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Spark3大数据实时处理-Streaming+Structured Streaming 实战
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随着云计算和大数据的快速发展，在企业中大数据实时处理场景的需求越来越多。本课针对企业级实时处理方案进行全方位的讲解，基于Spark3，在同一个项目中，学习两套实时处理的解决方案：Spark Streaming和Structured Streaming。在框架学习的基础上，不仅带你体验完整实时处理方案的全流程，真正所学即所用，还会为你梳理大数据的常见面试题、大厂的实时解决方案，带你跨过面试最后一公里。
适合人群
想转型或者从事大数据开发的同学
对Spark有浓厚兴趣的同学
想掌握大数据实时处理技术的同学
技术储备要求
Linux命令基本操作
Hadoop命令基本操作
Scala基本语法的使用 章节目录：
| 第1章 【项目启动】项目背景及架构剖析 本章将引见实战项目背景、数据流，并让大家对知晓在实践项目中应如何停止技术的选型以及项目架构的迭代过程。 1-1 课程概览 试看 1-2 ***学前必读***（助你平稳踩坑，畅学无忧，课程学习与处理问题指南） 1-3 课程目录 1-4 项目目的 1-5 项目流程 1-6 技术选型 1-7 项目总体架构 1-8 项目架构V1版本 1-9 项目架构V2版本 第2章 【环境部署】根底开发环境搭建 工欲利其事必先利其器，本章重点引见项目实战中要运用的大数据框架的部署，根底不是很结实的同窗要认真看哦。 2-1 课程目录 2-2 OOTB环境的运用引见 2-3 JDK部署 2-4 Scala部署 2-5 Maven部署(一定要认真听) 2-6 Hadoop配置 2-7 Hadoop格式化&启停 2-8 ZK部署 第3章 【数据采集】构建日志效劳器 本章节解说项目中要运用的数据是如何产生及落地的。我们将采用Spring Boot开发日志效劳，将访问日志经过日志效劳落地到日志效劳器磁盘。 3-1 课程目录 3-2 数据产生和上报流程 3-3 构建多Module工程 3-4 快速构建第一个Spring Boot应用程序 3-5 SpringBoot热部署 3-6 关于Annotation的补充 3-7 yml配置文件的运用 3-8 开发日志效劳Controller 3-9 客户端上报日志功用开发 3-10 客户端与日志效劳器联调测试 3-11 客户端日志上报到日志效劳器并落盘 3-12 日志效劳部署到效劳器上运转并联调 3-13 对接项目数据到日志效劳器 3-14 作业 第4章 【数据搜集】基于Flume构建散布式日志搜集 本章节解说如何采用Flume来完成日志数据的搜集工作。解说Flume在消费上不同的场景的经典部署计划、Flume Agent的不同选型及配置、在消费环境Flume高可用的运用以及如何基于Flume停止二次开发，并运用Flume搜集上一个章节中产生的日志数据。... 4-1 课程目录 4-2 产生背景 4-3 采集和搜集的区别 4-4 Flume概述 4-5 Flume版本迭代 4-6 Flume体系架构与三大中心组件 4-7 业界数据搜集框架比照 试看 4-8 Flume部署 4-9 Flume Agent编程案例 4-10 Event 4-11 Flume经典部署计划 4-12 Flume搜集文件数据到HDFS需求剖析 4-13 Flume搜集文件数据到HDFS完成 4-14 Flume搜集文件夹数据到HDFS 4-15 TailDirSource实战(十分重要) 4-16 Flume拦截器二次开发需求剖析 4-17 Flume自定义拦截器开发(十分重要) 4-18 Flume自定义拦截器Agent配置(十分重要) 4-19 Flume自定义拦截器功用测试 4-20 运用Flume搜集日志效劳器落地的日志数据 4-21 面试题谈谈你对Flume高可用的见地(重要) 4-22 本章作业 4-23 【夯实学习成果，攻克面试官】Flume面试题 第5章 【音讯队列】基于Kafka构建实时数据交流 Kafka是大数据项目选型中运用的最多的音讯队列框架，本章节要控制Kakfa的部署、运用命令行和API的方式停止Kafka的相关操作，剖析Kafka的数据存储是什么样，并重点剖析一个高频面试题ack的运用。