【实战】Spark流式数据处理有状态的数据结果保存关系型数据库-10
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适合人群
1.从事大数据研发需要处理流数据的程序员。2.想从事大数据的在校学生。3.想转行大数据的开发人员。
你将会学到
1.学习SparkStreaming三种使用场景2.监控HDFS目录3.处理Socket流式数据4.处理Kafka流式数据5.自定义Receiver接收器6.性能调优7.foreachRDD设计模式8.SparkStreaming+Kafka+SpringBoot+Mysql构建的实时微服务报表系统
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- 1试看 spark流式处理框架介绍及对比-115:00
- 2Spark流式处理设计原理及编写streaming程序的三大注意事项-215:40
- 3【实战】Spark监控HDFS目录的两种常见应用场景及实战-323:15
- 4【实战】SparkStreaming对Socket数据进行两种场景的数据消费-429:32
- 5【实战】Spark流数据处理之Zookeeper集群安装-520:52
- 6【实战】Spark流数据处理之Kafka集群安装-621:54
- 7【实战】Spark流式数据处理之Kafka producer-719:39
- 8【实战】Spark流式数据处理之Kafka consumer -816:02
- 9【实战】Spark流式数据处理之SparkStreaming消费Kafka数据-925:48
- 10【实战】Spark流式数据处理有状态的数据结果保存关系型数据库-1035:56
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