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java自学网（www.javazx.com）-java论坛，java电子书推荐：《 基于Hadoop与Spark的大数据开发实战》4 W# l+ P# H6 s
java电子书推荐理由：1、选取知识点核心实用，以互联网 实现终身学习 2、以企业需求为设计导向，以任务驱动为讲解方式 3、以案例为主线组织知识点，以实战项目来提升技术 4、充分考虑学习者的认知曲线，由浅入深，边讲边练) w% T. {( C! i& H
7 J; U4 I4 l! ~
作者：肖睿 丁科 吴刚山9 J+ o5 L2 e( Q. u8 T. R2 s
出版社：人民邮电出版社
" g1 p K, U4 }' O出版时间：2018-04-01 , d) B* `2 m, S3 E7 b
书籍价格：52.10元
! a! @4 K* u3 C% o
* |2 y' k) @+ I3 ^, J9 } . c* V4 [8 x7 F( a/ p) p+ N
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1 U \( x. B4 s7 X4 `java电子书目录：
# G5 a) x- g( M# d- d第 1章Hadoop初体验 1
3 { e. M% A, C* m" D6 }$ f3 M. r5 \* r% q. d
任务1初识大数据 2
. s, Z" I8 A; B$ `" k7 |
/ d6 I( j3 e. ]; v' a6 A- C4 V8 I: s1.1.1 大数据基本概念 2
( ~) V6 u/ s6 ~% @, }9 a8 k* i9 f, Z
1.1.2 大数据带来的挑战 3
9 }9 {0 \. h; Y1 \' b2 r+ [9 Z2 t5 B" T/ j0 T6 I! s- v
任务2初识Hadoop 3
9 x* J$ p) B* Z1 o5 j
) \# C/ ^0 T Y/ Z9 g1.2.1 Hadoop概述 41 I( u7 N, [+ [( Y- t
! @- I( S' N% `" b5 Z* e
1.2.2 Hadoop生态圈 69 j% r. D; J2 Z3 F
1 J5 G" \! V' V d. P1 G
1.2.3 Hadoop应用案例 89 O* _ O( X& H/ l
, s- }4 P9 r: u1 l8 I/ L
任务3安装Hadoop平台 9
- |: q% B9 m" D' v- Y' J' c% M0 q* S% ]& M" G+ y5 h7 P& _2 R$ w, n
1.3.1 安装虚拟机 10
' \9 T* j0 E+ l
) C; s; S, s- J/ d1 T1 B1.3.2 安装Linux系统 13
* x) S* f- G4 W9 F5 A
" T5 s; J4 ?( @8 Y! H$ H5 B; q1 V: s1.3.3 安装Hadoop伪分布式环境 30
& [0 |& ^ _7 @ e2 d/ {9 e3 B4 s/ q" Z0 g4 Y* \8 H* Z- _1 {& p% U4 K
本章总结 34" }, L; e7 P" r8 H+ w
( h) F, R) ?7 d! D/ O/ R" n
本章练习 34, \- ?) {* ~! e& W
5 I. ^ l! N7 g: }$ J7 F3 }0 B" v" ?第 2章Hadoop分布式文件系统 35
1 Y5 K) H/ q: j0 j7 ?
0 T- T% C0 [: z+ }6 h任务1HDFS入门 36& g! T( }6 a, c, A6 f6 k
% Y0 D8 I3 M! b P9 ~6 ~ L1 F2.1.1 认识HDFS 36
( n G% l$ g- S3 p6 j. `, A; f; X' v
! u2 K" W" T" I( Z9 s, V: V2.1.2 HDFS基础 385 M" B' E7 \# t' M
7 R/ N. _* C+ G/ d& J9 ]6 Z5 h
2.1.3 HDFS架构 40' l% x. }# P3 X6 [
7 {2 }* k% T9 z9 N5 S h任务2HDFS基本操作 41. {9 T% j4 B, @/ p P7 T
$ S% u w) M O. V! P( o2.2.1 使用HDFS shell访问 41
8 X8 Y# _! X- M7 t, q5 Y X- L