最终完成，运用Kafka对接上一个章节Flume数据到的数据。... 5-1 课程目录 5-2 Kafka概述 5-3 Kafka中心术语(重要) 5-4 Kafka单Broker部署及运用 5-5 Kafka多Broker部署及运用 5-6 容错性测试 5-7 Kafka Producer API编程 5-8 Kafka Consumer API编程(重要) 5-9 Kafka对接Flume搜集的数据 5-10 对接项目数据到Kafka 5-11 Kafka数据存储(十分重要) 试看 5-12 面试题谈谈你对acks的见地(十分重要) 5-13 【夯实学习成果，攻克面试官】Kafka面试题 第6章 【实时流处置】Spark Streaming中心API及编程初探 本章节会先率领大家知晓SparkStreaming能做什么，快速构建第一个Spark Streaming的应用程序并在本地和打包在效劳器上运转，然后重点解说基于开发Spark Streaming应用程序的中心概念，并详解如何对接socket和HDFS文件系统上的数据停止处置。如何运用Spark Streaming停止状态相关的处置以及整合Spark SQL的运用。... 6-1 课程目录 6-2 Spark Streaming概述 6-3 Spark Streaming宏观角度理解 6-4 基于IDEA+Maven构建第一个流处置应用程序 6-5 本地功用测试 6-6 官网案例解读 6-7 Spark部署及效劳器端测试 6-8 StreamingContext编程留意事项 6-9 中心概念DStream 6-10 中心概念Input DStream和Receiver 6-11 实战之读取文件系统的数据 6-12 常用Transformation操作 6-13 实战之日志数据过滤RDD方式完成 6-14 实战之日志数据过滤transform方式完成 6-15 实战之带状态的应用程序开发 6-16 常用Output操作 6-17 实战之统计结果写入数据库(十分重要) 6-18 快速理解Spark SQL停止数据剖析 6-19 实战之SparkStreaming和Spark SQL的整合运用 6-20 面试题之谈谈你抵消费语义的认识 6-21 【夯实学习成果，攻克面试官】Spark Streaming面试题 第7章 【实时流处置】应用Spark Streaming完成数据剖析及调优 本章节将解说运用Spark Streaming停止项目实战。重点剖析Spark Streaming如何对接Kafka的数据停止消费以及偏移量的自定义维护管理，运用Spark Streaming停止数据清洗以及项目功用的完成。并且，在完胜利能的根底上如何停止其他功用的扩展、常用的调优点以及大数据集群规划。本章节是线上开发以及面试过程中必需控制的！.... 7-1 课程目录 7-2 项目需求引见 7-3 论Offset对整个实时作业处置结果的影响 7-4 图解SparkStreaming整合Kafka offset的管理机制 7-5 运用checkpoint维护offset 7-6 自定义维护offset的表构造设计 7-7 运用ScalikeJDBC对MySQL停止读写操作 7-8 Offset的获取及存储留意事项 7-9 自定义维护Offset存储完成 7-10 自定义维护Offset读取完成 7-11 Offset管理封装及作业 7-12 数据流打通及日志字段描绘 7-13 数据清洗功用 7-14 功用三需求剖析 7-15 HBase初探 7-16 HBase部署 7-17 HBase中心API编程 7-18 需求三功用完成 7-19 功用四功用完成 7-20 功用扩展及完成思绪 7-21 Spark调优之序列化 7-22 调优之序列化在SS中的运用场景 7-23 调优之设置合理的Batch Interval 7-24 调优之限速 7-25 集群范围评价 7-26 集群部署进程散布规划 7-27 HBase逻辑模型 7-28 HBase物理存储模型 7-29 HBase架构宏观角度剖析 7-30 HBase架构组件职责 7-31 面试题之HBase寻址机制(重要) 7-32 面试题之HBase写数据流程(重要) 7-33 面试题之HBase读数据流程 7-34 项目打包并运转在YARN上 7-35 HBase表及rowkey设计准绳 7-36 本章总结及作业 7-37 【夯实学习成果，攻克面试官】Spark Streaming面试题 第8章 【实时流处置】Structured Streaming企业级应用 本章节将引见Spark中新的流式模块Structured Streaming。