Spark Streaming实时流处理项目实战

课程介绍

本章节将从一个业务场景分析出发引出实时流处理的产生背景，对比离线处理和实时处理的区别，了解常用的实时流处理框架有哪些，实时流处理在企业级应用中各个环节的架构以及技术选型

本章节将从通过一个业务场景出发引出Flume的产生背景，将讲解Flume的架构及核心组件，Flume环境部署以及Flume Agent开发实战让大家学会如何使用Flume来进行日志的采集

本章节将讲解Kafka的架构以及核心概念，Kafka环境的部署及脚本的使用，Kafka API编程，并通过Kafka容错性测试让大家体会到Kakfa的高可用性，并将Flume和Kafka整合起来开发一个功能

工欲善其事必先利其器，本章将讲解Hadoop、ZooKeeper、HBase、Spark的安装，以及如何使用IDEA整合Maven/Spark/HBase/Hadoop来搭建我们的开发环境

本章节将讲解Spark Streaming是什么，了解Spark Streaming的应用场景及发展史，并从词频统计案例入手带大家了解Spark Streaming的工作原理

本章节将讲解Spark Streaming中的核心概念、常用操作，通过Spark Streaming如何操作socket以及HDFS上的数据让大家进一步了解Spark Streaming的编程

本章节将讲解Spark Streaming如何处理带状态的数据，通过案例让大家知道Spark Streaming如何写数据到MySQL，Spark Streaming如何整合Spark SQL进行操作

本章节将讲解Spark Streaming整合Flume的两种方式，讲解如何在本地进行开发测试，如何在服务器上进行测试

本章节将讲解Spark Streaming整合Kafka的两种方式，讲解如何在本地进行开发测试，如何在服务器上进行测试

本章节将通过实战案例彻底打通Spark Streaming和Flume以及Kafka的综合使用，为后续项目实战打下坚实的基础

本章节将通过一个完整的项目实战让大家学会大数据实时流处理的各个环境的整合，如何根据业务需要来设计HBase的rowkey

本章节将通过两种方式来实现实时流处理结果的可视化操作，一是使用Spring Boot整合Echarts实现，二是使用更加炫酷的阿里云产品DataV来实现

本章节作为扩展内容，将带领大家使用Java来开始Spark应用程序，使得大家对于使用Scala以及Java来开发Spark应用程序都有很好的认识