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企业大数据处理:Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践

作者: 肖冠宇
出版时间: 2017-09-01
发布时间: 2020-10-13
阅读热度: 11
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《企业大数据处理:Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践》内容简介

本书将详细介绍上述技术的原理,通过实践演示每种技术的实际应用场景。希望通过理论与实践相结合的方式使内容更通俗易懂,帮助读者根据实际的业务场景选择合适的技术方案,相信大数据在未来的发展中还会创造更多的价值。作者:肖冠宇。

《企业大数据处理:Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践》章节目录
  • 前言
  • 内容概述
  • 目标读者
  • 读者反馈
  • 致谢
  • 第一部分 准备工作
  • 第1章 基础环境准备
  • 1.1 软件环境准备
  • 1.2 集群环境准备
  • 1.3 小结
  • 第二部分 核心技术
  • 第2章 Spark详解
  • 2.1 Spark概述
  • 2.2 Spark SQL
  • 2.3 Structured Streaming
  • 2.4 Spark优化
  • 2.5 小结
  • 第3章 Druid原理及部署
  • 3.1 架构设计
  • 3.2 集群部署
  • 3.3 小结
  • 第4章 Druid数据摄入
  • 4.1 模式设计
  • 4.2 批量数据摄入
  • 4.3 流数据摄入
  • 4.4 数据更新
  • 4.5 小结
  • 第5章 Druid客户端
  • 5.1 涉及组件
  • 5.2 查询类型
  • 5.3 查询API
  • 5.4 小结
  • 第6章 日志收集
  • 6.1 Flume介绍
  • 6.2 Flume应用实践
  • 6.3 小结
  • 第7章 分布式消息队列
  • 7.1 Kafka介绍
  • 7.2 安装部署
  • 7.3 客户端API
  • 7.4 小结
  • 第三部分 项目实践
  • 第8章 数据平台
  • 8.1 需求分析
  • 8.2 功能实现
  • 8.3 小结
  • 第9章 监控系统
  • 9.1 InfluxDB
  • 9.2 JMXTrans
  • 9.3 Grafana
  • 9.4 小结
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