2 s* S8 h l" _! f/ X2.2.2 使用Java API访问 45
3 O/ g5 e) q# N) z. K/ A- |/ U
( Y. z4 ]3 D0 p) H任务3HDFS运行原理 48! W( u7 t9 l9 ]% w: c2 H
! v9 Y' A& I" k4 L# g! B! s
2.3.1 HDFS读写流程 49! ^- T4 `7 B1 ^7 q
5 |' c2 J$ }( h7 t7 o* k! R v2.3.2 HDFS副本机制 508 i. I! Z6 x$ Q @5 b
% u: V# c" Y% `& v$ ]7 N2.3.3 HDFS负载均衡 51
0 [2 W3 h' g5 e3 G5 c
8 y$ n3 z4 X2 ^" q6 P: k; X2.3.4 HDFS机架感知 52* Q8 V$ J+ P" M( I2 O1 w
' j4 D" }- {: T5 X3 Y任务4HDFS高级知识 53% X& x) i7 F1 y
+ k7 J' Q" x7 b; m! d2 f9 q6 d v; Q
2.4.1 Hadoop序列化机制 532 K% f @+ H& Z) ?0 x& A( O
# b r2 B6 b( b( I
2.4.2 SequenceFile 58, U- ~9 o n6 C# u" M5 J# \
9 [# i/ L5 P% J" H2 \. } b+ E& l0 w2.4.3 MapFile 63
4 M& ]' U$ W0 |* v* i4 I# {& ] p x4 q7 _
本章总结 65 I! u1 q {8 r0 T
4 w/ C! ~1 k: @ }6 l7 W本章练习 66
5 @. z1 m* S$ z
' M! R v* Z. {第3章Hadoop分布式计算框架 671 M0 U7 V) t7 G& r7 @. G
) k7 Z/ L2 k1 V$ u5 d& J
任务1认识MapReduce编程模型 68
4 A: O6 X5 K) h" q R/ r, b! r. I; r3 q; R* `& `9 L0 u3 }7 R* u" J
3.1.1 MapReduce基础 68
( J& b, D: \. R' | @8 @0 J$ j
0 o+ C9 K0 Z, N6 ]$ Q8 E3.1.2 MapReduce编程模型 69, g# H9 D& y3 w* E
/ _0 ?8 B9 Q0 O9 B5 G+ J4 @! w
3.1.3 MapReduce词频统计编程实例 70: Q/ D" j `; Z2 _! ?9 C# {
w, U) K- ~" w$ e; n任务2MapReduce应用开发 75
8 Q. B( w1 _9 y* w
# U5 X! H9 K) P4 J$ b4 h* m3.2.1 MapReduce输入/输出类型 75
E& e7 _2 O& G+ `9 x; s% f6 h" D$ C; d4 [, |- V
3.2.2 MapReduce输入格式 765 a' g2 r: c: s. D: _
9 K" [1 M* Q" d" I; |+ P2 A0 l0 l3.2.3 MapReduce输出格式 78( i) ]1 R% `' |" n8 R" L- i
6 ?8 O8 G# c$ z8 h! }/ W, Y" \1 U
3.2.4 Combiner操作 79
3 z& f0 @7 |8 L# _9 s8 T& k- k( z+ p
; X, I- c4 F, L- o( D3 ~3.2.5 Partitioner操作 82
& j, A+ j( T' B, a
) k: F6 ?3 M( Z3.2.6 自定义RecordReader 862 H6 T1 a0 p! w, L
+ b$ d1 L: a0 O! _. j1 C0 \
任务3MapReduce高级应用 92
: ?0 o5 ~8 Z8 s! B
3 v1 B- t) g+ |3.3.1 使用MapReduce实现join操作 93
* y1 W6 r9 I: {! h9 h H
9 `& H. R: p: _# T; N: m3 R& w4 k3.3.2 使用MapReduce实现排序 100$ ^4 |1 {" L* L$ T6 {; u
6 A% i& s; N7 h0 t
3.3.3 使用MapReduce实现二次排序 103
$ \* w( L7 V2 B; _. j& d! V" o0 I, ~
