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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》
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出版时间：2018-04-01
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2 B9 ]2 a! @5 ^& P7 X ( _* p. m0 S/ {
3 p. n0 |( ~+ Q9 f, l( w+ k E$ j5 d2 L7 ^/ C! U7 G
java电子书目录：
+ T5 @2 {5 I; G& t第 1章Hadoop初体验 1
" R. h6 p% {8 S* d4 g* Z9 y7 a) B% c' ?/ G# N4 b4 j8 g( V( d8 {
任务1初识大数据 27 C) z6 Q7 c& m
2 x2 f' n) n: o* b
1.1.1 大数据基本概念 2
+ N, K7 z2 j( K+ x* P- J9 ^3 [; ^
* _6 z4 Y4 S+ g3 i' U1.1.2 大数据带来的挑战 3
. m) W* B! w9 i6 q0 K& @& L0 j$ ~2 F2 X/ W/ z8 G
任务2初识Hadoop 3
+ ~3 y- _( ]7 d+ _7 K1 Y
4 J6 }1 i y5 F1 ?4 c1.2.1 Hadoop概述 4
( Y: }, j1 Z9 i1 J* W
7 }% @2 \' T, F, S% o, i6 _1 C1.2.2 Hadoop生态圈 6
, I \$ z+ D) I/ F) D3 T8 }( {6 v: C) I4 b( a; Q. f( G
1.2.3 Hadoop应用案例 8
- D8 a9 }# U r$ r l% T
" w0 M9 v& r- f2 k任务3安装Hadoop平台 9$ J7 C+ {/ \9 n0 x/ N6 B/ W
$ q1 n$ ` E4 T! r. r* a4 r, F1.3.1 安装虚拟机 10
1 b' u5 \9 M$ c
+ X0 M5 N+ N! s1.3.2 安装Linux系统 13
7 a& z! E" o8 X6 @7 c& h- r
5 B9 Y8 C. `# p. K$ o1.3.3 安装Hadoop伪分布式环境 30
# O6 h9 c2 m. d3 R+ i
\! G7 {& Z5 S本章总结 34. z3 G/ y. v. y9 z
; @5 K8 c3 ]4 H& G* r7 Y本章练习 34
5 f) }2 H1 j# i6 T: H" c) `: y7 c
* S" V8 `/ A, z' C0 x7 K第 2章Hadoop分布式文件系统 35
; v$ j( o. c Q$ f/ O
) v7 S. X9 S1 l: @0 ~" O( B# Q任务1HDFS入门 369 q& w5 q# A N% ?5 ]
# I0 h# m( k3 P* C4 h2.1.1 认识HDFS 36
6 j1 k m8 p8 ]7 l- M! O2 ^! n
! e( P4 o! p% U3 I0 t2.1.2 HDFS基础 38
1 l3 W% C* j6 w; q# p) y% @0 S" E- ~2 k% J$ s9 i
2.1.3 HDFS架构 40* P. |7 H# R7 c' Y0 j( u& q% c
; f6 Z* [- ^5 L! `9 V( d4 S任务2HDFS基本操作 41
: I, ?* v2 ~% A& B+ |" e2 ^( R0 d1 |1 S! u7 |( w/ C( s
2.2.1 使用HDFS shell访问 41
# d6 N# }$ j" J2 @$ V1 M
7 d- I% U8 {+ u) ^1 [% n" R2.2.2 使用Java API访问 45' r- i- u0 A4 Z0 Z$ C
* _! \- ~0 h0 P- b
任务3HDFS运行原理 48
1 U. ^# K+ B4 {7 c( m6 g
8 v3 h" I! k( A9 K2.3.1 HDFS读写流程 49
5 u$ T, y6 E5 S* y3 U8 c# ]. o7 y* Q6 s
2.3.2 HDFS副本机制 50) Q) v7 r/ b) G
) { \9 Q7 p! g0 }
