Spark进阶 大数据离线与实时项目实战

整合大数据生态圈多个框架(Spark/Hbase/Redis/Hadoop) ，Spark大技术栈的企业级应用

本课程整合Redis和HBase打造以Spark技术栈为核心的离线处理项目以及实时处理项目，以功能实现为基础，通过调优及重构功能实现，达到企业级生产水平。课程最后讲解Alluxio整合Hadoop和Spark的使用，拓展同学们的视野。

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大数据生态圈/Hadoop/Spark/Flink/数据仓库/实时分析/推荐系统

课程目录：

第1章 课程介绍&学习指南 试看2 节 | 12分钟
本章会对这门课程进行说明并进行学习方法介绍。

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1-1 课程介绍 (11:26)
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图文：
1-2 ***学前必读***（助你平稳踩坑，畅学无忧，课程学习与解决问题指南）
第2章 Redis入门 试看12 节 | 126分钟
Redis是目前最火爆的内存数据库之一，通过在内存中读写数据，大大提高了读写速度。本章将从Redis特性、应用场景出发，到Redis的基础命令，再到Redis的常用数据类型实操，最后通过Java API来操作Redis，为后续实时处理项目打下坚实的基础…

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视频：
2-1 课程目录 (02:44)
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2-2 Redis概述 (10:06)
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2-3 Redis特性 (10:14)
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2-4 Redis应用场景 (06:50)
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2-5 Redis部署&服务启停&客户端连接 (17:09)
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2-6 Redis多数据库特性 (07:04)
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2-7 Redis基础命令的使用 (09:35)
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2-8 Redis数据类型之string (15:14)
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2-9 Redis数据类型之list (17:39)
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2-10 Redis基本数据类型之set (13:53)
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2-11 使用Jedis对Redis进行操作 (09:55)
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2-12 Redis工具类开发 (04:54)
第3章 HBase入门20 节 | 142分钟
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。本章将从HBase是什么、有哪些特点出发，到HBase环境部署，到HBase的数据模型，到HBase的操作(命令行&API)，为后续离线处理项目的数据存储以及查询打下坚实的基础。…

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视频：
3-1 数据存储现状 (07:26)
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3-2 HBase是什么 (05:58)
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3-3 HBase在生态圈中的位置以及列式存储带来的好处 (07:49)
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3-4 HBase的特点.mp4 (05:23)
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3-5 HBase vs RDBMS vs HDFS.mp4 (05:15)
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3-6 HBase的优势 (02:58)
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3-7 HBase数据模型 (09:47)
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3-8 JDK环境搭建 (04:19)
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3-9 Hadoop环境部署(详解一个常见的错误解决方案) (14:41)
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3-10 ZooKeeper环境部署 (03:32)
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3-11 HBase环境部署 (09:01)
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3-12 HBase shell DDL操作 (06:28)
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3-13 HBase shell DML操作 (09:48)
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3-14 HBase API编程之开发前置准备工作 (10:31)
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3-15 HBase API编程之创建表以及查询表和所有列族 (07:32)
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3-16 HBase API编程之添加和修改记录 (07:41)
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3-17 HBase API编程之通过RowKey获取值 (05:47)
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3-18 HBase API编程之Scan (08:39)
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3-19 HBase API编程之Filter (06:09)
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3-20 HBase API编程之总结 (02:27)
第4章 离线项目实战V1 试看22 节 | 182分钟
本章节讲解基于Spark和HBase的离线综合项目实战，从多个框架的整合出发，到使用Spark进行ETL处理然后数据落地到HBase中涉及到的传参、HBase Rowkey的设计，再到性能的初步调优，最后使用Spark整合HBase进行数据的统计分析。本章是基于Spark进行离线处理的重点，务必掌握。…

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视频：
4-1 课程目录 (03:03)
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4-2 项目背景 (09:31)
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4-3 项目处理流程.mp4 (11:03)
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4-4 项目离线和实时架构图 (12:01)
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4-5 明确架构图中每个步骤使用的技术以及职责所在 (06:32)
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4-6 项目指标需求 (03:57)
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4-7 功能开发之UserAgent解析(掌握如何获取技能) (16:46)
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4-8 功能开发之IP解析思路 (02:12)
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4-9 功能开发之Spark和HBase依赖整合 (03:39)
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4-10 开发环境依赖使用说明 (09:16)
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4-11 功能开发之解析日志成DataFrame并为DataFrame添加字段信息 (08:32)
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4-12 功能开发之将DF内容转成HBase要存储的列 (15:03)
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4-13 功能开发之整体ETL流程详解及如何传参设计 (10:20)
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4-14 功能开发之创建HBase表 (13:54)
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4-15 功能开发之HBase Rowkey设计_1 (10:07)
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4-16 功能开发之完成ETL数据到HBase落地的全过程 (09:10)
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4-17 功能开发之完成第一个指标的统计分析 (19:10)
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4-18 功能开发之完成第二个指标的统计分析 (03:33)
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4-19 性能优化之缓存的使用 (04:13)
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4-20 功能开发之统计功能使用DataFrame API以及SQL API来完成 (06:33)
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4-21 本章小结 (02:29)
作业：
4-22 【讨论题】关于Spark RDD核心算子的思考
第5章 离线项目实战优化11 节 | 109分钟
本章节将基于前面一个章节的功能实现进行进一步的优化，如何将在需求功能实现的基础之上，进行调优，使得在生产上的执行效率更高。本章将是提升自身综合实力的关键部分，务必掌握。