3.3.4 使用MapReduce合并小文件 108
O6 D4 r2 P7 k0 p0 J8 e
, K9 h: W9 t2 ~本章总结 113# L' T' |& y% B5 G- ]$ g' `6 z
. y" [8 g3 `4 ?; a: W* \% }本章练习 1135 c9 k1 z9 K- F& [8 J9 j; v" N
A$ X. [! f; J
第4章Hadoop新特性 115
0 A+ o/ p' F* j3 O7 f" g1 r8 D2 F
* `. e: Y2 }; D8 g n& P任务1初识YARN 116
& y# c$ c/ C1 z7 f% O) `' ]" O) n3 N) Y
4.1.1 YARN产生背景 116% o5 k7 B5 ^/ C7 t$ Y. g+ z+ L0 `
. E: S4 |# e, q( F; o7 P
4.1.2 YARN简介 117
! I6 \/ \& D) ]/ h' m2 p* X# d0 K( X4 J) e/ S5 b; M& F, V) D- P0 A/ q
4.1.3 YARN架构设计 119
~5 T- J. t- {! L ? R# q4 Z1 ]# y9 L6 c4 s/ Q
任务2了解HDFS新特性 1212 R; q9 c9 \3 E6 Y6 U
2 N6 P5 r; }* }2 }2 ^4.2.1 HDFS NameNode 高可用机制 1212 z }. c5 c k
+ r/ v- I; j! E' w* x D8 C
4.2.2 HDFS NameNode Federation 129% ~/ w# a" R8 i
7 v; u+ J# G% W; l% R, S
4.2.3 HDFS Snapshots 130
. h2 T. S) _' v; u
' _1 e; Q0 c3 L1 d) {4.2.4 HDFS REST API 134 o9 J6 U9 s6 n- D
: X6 y3 f7 `& G5 T! r8 P4.2.5 DistCp工具 134. ?& W9 A9 z. g* N2 E0 Z
. Y8 K. g, l) K/ i任务3了解YARN新特性 135 _' P& t3 F9 ]+ o
! E8 w1 E v3 U% S! i
4.3.1 ResourceManager自动重启 1352 E0 R, c. @* c0 n H9 A- A+ R
+ \& J1 m8 d. B L: g
4.3.2 ResourceManager高可用机制 1363 y# x: s0 r. N6 Q/ ~, n- X
& j5 F) L" R) {! C( n
本章总结 139
+ u9 k6 S( q. J3 `4 g
9 n# L) I8 d& t* I6 \' `* u. \& b, @本章练习 139/ ^+ L" ^- Z9 J, ?+ E
/ l2 z( B- `, h9 I' l: Q
第5章Hadoop分布式数据库 141
4 P2 n: p: b# U' |- U' l% w, P( V, x w! N% Z- h- C. F# V* l) l
任务1认识HBase 1424 \% N, J' u0 D7 Y( z$ B- r
2 N1 p" c0 g. s8 f% V; F3 f5.1.1HBase简介 142
/ j9 o1 c( Z' z6 K( F8 _6 K; z, \' @) U$ [& F
5.1.2 HBase体系结构 143
% K a5 z+ D' G+ W9 k4 e: v
7 o( `" r( @* ]; B6 ?' z5.1.3HBase数据模型 145
: L$ w8 z+ c) m% A$ V/ A6 G/ f2 F0 b r
5.1.4HBase的安装 148
D5 D# Z& C: l3 d- p+ h3 N% n7 |! W5 t+ z
任务2HBase Shell操作 1555 @" k! i5 s/ m5 v9 Y; G3 B6 v
6 y7 R! p8 `8 M N6 G3 a' U1 J6 |
5.2.1 HBase Shell简介 155
- g, k# x4 H- Y, F" W |8 l7 s( d- }- \% X& j
5.2.2 HBase Shell的使用 156
( o L/ m) Q# T. x* X8 N
, Q4 ~: n5 U7 u' A任务3HBase编程 162
3 V" i/ x @" J7 j3 \7 }; n$ \0 W5 p+ e+ X7 J