2.3.3 HDFS负载均衡 51) E% q4 a6 x r, p7 D% B4 O6 O
; B* D7 f* D5 A
2.3.4 HDFS机架感知 529 A8 c: Z- A/ X; g' s. u5 F
" t% G# K$ S* y任务4HDFS高级知识 53, E* _( e) I9 @! q% M o
& K. Z5 g$ W7 ~* z: o3 X
2.4.1 Hadoop序列化机制 53
% B( g7 a; M3 ~7 i/ T* t7 n1 u2 ?+ E
2.4.2 SequenceFile 584 [9 m6 C/ U+ Z6 ]. |1 {( V
7 B- A$ H( a9 V' H
2.4.3 MapFile 63' U) b. Q1 {) M3 k0 y& D
3 r1 Y( h; c$ z' I, ?本章总结 65
4 \, C" b" N& t- D: y3 P) F
) i2 k. k9 e! I) i本章练习 66
" ~$ r" X9 j6 ?, K% r! E
$ l2 } ~6 C( M* }- Z, v第3章Hadoop分布式计算框架 67
+ R- ^$ E1 Z, }. Q+ b
% B1 H$ X5 e# ~( |8 R' q7 T/ ]任务1认识MapReduce编程模型 68/ `" j8 n, e1 E0 C! K/ h
/ z; f6 `! y+ R8 z6 o2 O
3.1.1 MapReduce基础 68
6 l8 D% y, v: X, h
7 b- C: m8 F; l3.1.2 MapReduce编程模型 69
9 m7 c4 A9 M; E7 \9 d8 d% h
, C! F+ W7 }! l3.1.3 MapReduce词频统计编程实例 70
, {# E8 B# L. Y- l/ r+ A6 v' {
+ h0 F9 @1 j. f8 t+ p任务2MapReduce应用开发 756 x$ m0 [! J h- }7 s3 G, N
# g# V8 o# d+ `! o0 w2 W
3.2.1 MapReduce输入/输出类型 75
1 R( u4 b$ t, p9 Q/ K8 F% M3 p5 y4 f; _' j5 q
3.2.2 MapReduce输入格式 76 Q' R, {: S" V0 S& T# a! ]4 Q2 @2 h
9 u9 E) l9 s( d% f$ H: _3.2.3 MapReduce输出格式 78
p+ p5 W" Q' m e7 C
1 r" w. Z/ b) _8 r3.2.4 Combiner操作 79
# q8 E8 q; [& s* A: k. v. R
+ v4 T$ I2 j9 Q! S' J& f3.2.5 Partitioner操作 82
P* M! }9 Y# B% m o' `5 A0 ^6 B, O7 u
3.2.6 自定义RecordReader 860 H- ^/ ]) e5 l& ~ n" P/ d% q( T
3 z$ j& }9 M( `( {任务3MapReduce高级应用 92 G& G& h- V7 y
* X$ ^: ]- Q! x2 J) O, R- N
3.3.1 使用MapReduce实现join操作 93 t: f) ?: v( O% P8 W/ W
/ q- d- \) M" p4 m: P. H* G3.3.2 使用MapReduce实现排序 100
7 f0 f4 ]. }: M" N1 Z: i4 c! G( t( I+ k; {8 M+ H9 j
3.3.3 使用MapReduce实现二次排序 1031 A; k& D- |6 d. G- S$ x0 U4 e
* t1 {! H; H2 O. \+ |
3.3.4 使用MapReduce合并小文件 108 u+ S; T1 p* W4 V% s5 [+ y
; h( v" k6 R1 Q
本章总结 1139 i. Z+ g0 x" N
3 w2 w6 u5 d$ C" L本章练习 113
/ h+ l6 o3 G: a- I4 e% O8 q0 @9 J' G ^9 }
第4章Hadoop新特性 1158 S9 q0 w9 e8 Z: L/ O' t9 z
" N- L/ T+ r7 X* _' @9 j任务1初识YARN 116
- f6 o- B% R" W3 P# S9 U% c
3 ?5 r5 b* _3 a' B/ H4.1.1 YARN产生背景 116
' M6 R. y7 i! e8 ?& } T7 p
