最新大数据Spark实时流统计实战

最新大数据Spark实时流统计实战

Spark Streaming实时流处理项目实战,是以爱奇艺视频实时数据产生和流向的各个环节出发,通过集成主流的分布式日志收集框架Flume、分布式消息队列Kafka、分布式列式数据库HBase、及当前最火爆的Spark Streaming打造实时流处理项目实战,一套代码让你掌握实时处理的整套处理流程,快速进去企业实战!

【课程内容】

爱奇艺实时统计的一个概述

生成环境中日志产生的一个描述

项目使用的技术点以及开发对应的流程顺序

互联网访问日志概述

日志的真实数据介绍并且讲解对应的栏目的log样式

脚本生成Log日志方式下

通过linux自带的定时器定时生成日志

启动和配置flum kafka

开发环境搭建

flume和kafka和SparkStreaming联通和测试

数据库的介绍和选择

启动hdfs和zk和hbase并且创建hbase表

写一个操作Hbase的工具类操作HBase增加

项目时间工具的实现

根据条件对产生的实时流做数据清洗并且封装成类

项目中的DAO操作Hbae的增加和查询并且可以分批保存和测试

保存手机的数据累加到Hbase中

功能二的DAO增和查询的实现

功能二处理业务逻辑保存到hbase数据库里面

项目运行在真实的生成环境上面

项目中spark脚本的编写和运行

数据可视化只为什么要可视化

数据可视化之web页面的搭建

数据可视化之第一个springboot应用程序

数据可视化之echart的介绍和使用范围

数据可视化之springboot创建web应用并返回html页面

数据可视化之springboot继承echart的页面

数据可视化之springboot替换成生成中的饼图

数据可视化之HBase数据访问的工具类开发

数据可视化之DAO数据访问层开发

数据可视化之展示层页面逻辑处理

数据可视化之ajax请求数据页面展示

数据可视化代码运行在生成服务器中

项目在服务器上面运行流程与过程

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