5.3.1 开发HBase应用程序 162" `$ i4 Z' {$ m* ^+ ~+ @9 T+ ~, |
% t: _/ Y9 k A' O% W$ d. L
5.3.2HBase数据存储管理API 163
1 Z3 C& H; U, ~8 s9 _; p7 Z9 a9 y' |4 H* E' c- v, s0 g+ d
本章总结 175
: r- ^6 X- r& [1 X" @% e b/ Y5 N$ t- ?4 C* H- X( J7 [3 V: I
本章练习 175
$ z! F, i0 |# j. k% U% E: x) N6 z: Z# W) F' I
第6章Hadoop综合实战——音乐排行榜 177
Z3 \# A( Q# @% S1 h2 o. v' [; D) S
任务1MapReduce与HBase的集成 178
- ~1 |) `- S( |1 {& e" r2 u, M N: c) [; u6 O- C
6.1.1 MapReduce与HBase的集成环境 178/ D, t' l/ e+ V N4 `7 [$ F. V
% u. B; K7 M% t A1 b7 o6.1.2 批量数据导入（Bulk Loading） 181
# d5 X& ~' _/ Q
3 @; \' J8 V7 t2 q任务2HBase MapReduce API 182
( |; w" R D1 R1 S+ }9 K- ^
, X: y7 F: f3 E: E8 v8 R( `6.2.1HBase MapReduce API 简介 182/ q7 H4 d4 [8 B' r. L
4 ~3 l+ ?$ s1 {: l y4 D! c& i
6.2.2 TableMapper的使用 1830 Q+ e+ a7 a1 i
5 r2 [) `. _& Q0 U6.2.3 TableReducer的使用 1958 l2 F/ m; y$ \* [9 L* [
- ? x! r& K0 Q* n3 |任务3实现音乐排行榜 1971 K. Z ?1 v ?. T+ V, d# i! f- U
& ^: ?! Q! V9 N6.3.1 程序的结构与实现 1984 ~% ^! j: [6 p* q V
$ M0 _; v; ^) @* f1 M
6.3.2 HBase数据库设计优化 2051 D) d; h5 Q k! N9 O# {
7 f/ f# i: n2 }8 c! M# T6.3.3 MapReduce全局共享数据 205$ h2 z- D9 ?7 Z6 a/ F* `1 q, E% B
$ S2 e( q/ O' S% Z本章总结 207
- t1 X ]0 [ u s( o5 N! f3 e" M
- a' L7 S7 w$ j* M! a' {7 y本章练习 2074 u1 X1 x0 n6 _: }7 ^2 i) G
/ D- `4 s/ C8 E第7章数据仓库Hive 209
: I1 X2 }$ c8 K, r3 ^. k/ L: `# a1 D* I8 A$ d
任务1Hive基础 210
- i% w/ X2 v) h: V# v! `
" v- `" }: I4 r8 N2 I3 g, d+ z7.1.1 认识Hive 210
2 j' e0 ?) F) H& m+ A1 t+ ~: X
' L5 N2 c; O# o' g3 _7.1.2 Hive架构设计 211
6 y. [) o$ M4 \
6 l* A- [: u! G# D( |8 L& N( Q9 ~7.1.3 Hive与Hadoop 212
/ Z' c/ B. y& X& \; A4 d1 t
2 T/ V* w. Q( x5 ^* t. I7.1.4 Hive与传统关系型数据库 212
% u+ _) l* y+ v! k: o; c# G) K( @& U, n- V
7.1.5 Hive数据存储模型 213( ?/ q; u: q* G+ a2 [) v: n
2 l% y8 \- u. x# \' v7.1.6 Hive部署 213; H/ `6 g, h- ]$ L1 ^
8 b: c. }- d: P$ H& w
任务2掌握Hive操作 214
, v: z r& |1 h5 ?! D
: x2 I, B1 [$ i% g' t% e: B7.2.1 Hive DDL 214
0 J/ U0 ~! _' k; `2 t& i, z9 U
