Spark Streaming实时流处理学习
目录
1.初识实时流处理
2.分布式日志收集框架Flume
3.分布式发布订阅消息系统Kafka
4.实战环境搭建
5.Spark Streaming入门
6.Spark Streaming核心概念与编程
7.Spark Streaming进阶与案例实战
8.Spark Streaming整合Flume
9.Spark Streaming整合Kafka
10.Spark Streaming整合Flume&Kafka打造通用流处理基础
11.Spark Streaming项目实战
12.可视化实战
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Hadoop大数据开发框架学习
一.Hadoop框架介绍 hadoop是Apache发布的开源分布式基础架构他的两个核心是 HDFSHDFS是Hadoop的文件管理系统，负责了海量数据的存储，是做大数据的基础 MapReduceMapReduce则是为了海量数据提供了计算 两部分就组成了Hadoop的分布式基础架构 二.HDFS介绍 HDFS作为Hadoop为存储海量数据，自然有着与传统文件系统有着不同的结构，它是以Linux文件系统的基础的架构，构建里一套分布式文件系统，它是由一个NameNode和多台DataNode组成的。他通过将文件进行划分，分成多个数据块进行存储。（默认64MB，一般设置为128MB，备份X3）NameNode 管理文件系统的命名空间，存放文件元数据 维护文件系统的所有文件和目录，文件与数据块的映射 记录每个文件中各个块所在数据节点的信息 DataNode 存储并检索数据块 香NameNode更新所存储块的列表 优点 适合大文件存储，有副本策略 可以构建在廉价机器上，有一定容错和恢复机制 支持流式数据访问，一次写入多次读取 缺点 不适合大量小文件存储 不适合并发写入，不支持文件随机修改 不支...
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01. Spark Streaming实时流处理学习——初识实时流处理
1. 初识实时流处理 1.1. 业务现状分析 统计主站每个（指定）课程访问的客户、地域信息分布地域：ip转换客户端：useragent获取如上两个操作：采用离线（Spark/MapReduce）的方式进行统计 实现步骤课程编号、IP信息、useragent进行相应的统计分析操作：MapReduce/Spark 项目架构日志收集：Flume离线分析：MapReduce/Spark统计结果图形化展示 问题1小时级别10分钟5分钟1分钟秒级别 基于Hadoop的实现方案存在的问题？如何解决？？？？===> 实时流处理框架 1.2. 业务现状分析 实时流处理产生背景 时效性高数据量大 实时流处理概述 实时计算流式计算实时流式计算 离线计算与实时计算对比 数据来源离线：HDFS 历史数据 数据量比较大 实时：消息队列（Kafka），实时新增/修改记录过来的某一笔数据 处理过程离线：MapReduce：map + reduce 实时：Spark（DStream/SS） 处理速度离线：慢 实时：快速 进程离线：启动+销毁 实时：7*24 实时流处理框架对比 Apache Storm Apach...
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