《實戰(zhàn)大數(shù)據(jù) Hadoop Spark Flink 從平臺構(gòu)》讀書筆記思維導圖PPT模板下載

《實戰(zhàn)大數(shù)據(jù)HadoopSparkFlink從平臺構(gòu)》最新版讀書筆記，下載可以直接修改思維導圖PPT模板大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)管理平臺系統(tǒng)離線小結(jié)數(shù)據(jù)庫技術集群實時工程師項目資源用戶開發(fā)分析行為第章本書關鍵字分析思維導圖01第1章大數(shù)據(jù)技術概述第3章基于Hadoop構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺第5章用戶行為離線分析——構(gòu)建日志采集...第2章搭建IDEA開發(fā)環(huán)境及Linux...第4章基于HBase和Kafka構(gòu)建海...第6章基于Spark的用戶行為實時分析目錄030502040607第7章基于Flink的用戶行為實時分析內(nèi)容簡介第8章用戶行為數(shù)據(jù)可視化目錄0908內(nèi)容摘要《實戰(zhàn)大數(shù)據(jù)（Hadoop+Spark+Flink）——從平臺構(gòu)建到交互式數(shù)據(jù)分析（離線/實時）》詳細介紹了大數(shù)據(jù)工程師在實際工作中應該熟練掌握的大數(shù)據(jù)技術。全書共8章，分別是大數(shù)據(jù)技術概述、搭建IDEA開發(fā)環(huán)境及Linux虛擬機、基于Hadoop構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺、基于HBase和Kafka構(gòu)建海量數(shù)據(jù)存儲與交換系統(tǒng)、用戶行為離線分析—構(gòu)建日志采集和分析平臺、基于Spark的用戶行為實時分析、基于Flink的用戶行為實時分析、用戶行為數(shù)據(jù)可視化。本書以一個完整的大數(shù)據(jù)項目為主線，涵蓋Hadoop、Spark、Flink等主流大數(shù)據(jù)技術，按照大數(shù)據(jù)工程師的項目開發(fā)流程，理論與實踐結(jié)合，逐步推進，使讀者在學習大數(shù)據(jù)核心技術的同時，也能掌握開發(fā)大數(shù)據(jù)項目的完整流程，從而獲得大數(shù)據(jù)項目開發(fā)經(jīng)驗?！秾崙?zhàn)大數(shù)據(jù)（Hadoop+Spark+Flink）——從平臺構(gòu)建到交互式數(shù)據(jù)分析（離線/實時）》既可以作為大數(shù)據(jù)工程師的必備開發(fā)手冊，也可以作為高校大數(shù)據(jù)及相關專業(yè)的教材或?qū)嶒炇謨?。?章大數(shù)據(jù)技術概述一般使用Flume、Logstash、Filebeat等工具采集日志文件數(shù)據(jù)，使用Sqoop、Canal等工具采集數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。1.1什么是大數(shù)據(jù)1.2大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)1.3大數(shù)據(jù)工程師的技能樹1.4大數(shù)據(jù)項目需求分析與設計1.5本章小結(jié)12345第1章大數(shù)據(jù)技術概述第2章搭建IDEA開發(fā)環(huán)境及Linux...為了提高集群資源利用率、解決資源共享問題，YARN在這種應用場景下應運而生。2.1搭建IDEA開發(fā)環(huán)境2.3本章小結(jié)2.2搭建Linux虛擬機第2章搭建IDEA開發(fā)環(huán)境及Linux...第3章基于Hadoop構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺YARN是一個通用的資源管理系統(tǒng)，對整個集群的資源進行統(tǒng)籌管理，其目標是將短作業(yè)和長服務混合部署到一個集群中，并為它們提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度功能。3.1Zookeeper分布式協(xié)調(diào)服務3.2HDFS分布式文件系統(tǒng)3.3YARN資源管理系統(tǒng)3.4Hadoop分布式集群的構(gòu)建3.5MapReduce分布式計算框架3.6本章小結(jié)010302040506第3章基于Hadoop構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺第4章基于HBase和Kafka構(gòu)建海...當然Spark和Flink既支持離線處理也支持實時處理，SparkCore和FlinkDataSet支持離線處理，SparkStreaming和FlinkDataStream支持實時處理。4.1構(gòu)建HBase分布式實時數(shù)據(jù)庫4.3本章小結(jié)4.2搭建Kafka分布式消息系統(tǒng)第4章基于HBase和Kafka構(gòu)建海...第5章用戶行為離線分析——構(gòu)建日志采集...大數(shù)據(jù)工程師需要掌握SparkStreaming、FlinkDataStream等大數(shù)據(jù)實時計算技術。5.1搭建Flume日志采集系統(tǒng)5.2使用Flume采集用戶行為數(shù)據(jù)5.3基于Hive的離線大數(shù)據(jù)分析5.4基于Hive的用戶行為數(shù)據(jù)離線分...5.5本章小結(jié)12345第5章用戶行為離線分析——構(gòu)建日志采集...第6章基于Spark的用戶行為實時分析HBase數(shù)據(jù)庫構(gòu)建在HDFS之上，既解決了海量數(shù)據(jù)存儲又能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時隨機查詢與更新，滿足線上用戶的服務需求其中多租戶、彈性伸縮、動態(tài)分配是資源管理系統(tǒng)要解決的核心問題。6.1Spark快速入門6.2SparkCore的核心功能6.3Spark分布式集群的構(gòu)建6.4基于SparkStreamin...第6章基于Spark的用戶行為實時分析6.5基于SparkSQL的新聞項目...6.7本章小結(jié)6.6基于SparkStructur...第6章基于Spark的用戶行為實時分析第7章基于Flink的用戶行為實時分析大數(shù)據(jù)工程師需要掌握MapReduce、Hive、SparkCore、SparkSQL、FlinkDataSet等大數(shù)據(jù)離線計算技術。7.1Flink快速入門7.2Flink分布式集群的構(gòu)建7.3基于FlinkDataStre...7.4基于FlinkDataSet的...7.5本章小結(jié)12345第7章基于Flink的用戶行為實時分析第8章用戶行為數(shù)據(jù)可視化一種方式是使用冗余硬盤陣列（RAID），另外一種方式是本書稍后會講到的Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HadoopDistributedFileSystem,HDFS）。