Spark Streaming 实时流处理入门与精通pdf电子书版本下载

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第1章 Spark和Spark Streaming的安装与配置 1

安装Spark 2

硬件需求 2

软件需求 4

安装Spark扩展——Spark Streaming 7

配置和运行Spark集群 8

你的第一个Spark程序 11

用Scala编码Spark作业 12

用Java开发Spark作业 15

管理员／开发者工具 18

集群管理 18

提交Spark作业 19

故障定位 20

配置端口号 20

类路径问题——类没有发现 20

其他常见异常 20

总结 21

第2章 Spark和Spark Streaming的体系结构与组件 23

批处理和实时数据处理的比较 24

批处理 24

实时数据处理 26

Spark的体系结构 28

Spark对比Hadoop 28

Spark的层次化结构 29

Spark Streaming的体系结构 31

Spark Streaming是什么 32

Spark Streaming的上层体系结构 32

你的第一个Spark Streaming程序 34

用Scala编码Spark Streaming作业 34

用Java编码Spark Streaming作业 37

客户端程序 39

打包和部署一个Spark Streaming作业 41

总结 43

第3章 实时处理分布式日志文件 45

Spark的封装结构和客户端API 46

Spark内核 48

Spark库及扩展 54

弹性分布式数据集及离散流 58

弹性分布式数据集 59

离散流 63

从分布的、多样的数据源中加载数据 65

Flume框架 67

Flume的安装和配置 69

配置Spark以接收Flume事件 73

封装和部署Spark Streaming作业 77

分布式日志文件处理的总体架构 77

总结 78

第4章 在流数据中应用Transformation 79

理解并应用Transformation功能 80

模拟日志流 80

功能操作 82

转换操作 89

窗口操作 91

性能调优 94

分块和并行化 94

序列化 94

Spark内存调优 95

总结 97

第5章 日志分析数据的持久化 99

Spark Streaming的输出操作 100

集成Cassandra 110

安装和配置Apache Cassandra 110

配置Spark 112

通过编写Spark作业将流式网页日志存入Cassandra 113

总结 120

第6章 与Spark高级库集成 121

实时查询流数据 122

了解Spark SQL 122

集成Spark SQL与流数据 129

图的分析——Spark GraphX 135

GraphX API介绍 137

集成Spark Streaming 140

总结 147

第7章 产品部署 149

Spark部署模式 150

部署在Apache Mesos上 151

部署在Hadoop或者YARN上 156

高可用性和容错性 160

单机模式下的高可用性 160

Mesos或者YARN下的高可用性 162

容错性 162

Streaming作业的监听 166

应用程序UI界面／作业UI界面 166

与其他监控工具的集成 169

总结 170