/ U0 d( [" x( ~- W# S7.2.2 Hive DML 217
w" k% C& s6 z7 H7 b- a- R7 l7 s; z, C' }+ E& E
7.2.3 Hive shell 222
3 k4 y3 E7 c" d2 S9 o
: o) i; C6 z" U* r. |: x任务3Hive高级应用 223
f+ W. M6 |, {* F9 p' J- I2 t* l- @4 f; x
7.3.1 Hive函数 2240 B( O+ k a0 T* h. q7 h8 u
4 b- k6 w2 s5 T, k' [: W' g7.3.2 Hive调优策略 227
) \$ B( n2 H9 E% [
( R7 S$ v" Q, c9 K M8 [4 u v本章总结 2329 ~% U0 B" g% ]5 @1 Z
, ]# A# K/ ?3 q) R本章练习 232, `7 k9 a! m& g7 `
% z* M) d0 a8 A" R4 O
第8章大数据离线处理辅助系统 233
9 R+ Z: Q9 C. J+ |, L4 J" l1 p# E# h7 A; y8 E+ O
任务1认识并使用数据迁移框架Sqoop 2346 K* e: i" ~ F+ ?' v
# M- o7 T6 X m: _, w2 ~# ^8.1.1 Sqoop简介 234% M$ g$ f1 W0 s8 L s" J
4 d, o2 e; P+ \; M3 @8 T" r$ [
8.1.2 使用Sqoop导入MySQL数据到HDFS 239
" b! l& T& X0 R a' O3 [* S, C. J F9 g; [0 s6 p- e' i- ~+ ^
8.1.3 使用Sqoop导出HDFS数据到MySQL 246
* k' v6 c _9 T; _8 N( I m2 i4 P6 m! c
8.1.4 使用Sqoop导入MySQL数据到Hive 248, C: \2 h' \. d) H& Z" m9 i0 w! }
1 B& n, G0 ^/ u, u' O8 o8.1.5 Sqoop Job 250. W& x- T* S% x- a! T
7 ?( Y5 E& E6 G
任务2使用Azkaban实现工作流调度 250
! w9 ^1 o1 W1 H, N3 [) l' G0 o9 n9 ~
8.2.1 Azkaban概述 250
& p( I1 w9 Z1 B6 ~& O: g' q: e6 F; y8 d
8.2.2 Azkaban环境部署 252. I8 Q$ r7 X0 k- N. W( E
9 W/ C/ z8 e: x& L& \: T8.2.3 Azkaban应用实例 256
" P* {/ {; `; I7 d4 k& m
9 z5 |/ b* k5 D1 d m本章总结 259+ I" c5 l5 n" T
( p# j8 T0 I' E1 D1 i
本章练习 259: v* b+ a4 |5 a" m u3 H
7 j# f7 u. v2 V' \9 h/ @: y. j第9章Spark基础 261
+ L. C# F6 M/ s# p! Q5 [. b! V( E* t6 C' V
任务1Spark入门 262
6 m/ y. G5 c; D
2 c, w# ~) [& z& {. V0 f9.1.1 Spark简介 262
1 B1 x- o) g4 `6 C8 e* N! ~: O& Y* {7 [
9.1.2 Spark优势 262
9 U& R. N( X) |* E+ ~
?; [: {: {% K" t/ _ S7 N/ M9.1.3 Spark生态圈 264
8 h D& A( J7 N& N: O; H# ] u
3 @# b, ~2 N3 }/ I! p任务2Scala基础 2676 ]' f% e8 J, A
& i3 J; p- B1 w9 S9 z) j/ o. Q, H9.2.1 Scala简介 2688 C% E8 X( Z) D2 a0 d: F0 G8 n/ C5 S1 T
1 N5 Q$ } E8 J% g$ t
9.2.2 Scala函数定义 271# `% H# `) f! A8 l1 d
1 }+ _0 a1 `. \" D2 `4 G& K9.2.3 Scala面向对象操作 272) |: B7 M k' K1 K
- v- I( q) x, s9 N% q& Q9.2.4 Scala集合的使用 275
" v) y. |+ z- T/ Z9 N9 T1 [( }3 e, b- ~1 p