& N" i! o5 P7 ~- G/ ]& I$ r4.1.2 YARN简介 117 |4 v5 x/ L! }9 k# j9 i
; Y$ q- L, F s& }3 a
4.1.3 YARN架构设计 119
4 y- k% o- P# S
, K: G1 o& I/ a2 {8 v$ @# L- \任务2了解HDFS新特性 121
; l+ }# j& |. k; m2 |% j# B i. n$ v( Y' v. Q5 i2 ~$ C! A
4.2.1 HDFS NameNode 高可用机制 121' ?/ _( D8 l4 b o5 T2 x3 L! |
& _* w4 \- b0 m/ a P8 {4.2.2 HDFS NameNode Federation 129( B H/ e* j8 q( h( K
9 E( P X: E! E5 I, G
4.2.3 HDFS Snapshots 130& g0 o# I/ i' I3 H7 O1 y
! ~8 M. h4 a) y2 M( K+ Q
4.2.4 HDFS REST API 134
$ ~/ C, h; f- X5 r& m; Y
N+ W# q! Q8 g# O! U; g8 K! k# R1 k7 h4.2.5 DistCp工具 134' {8 Y* Z5 ~/ \* J' ~9 B
1 y9 s8 c6 p' t" f) {: P
任务3了解YARN新特性 135
& ^5 k1 W4 D( W# U& k8 Y
% e: |3 ~7 O R, s1 ]3 _' k( [4.3.1 ResourceManager自动重启 135
! t3 @8 \) D$ a8 @
1 r# L- H1 }8 H4.3.2 ResourceManager高可用机制 1369 Z; V& j, M1 m- [8 Z, q" ^
1 W5 {- U: v& K6 } S本章总结 139$ U# W$ g: j+ {# c
# b# T' j3 f' n/ @0 ~6 { |% a& A" p本章练习 139# X- \+ D8 c5 m* S: T" t6 ~
; r" o5 H4 N6 ?$ ~ B$ `3 [$ R第5章Hadoop分布式数据库 141" a0 d! G8 Z+ |% O. z" h L# c
, l$ X3 d) d' E/ V2 K3 P M; d
任务1认识HBase 1423 N* I. G# f* n' r* n$ Z$ P
( I- k: T. c# M
5.1.1HBase简介 142
! U, n5 r0 @$ y g0 O1 Z4 U# T6 P7 a' `
5.1.2 HBase体系结构 143
8 j: E h0 ^( n5 G$ b
- i0 }( {& y' X2 L5.1.3HBase数据模型 145) \+ x7 b) J+ Y" @* B
0 h" _8 D' c( @& [ C5 N5.1.4HBase的安装 148
; }4 U, s" J/ l6 S7 q: u
: `% n$ {# @* V: B* M9 M, F! q任务2HBase Shell操作 1558 c* X. ~3 B- D1 y. ~, v
/ X8 \6 z4 Y% M6 z5 o" ~' d
5.2.1 HBase Shell简介 155
: k% E# r( U* |8 E }3 ~
~; M2 o2 W8 o1 x/ v% z" d5.2.2 HBase Shell的使用 1565 U9 K2 ~+ w( a
; B8 @/ ^& x% R e1 `! P任务3HBase编程 162
9 e9 y( U( {! M6 `2 Z# S( T6 d$ B/ l# D1 Y* n* y) n$ [ p
5.3.1 开发HBase应用程序 162& X) I, [9 R& Y+ ]* D7 a
6 L& e* _) s7 k8 W- C
5.3.2HBase数据存储管理API 163
+ f" t, n: _! X" s2 u; @; C/ @0 T; y1 i& e6 c+ ]6 F: X0 g
本章总结 175
1 {. D) y( t) U2 a) s' S
, ^5 b! S6 ]* n+ J+ p# \5 i2 `; {. E$ l本章练习 1757 \$ V% k9 ?4 T; v. J
- N, U1 y' G6 }! z第6章Hadoop综合实战——音乐排行榜 177) x% ~1 ? U, ?; q8 y' O
