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大数据开发实战之点击流<三>流式计算

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大数据开发实战之点击流<三>流式计算

课程目标: 你将可以使用Spark Streming及Structured Streaming处理数据

5分 共6课时 共53分钟 更新时间: 30天前

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课程介绍

课程大纲

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课程目标
你将可以使用Spark Streming及Structured Streaming处理数据
适用人群
想了解、练习使用实时计算流式处理的同学
课程简介
  • 实时计算漫谈

    介绍大数据平台演进历程为什么会有流式计算?为什么批流一平台?为什么有人说Flink是第四代计算引擎

  • 数据处理流程介绍

    数据处理流程:数据采集->数据存储->数据计算->数据输出(数据中台)->数据可视化

  • 编写ETL程序1

    使用SparkStreming读取Kafka数据

  • 编写ETL程序2

    使用Spark Streaming、正则表达式、Scala模式匹配清洗转换数据

  • 编写ETL程序3

    使用SparkStreaming、KafkaProducer将经过清洗转换的数据写入Kafka

  • 编写统计程序

    如何使用Spark Structed Streming每10秒种统计一次按钮点击次数?为什么程序员的技术广度也很重要?为什么有时候一个全栈工程师比一个前端加一个后端工程师效率还要高?

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    朱焕青

    朱焕青

    讲师评分:4.5

    负责多个互联网公司及公安大数据相关项目方案设计实施交付

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