9.2.5 Scala高阶函数 278
8 b- Q* T: M2 h+ y- r0 \3 ` A; m0 F7 P3 r& e" v! A
任务3编译Spark 281
! g1 ]/ g. M0 ]; E: \; t
( X, d% M" u. x) X0 n) T3 X8 s9.3.1 下载Spark源码 281
2 h; P& h. G6 J a4 w9 |( I2 z0 O& K& \# D/ b
9.3.2 编译Spark源码 282
8 ]8 {* q) ~" M. E; s; y' \" o0 i, O- P( ?1 ^! u1 W" G
任务4Spark初体验 284( s2 D+ g$ \7 I4 d8 `
I' Z+ h0 [ i3 L: {9.4.1 Spark环境部署 284
/ t. Y4 |) U& f2 V" I
* { e) X" b/ O9.4.2 spark-shell 285
( \5 `- h3 C/ q0 a8 G) {, Q% q$ S2 Y ^9 I: _
本章总结 286$ {. `! `. I k, Y0 n1 K. ~
5 b4 d7 ^' [- ?0 \" q+ Y本章练习 286
% k7 V9 b0 [6 z7 r0 L* k# p' w
, e. c/ U, a( H3 g% A( X& b( B% J& d第 10章Spark Core 287
1 P; w* P3 G7 b" L6 o; u0 [* C0 a6 G$ N9 s, x
任务1Spark RDD 288
2 A1 V2 F4 m2 u8 d5 o3 P
! [) B( `( _1 }, G2 m$ I10.1.1 RDD介绍 288
/ n! v3 ?1 s" M$ t
* z" c$ }; [' t* {10.1.2 RDD的创建 289
0 H9 }' p9 h# F: ~' C4 S. n T* F! J! ^% F' ^0 X2 ~" l* _4 k) c
10.1.3 RDD的转换算子 2913 a3 Z5 ~0 u8 W, b! w0 {7 `* g8 b
1 m+ _* }7 `- z6 K
10.1.4 RDD的动作算子 2935 O5 L+ `( w# B" [4 v- C) d. z
5 ?! e2 T: \" U8 f
10.1.5 RDD的依赖关系 2952 U& D- V- [& Z( I: y6 k
+ s2 i* Y/ b! E# q
任务2RDD高级应用 297
/ I9 U- l- k' ~2 C5 Y9 R, g f3 |. t
10.2.1 RDD缓存机制 297
6 l: [2 ~: Y- ~$ M9 M* H& ]& ^* H( W* r$ H
10.2.2 共享变量 300
9 h9 k$ Y5 p, A. A& M/ Q- @7 \ W0 x& F- V* Q0 b: s0 y) q
10.2.3 Spark架构设计 302
/ |& R6 k! o# a, N/ `7 G& V
6 d8 x. V0 L+ p* X& k+ R. P# p任务3基于RDD的Spark应用程序开发 303
" `3 r5 I0 \) d& ]
2 n+ z( S' ~- w W( T" U10.3.1 准备工作 303
& {; j9 t+ x7 c3 G, j" }1 V5 K
. S# l' c$ t; L10.3.2 词频计数实例 304
5 A0 U5 @3 l5 Q4 F. |) B/ u& }6 [0 M- ^4 k4 s/ _# v
10.3.3 年龄统计实例 308+ @, b( G1 F5 E$ h& z. ~0 S
- {! J! x( ] S6 M6 k* d本章总结 309
( x# R& b) L9 d: f
& R3 n+ E$ M( b' m `, I本章练习 309
# x3 w2 c) P8 p7 `" Y9 E( o- z: S$ |/ W; K, Y, f; Q$ C, [( v
第 11章Spark SQL 311
8 K3 x$ X; {1 u; A T8 G
2 I* V) [: {8 c1 q任务1认识Spark SQL 312" b* } D) D, N6 K( |4 k
. _' Z* G6 _) B* M) e) W. G- [11.1.1 SQL 312
& a& h2 d3 d6 C# u
! k2 x/ @2 c6 S: M/ F. W1 q11.1.2 SQL on Hadoop框架 312