! W e: W/ Z. E f) N任务1MapReduce与HBase的集成 1787 v8 T2 I+ \0 L# w8 E9 X4 L7 V
! ?1 h4 _# B b0 e
6.1.1 MapReduce与HBase的集成环境 178
2 Q# K6 ~: l: ^5 |; t4 ^
}9 E, f% z5 K( w7 N6 T$ N6.1.2 批量数据导入（Bulk Loading） 181
' [9 O5 |+ y& Z3 O9 M1 w
$ H, E$ v) `, w" J1 e任务2HBase MapReduce API 182
( `% y4 g# j* l+ ~9 q3 R! z/ a8 w8 K1 p6 K- l8 e8 _- `
6.2.1HBase MapReduce API 简介 182 |- {. e0 y4 X; W6 P5 G4 R8 x
. ~6 N: g* w/ l7 s; j( E# t6.2.2 TableMapper的使用 1835 J5 r# h+ W# Q" L, Z
% x4 e+ O7 E8 F1 \* n# P) v: a6.2.3 TableReducer的使用 195
) p1 q0 N. H! o& e8 R# N6 `5 d
4 x) h8 R; F$ a5 d任务3实现音乐排行榜 197 n3 O* u' H6 k3 d$ g3 p8 R
" ^" Y6 e8 C: x6.3.1 程序的结构与实现 198/ F' v0 f! @2 _- v7 _" s4 K: k
9 Y% U; h& r, i1 q; Q# E% O
6.3.2 HBase数据库设计优化 205- ]9 p/ m9 H, o, b
) @( \/ }: l/ G( q) O
6.3.3 MapReduce全局共享数据 205
! X/ S1 n7 p& t; z* T3 R3 z* }
. A" n$ |+ N0 s本章总结 207
( ^/ l; Z ^. `- C
, b, f6 f5 X. `; W本章练习 207
+ o3 p/ f% W+ P8 b' R' A8 C7 L3 ?' m7 l/ I% M; P
第7章数据仓库Hive 2097 N: H: T& k8 k- b
0 a8 S8 x: B! w- k# ~
任务1Hive基础 210: _+ N) d6 Q: d, O* W
% ]' h' _* h+ \+ { o! n7.1.1 认识Hive 210. m6 M% Q; z' s' W1 f' p( g' l* n
1 P0 a7 s3 t9 @7.1.2 Hive架构设计 2117 s4 O: _6 f+ j5 q! n
' K" F6 p b! n8 H; S- D7.1.3 Hive与Hadoop 2121 C8 N2 r$ Z! X H& d H
, z+ f4 t: y) P# [1 J* N+ j! V4 f! f7.1.4 Hive与传统关系型数据库 212$ b) J n2 p9 }
( g3 Z0 x, S7 e7.1.5 Hive数据存储模型 213
# ~0 r# w% I! y- |7 b; Q8 w2 I5 W: y; t1 T. n6 X: c% S& F6 F
7.1.6 Hive部署 213# s% [3 ^0 t1 f* o
0 b4 T8 V& ^& P. a/ s" u4 _任务2掌握Hive操作 214
% y! G- Q/ K0 B
2 \0 U" W; |! n0 I7.2.1 Hive DDL 214
& I% r3 D. I4 Q+ q2 O' d- R: P0 l
- d! e( P/ ~. n$ ]3 Y4 d7.2.2 Hive DML 217
* J( z/ ~/ u6 [0 N" X- h! N6 P# E6 D2 B2 _3 J
7.2.3 Hive shell 222
0 H2 z8 r; q1 ~9 d+ l) J( I' l3 _, r$ {) @# i, C( L4 f! l( O6 a: B
任务3Hive高级应用 2233 k) Y/ t6 P" w
1 T7 [# |" u! N: N) J: q
7.3.1 Hive函数 224
# w0 M9 L3 b, L/ r u' j5 Q7 X: h
7.3.2 Hive调优策略 2274 G" T9 o/ d7 L& b. n% L. D$ t* O
- Z, _: K9 t. d8 g5 e; G8 ]% K' q本章总结 232