经过本章学习，大家会知晓与Spark Streaming的优势表现在哪、控制Structured Streaming的编程模型以及中心概念、基于EventTime的实时处置方式、对接常用数据源以及Streaming DataFrame编程、对接常用的Sink、Watermark机制和处置延迟数据的处理计划。... 8-1 课程目录 8-2 SparkStreaming的缺乏 8-3 Structured Streaming概述 8-4 快速开发第一个Structured Streaming应用程序 8-5 Structured Streaming编程模型 8-6 处置EventTime和延迟数据 8-7 运用SQL完成统计剖析 8-8 对接csv数据源数据 8-9 对接分区数据源数据 8-10 对接Kafka数据源数据 8-11 基于EventTime的窗口统计原理详解 8-12 基于EventTime的窗口统计功用完成 8-13 延迟数据处置及Watermark 8-14 File Sink 8-15 Kafka Sink 8-16 ForeachSink到MySQL 8-17 容错语义 8-18 【夯实学习成果，攻克面试官】Structured Streaming 实战面试题 第9章 【实时流处置】应用Structured Streaming完成数据剖析及调优 本掌中将运用Structured Streaming框架来完成Spark Streaming项目中的清洗和统计功用，做到触类旁通的成效，使得大家会运用不同的框架来停止相关业务的开发和处置。 9-1 课程目录 9-2 项目需求 9-3 数据清洗 9-4 Redis概述及部署 9-5 Redis命令行操作快速入门 9-6 经过Jedis API操作Redis 9-7 将统计结果输出到Redis 9-8 打包到效劳器运转 9-9 调优及作业 9-10 【夯实学习成果，攻克面试官】Structured Streaming 面试题 第10章 【数据可视化】运用Echarts完成数据展现 本章节将对运用Spark Streaming以及Structured Streaming统计剖析的结果停止可视化展现，采用前后端别离，恳求后台查询效劳接口并经过Echarts停止展现【前端局部采用React封装Echarts，源码随课赠送】。 10-1 课程目录 10-2 Spring Data概述 10-3 Spring Data整合MySQL开发环境准备及实体类开发 10-4 Spring Data存取MySQL功用开发及测试 10-5 Controller层开发及测试 10-6 常用可视化框架引见 10-7 Echarts图形构成方式 10-8 Spring Boot整合Echarts快速开发一个可视化展现功用 10-9 Spring Data整合HBase开发环境搭建 10-10 Spring Data整合HBase查询功用开发及测试 10-11 Spring Data整合Redis查询功用开发及测试 10-12 可视化项目部署 10-13 前后端效劳部署及效果演示 10-14 前后端交互流程剖析 第11章 【拓展&经历分享】中心梳理及面试指导 本章节在对课程重难点内容停止总结的同时，重点分享面试过程中HR常考点、准备大数据简历留意要素、以及实时处置在大厂中的应用。 11-1 课程目录 11-2 HR面试常考点一 11-3 HR面试常考点二 11-4 HR面试常考题三 11-5 HR面试常考点作业 11-6 简历编写及面试准备 11-7 Spark&NoSQL实时数据处置理论案例分享 11-8 课程总结与瞻望 本课程已结束 |
标签：Flume,10,Spark3,Structured,Kafka,Streaming,Spark,数据 来源： https://blog.csdn.net/m0_59460050/article/details/118052371
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