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视频：
5-1 课程目录 (02:15)
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5-2 Spark on YARN (12:02)
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5-3 Linux时间获取 (04:13)
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5-4 shell封装Spark作业提交脚本 (23:27)
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5-5 将统计结果写入到MySQL中 (15:19)
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5-6 统计结果写入到MySQL调优 (04:06)
视频：
5-7 Spark ETL到HBase优化之禁用WAL (18:29)
视频：
5-8 Spark ETL到HBase的HFile思路 (03:49)
视频：
5-9 Spark产生HFile文件格式准备工作 (10:55)
视频：
5-10 Spark产生HFile整个流程实现并总结 (14:06)
作业：
5-11 【讨论题】Spark OOM问题
第6章 实时项目实战15 节 | 103分钟
本章节讲解基于Spark和Redis的实时综合项目实战，从Spark Streaming整合Kafka对接出发，如何实现需求的功能以及如何对代码进行重构使得执行效率更好，掌握Redis在项目实战中的数据类型选型，以及如何将SparkStreaming处理完的数据写入到Redis中去。…

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视频：
6-1 课程目录 (01:58)
视频：
6-2 项目背景 (02:31)
视频：
6-3 项目架构及处理流程 (05:01)
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6-4 项目需求 (02:43)
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6-5 开发环境准备及参数配置统一管理 (11:46)
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6-6 Kafka部署及测试 (05:45)
视频：
6-7 Mock数据 (08:34)
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6-8 发送数据到Kafka (12:56)
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6-9 SparkStreaming对接Kafka数据 (06:18)
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6-10 功能实现之每天的粒度统计..1 (15:54)
视频：
6-11 功能开发之调优 (04:36)
视频：
6-12 功能实现小结 (03:37)
视频：
6-13 功能实现之每小时统计及代码重构 (12:54)
视频：
6-14 SparkStreaming对接Kafka offset管理 (07:57)
作业：
6-15 【讨论题】SparkStreaming对接Kafka数据在项
第7章 初识Alluxio13 节 | 108分钟
Alluxio是一个以内存为中心的虚拟分布式存储系统，统一数据访问和桥梁的计算框架和底层存储系统。应用程序只需要Alluxio就可以把访问存储在任何底层存储系统的数据连接。本章节将从Alluxio为我们带来的好处出发，再到Alluxio如何整合Hadoop以及Spark进行实操，并分享一些Alluxio在大公司中的使用案例。…

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视频：
7-1 课程目录 (02:05)
视频：
7-2 概述 (08:41)
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7-3 Spark应用存在的问题分析 (08:39)
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7-4 Alluxio能为我们带来什么 (08:05)
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7-5 Alluxio特点 (05:46)
视频：
7-6 在Spark实战项目中引入Alluxio (07:28)
视频：
7-7 Alluxio部署 (11:29)
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7-8 Alluxio文件系统命令行操作 (09:24)
视频：
7-9 Alluxio整合HDFS使用 (08:15)
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7-10 Alluxio整合MapReduce使用 (08:07)
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7-11 Alluxio整合Spark使用 (06:29)
视频：
7-12 Alluxio案例分享之在百度的使用 (11:36)
视频：
7-13 Alluxio案例分享之在去哪儿的应用 (11:52)
第8章 Spark优化11 节 | 76分钟
本章节将从Spark在生产上的最佳实践出发，和大家分享Spark的常用优化策略。

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视频：
8-1 课程目录 (04:26)
视频：
8-2 调优之资源设置 (17:27)
视频：
8-3 调优之算子的合理选择 (09:47)
视频：
8-4 扩展之自定义排序一 (08:01)
视频：
8-5 扩展之自定义排序二(附带经典面试题) (07:14)
视频：
8-6 扩展之自定义排序(隐式转换) (04:27)
视频：
8-7 Spark Streaming调优之Kafka限速 (07:30)
视频：
8-8 Spark Streaming对接Kafka能真正做到仅消费一次吗 (03:29)
视频：
8-9 调优之序列化 (05:05)
视频：
8-10 调优之广播变量 (07:36)
作业：
8-11 【讨论题】数据倾斜的思考
第9章 （讨论群内直播内容分享）基于Spark定制ETL框架6 节 | 46分钟
了解Pipeline的处理方法，基于Spark外部数据源定制Spark ETL框架的思路及使用

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视频：
9-1 Data Pipeline_x264 (06:19)
视频：
9-2 ETL中可能会遇到的问题_x264 (05:38)
视频：
9-3 (打标记处，3处听不清楚) Spark SQL DataSource API_x264 (06:40)
视频：
9-4 使用Spark SQL处理json数据_x264 (10:26)
视频：
9-5 基于Spark ETL框架的设计 (09:19)
视频：
9-6 基于Spark ETL框架的使用_x264 (06:45)
第10章 （讨论群内直播内容分享）Spark3新特性6 节 | 47分钟
Spark3是一个里程碑版的版本，其中包含很多新的特性，本次直播中主要带大家知晓新特性有哪些，以及讲解动态分区裁剪、外部数据源V2、自适应查询执行等相关知识。

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视频：
10-1 Spark概述 (15:30)
视频：
10-2 Spark3.x新特性 (05:13)
视频：
10-3 DataSource API V2 (09:51)
视频：
10-4 动态分区裁剪 (06:34)
视频：
10-5 自适应查询执行 (08:57)
作业：
10-6 【讨论题】简历项目问题
本课程已完结