7 u$ W# \9 ^6 b/ X0 W# `. H
$ Y+ F- X- F6 ?6 h9 F本章练习 232
6 u& _( X) q2 p
[9 t# g3 \0 d5 }( f第8章大数据离线处理辅助系统 233' i6 c8 o% s6 H% b3 ?0 U6 X5 z
+ \2 i' y" h" i
任务1认识并使用数据迁移框架Sqoop 234
# L4 @, f$ R+ J* X' x m! K- q8 [1 {- F3 ^# t5 q1 G) O2 Q
8.1.1 Sqoop简介 234
3 r) E, w2 i; l- \, d' |# {, X0 `* _* \4 t6 p
8.1.2 使用Sqoop导入MySQL数据到HDFS 239; `6 G! F3 W8 U
. b% r2 |' _5 W O" A+ Z% \
8.1.3 使用Sqoop导出HDFS数据到MySQL 246- m0 W- J& J3 _% c" g
7 Q9 L" r B5 N7 C9 U/ ~2 M, ~" A
8.1.4 使用Sqoop导入MySQL数据到Hive 248
! x, X4 U8 }# n/ j3 y; j2 s {' z" D
8.1.5 Sqoop Job 250& e T R8 x) g- h
' p# B* Q% z+ N5 ?) {
任务2使用Azkaban实现工作流调度 250
! S2 a. B2 I; k1 t' {. m6 @( X& }1 A( r! L4 v( c
8.2.1 Azkaban概述 250 |# v* P) _. W
2 y, K8 d* c% \9 w) k, [8.2.2 Azkaban环境部署 252( C$ o0 K4 c; B- l, V; J
% Q5 ?5 c( D }% @+ Q( Y# t
8.2.3 Azkaban应用实例 256/ @8 u& Q8 n/ B, s# X7 r1 Y9 G5 e
0 d/ _6 c& f/ ~( K( E
本章总结 2590 J9 T* N3 r3 R1 C" x: I3 r- a
! y h( m5 Q, @, N4 P
本章练习 259
, @- v0 T% _3 B2 X) z; e# {1 N9 Z/ e$ q4 \0 F$ E
第9章Spark基础 261
# H. b& Z( D5 V Z! u
" p5 I) x$ d% |, M5 o1 u7 |任务1Spark入门 262 o- E5 a, w# [) A$ [1 P
0 H" N! {# b) I9 ^9.1.1 Spark简介 262* T7 C) m* K* b, Q8 s9 _
0 o9 ~% k0 V1 I' w4 S3 ]3 m' B
9.1.2 Spark优势 262% U8 F1 u0 u9 M6 t# C j
1 t# q3 P }; D; F9.1.3 Spark生态圈 264
1 i; z/ D& z. M, W J' @, v3 r+ i; ]/ l6 u9 U
任务2Scala基础 267/ t6 V F! v' [
- [3 `/ K7 `4 c
9.2.1 Scala简介 268
2 L& X2 `. j2 q# A: E# g
6 w/ U4 F. q/ r% `9 L4 ~9.2.2 Scala函数定义 271
3 G3 v. j2 a5 z- L" Y
: i& l/ c- B x5 T: q" V9.2.3 Scala面向对象操作 2723 X" C8 m8 g+ v0 `0 P1 `- S
3 A2 \! ^6 Y* g) V. F' g9.2.4 Scala集合的使用 275# x4 h" w# d' W* |9 h& g
/ k1 d3 f9 {6 J4 D9.2.5 Scala高阶函数 278
. x, i8 Y* x% x
2 [1 D4 E a2 u/ l. x, |任务3编译Spark 281- H8 H; t7 N' V+ ]2 e1 e! W4 n/ u% T+ L
" b8 o- \& c, Q+ J9.3.1 下载Spark源码 281+ s) [5 Q3 |" c: d. G3 W& F9 A# u
# A# X- \. A% Q# h
9.3.2 编译Spark源码 282' }+ K! x0 V" Q9 J7 J
" l$ q0 W; z) [8 R! n' A& U
任务4Spark初体验 2841 V4 L% Z5 q0 ]$ V/ C4 z, ?