' s7 B7 h; W: u" q
8 w7 f4 X5 M1 S& p6 E+ ^9 f11.1.3 Spark SQL简介 314
' r; |$ O! \8 }4 h. U! M- r
7 B' |& t# d! T+ r4 z/ E$ l1 E任务2Spark SQL编程基础 315
9 H* {: |2 b+ t; T: h7 f$ O4 Q8 ]4 |/ i
11.2.1 Spark SQL编程入口 315
; W* j, A5 s: W& J) ^5 e
9 d" u/ h0 {" j1 D: a0 u, h11.2.2 DataFrame基础 317
& z* F7 O) C) U- f% g7 u& y. w1 U: N) }6 `
11.2.3 DataFrame编程实例 318
* a m& p/ R' A
# V. H) q m% ]$ m; ^5 |任务3Spark SQL编程进阶 325
% x5 l6 B v# ]+ `) T
4 g+ K( \ I" o11.3.1 Spark SQL操作外部数据源 325 G! K) x0 A7 u7 U$ C2 X9 e/ o
9 V; U3 ]% ~4 ?$ F0 }8 R3 ?+ Y11.3.2 Spark SQL函数 329
1 G C5 Y6 X8 j9 R# m6 \$ c6 W" ]' C! G1 h/ ]) D4 v
11.3.3 Spark SQL调优 3327 s* @3 b" h9 [
& j: |0 V! N% W; y+ _& R本章总结 3345 j9 ^4 d& t; Y w& S' @
: m- m! q6 l: L5 M
本章练习 3355 H1 E% ]0 k f( H M' G, u
' I+ L) E0 W/ c# _5 ~* H6 V
第 12章Spark Streaming 337
+ S) o# \) [/ Q8 t" Q7 n4 T5 }, [$ \0 o4 i' q; i6 \
任务1流处理框架及Spark Streaming 338
1 c3 g. r! h4 c+ \; O5 O, X6 h
% ?' K7 T3 Q* }12.1.1 流处理框架简介 338
- w+ H* R! p' z2 @
- w! `: a- i0 F& q8 b) F12.1.2 Spark Streaming简介 340
5 s! Z( r: D( V: q1 t5 e$ P" _5 h+ Y' X. `
任务2使用Spark Streaming编程 343; O/ U& l) v9 g! V5 X. |. |/ |
! q8 s5 H* s2 w; o! x) M% d/ ] o$ b
12.2.1 Spark Streaming核心 343
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12.2.2 Spark Streaming编程实例 348
4 r" V3 W! U L5 L4 E+ N+ [% a) c9 E% ]5 K. d
任务3Spark Streaming高级应用 352
, s5 \9 ?( M% P: z# q, D
4 g' {( i- q; U" c2 E8 K* ?& \. [4 X1 J12.3.1 使用Spark Streaming整合Flume 353
5 r8 `! w( r4 [' ^ \+ p$ G- w8 c& B
12.3.2 使用Spark Streaming整合Kafka 356
1 v/ w- l# g# R
: b( C+ v3 w' s, [" p' [/ z. ]12.3.3 Spark Streaming优化策略 361
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本章总结 363
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本章练习 363
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; G. i; B% \! _* O附录 3653 {! W. @2 ]' A0 r3 |6 P
1 b% Z, Q, [4 X! O' R
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发表于 2018-7-3 20:32:00
