2 Kafka集群的安装与配置 00:11:04
- 2.3 Kafka的命令行应用 00:07:48
- 2.4 Kafka生产者API的应用 00:21:02
- 2.5 Kafka消费者API的应用 00:07:03
- 2.6 Flume与Kafka的集成 00:06:38
章节三 实时计算框架Storm
8 讲座
01:14:39 小时
- 第3章storm安装与体验
- 第4章Storm原理与应用
- 第5章Storm原生应用程序开发
- 第6章Storm Trident应用开发
- 3.1 Storm安装与体验 00:15:29
- 3.2 Storm应用开发 00:13:47
- 3.3 Storm原理与应用 00:18:48
- 3.4 Storm应用程序开发 00:26:35
章节四 实时计算框架Spark Streaming
14 讲座
01:16:57 小时
- 第7章、Spark入门与安装部署
- 第8章、Spark核心概念与操作
- 第9章、Spark Streaming原理与应用
- 第10章：Spark 结构性流-原理与应用
- 4.1 Spark单机模式部署与体验 00:10:25
- 4.10 DistinctProcessor 00:06:35
- 4.2 Spark Standalone模式安装与部署 00:08:41
- 4.3 Spark On Yarn模式安装与部署 00:06:35
- 4.4 Spark Core算子综合应用 00:12:13
- 4.5 StreamingWordCount 00:11:54
- 4.6 WordCount_UpdateStateByKey 00:05:29
- 4.7 WordCount_Window 00:03:59
- 4.8 reduceByKeyAndWindow 00:03:34
- 4.9 SocketProcessor 00:07:32
章节五 实时计算框架Flink
8 讲座
00:29:13 小时
- 第11章、Flink简介
- 第12章、部署与运行时架构
- 第13章、DataStream API的使用
- 第14章、时间与窗口处理
- 5.1 Flink单机版的安装与部署 00:05:36
- 5.2 Flink Standalone集群版安装与部署 00:12:59
- 5.3 每5秒钟统计一次用户日志点击流中，用户出现的次数 00:05:29
- 5.4 用户的uv和pv的计算 00:05:09
工具与软件
18 讲座
00:00:00 小时
- apache-flume-1.9.0-bin.tar
- apache-hive-2.3.9-bin.tar
- apache-storm-1.0.3.tar
- apache-zookeeper-3.8.0-bin.tar
- davinci-assembly_3.0.1-0.3.1-SNAPSHOT-dist-beta.9
- flink-1.13.0-bin-scala_2.12
- hadoop-2.7.5.tar
- hbase-1.3.3-bin.tar
- kafka_2.12-0.11.0.3
- mysql-5.7.22-1.el7.x86_64.rpm-bundle
- mysql-connector-java-5.1.42
- phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar
- Python-3.8.13
- scala-2.11.8
- spark-2.2.0-bin-hadoop2.7
- sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar
- 《实时计算框架》作业集-大数据专业-无答案
- 实时计算框架实践指导手册
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