: o! f m0 ?& x8 C+ [6 V) Z! j4 ]
9.4.1 Spark环境部署 284
# K0 p. s) U. ~5 W# \- L
z1 b" O& W* n4 j9.4.2 spark-shell 2859 O3 Y( Q; i; g' w {9 i* `. J9 I
9 U2 j7 l0 Z0 V# T本章总结 286# P4 T: h- B% [2 C' V
2 Q. t0 L7 t% w r6 X& W7 o
本章练习 2867 r4 x; w4 f% t* F( x
, n0 T6 r$ X2 x% C/ F8 X9 c第 10章Spark Core 287
- a C$ b: t2 x# f$ ^7 ?% |5 R) s! B9 _ E& q9 G
任务1Spark RDD 288
, r2 D) C6 R& |' Q0 X# @: s6 L' E
10.1.1 RDD介绍 288
7 `; P. t; R0 j0 d6 i: g8 |
" \3 c! t% ?- |7 k10.1.2 RDD的创建 289
# K/ O& | U1 i1 E2 \* e' ] ?% Y: t; o. Q& G2 n3 q" x) l
10.1.3 RDD的转换算子 2918 U3 r/ q: N, S6 ?8 Y
7 [1 ` p( X+ C: L. t9 T( A! X; S
10.1.4 RDD的动作算子 293
# l& J- t& l1 W& g+ V/ X3 s- ~' G9 E: o: j
10.1.5 RDD的依赖关系 295) Q! h" m. X- Q& d5 g+ W
2 Q+ k6 F( F: {! h
任务2RDD高级应用 297
2 ]' ~, g) \3 K$ `# C1 \8 G9 V X$ D9 _4 P
10.2.1 RDD缓存机制 297" Y- x! ~& ~7 K# G
0 f0 `9 s; N6 Z10.2.2 共享变量 3001 }/ A0 V" A/ b3 r; y/ M
5 i6 u+ p7 y* H+ P0 ^0 s10.2.3 Spark架构设计 302
; N' j# h y# ~5 T8 [
4 y/ {! s+ Y. V$ S3 P) Z9 u) T t* L任务3基于RDD的Spark应用程序开发 303
% j0 l u. s T8 m3 G! v
q1 b# t2 t8 c& K" {10.3.1 准备工作 303
+ r$ E/ I: k6 `4 t7 r; u" T
/ w1 d" p$ J+ k* q8 \ o0 o10.3.2 词频计数实例 304
# D5 h2 }0 w! u7 F7 L+ T% O: ^ a( u q
10.3.3 年龄统计实例 3081 h, t# i, z2 ?1 a+ K+ u$ d( d
- r* P u7 {% ^9 G3 y8 d) q% t本章总结 309! b z5 B: l# d6 f& T8 f
$ l& S* d: D5 Z6 ~# I ^3 M本章练习 3090 ?9 L/ e1 `! S& C' b. z
9 z( a/ N8 H, @. {! B8 a9 g
第 11章Spark SQL 311
/ D6 \. A/ {1 f2 M2 z( i0 A) d2 k M
任务1认识Spark SQL 312
& B: K9 ?+ c( ^
: A. B9 ]; }" U6 Q. f" O11.1.1 SQL 3122 G# B& ]/ V$ S, q
% L; C! Q5 ^! m
11.1.2 SQL on Hadoop框架 312
4 Y0 P/ \3 ]8 Q* b& S; j( W
8 A1 I+ H0 U2 [( d7 B; X, n11.1.3 Spark SQL简介 314
5 B) {( l: A+ y; J( l+ p. l# I: o* N" y
任务2Spark SQL编程基础 3158 a9 v4 U' X4 A B# X
/ S' ~# v* I9 _ E/ g
11.2.1 Spark SQL编程入口 315
; N- h2 q! h. }3 _3 @% r0 O3 L3 n) P" I: F2 c. ]" ^' t
11.2.2 DataFrame基础 317
; D1 K" W* d6 w* g7 r
b/ _; G' Q1 E( L t11.2.3 DataFrame编程实例 318! m1 o; h+ i& T7 f
$ | K! x' F% _, x" B& T& y
任务3Spark SQL编程进阶 3251 _3 e- e) ?1 j p) M( L; z5 ?
% d- U X) k, {, ?) I$ u6 o
11.3.1 Spark SQL操作外部数据源 325
6 u) q: f2 Q( k$ r+ R* X2 {3 S, p: b# O
6 J, g- J1 p8 i6 K/ Z11.3.2 Spark SQL函数 329% k% w E: ^ {7 v7 N- u
4 W' Q7 J$ G! I, O V K# Y6 f+ e11.3.3 Spark SQL调优 3324 `+ y/ ]2 N! N1 |$ F1 r& s
: X6 G# A7 f0 r) R$ U& N本章总结 334
* o7 t# N" ?2 m* b& S7 P
1 J# f. K$ Z7 @- K5 H- |本章练习 3358 j" F, R+ u4 z1 I- ~
9 |: Y/ e% A" `第 12章Spark Streaming 337
" \7 p9 O9 L# Z; [* O, w* p* b, l* n k4 m' e+ n
任务1流处理框架及Spark Streaming 338- A+ f6 X8 a* {$ X$ v( i
) j" P& M9 U8 M7 Y3 j2 ~3 ]
12.1.1 流处理框架简介 338
# z0 \+ y& P$ e" n( A) g w0 j' \5 g- m
12.1.2 Spark Streaming简介 3409 E6 ~7 w, G$ I: |4 V6 @
, L4 n) j. U. d任务2使用Spark Streaming编程 3434 W0 G, p: m# ^
$ Y; P( f# k/ f' K" `# O12.2.1 Spark Streaming核心 343; K. A9 D. I$ g9 R
% e+ E( U6 B9 [8 J9 d: O12.2.2 Spark Streaming编程实例 348" i* x" H7 v+ W: a
2 t3 E3 L; w! l$ W& e0 y2 B
任务3Spark Streaming高级应用 3525 O ^% b! i7 v ^4 O0 x9 g1 T
% Q6 q+ e/ c& Q9 }12.3.1 使用Spark Streaming整合Flume 353- g f: Z7 l( @& u" `4 A) G. e
+ t4 ]1 \. v2 U5 {# Y8 X+ Q
12.3.2 使用Spark Streaming整合Kafka 356
) V2 [$ [$ H+ l9 C S: A" e1 a" h; V
12.3.3 Spark Streaming优化策略 361% y6 D2 e% `6 O/ I
6 G' l( E) \4 g7 L6 O4 ?本章总结 363
6 q5 t: K5 U" p1 t+ h
* `, J% U3 Q7 m. m本章练习 363
2 V, |& ^# Q6 R# ?0 \% d" d9 L3 j- {9 g- I" L! w
附录 365
( Z+ V8 K, d$ n* ?6 K2 d, K$ g" c6 u0 j7 h
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- V m0 o4 D8 r) Q" v2 V M( X% h
7 ^. X/ I1 m: x" R( C" O7 b# i+ b4 {( ?6 V B3 L9 X4 e" \
, L4 F3 X$ [' n* e# U- `& D" e F( j
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发表于 2018-7-3 20:32:00
