Spark實時項目

本Spark實時項目依托企業(yè)級真實的實時數(shù)據(jù)分析環(huán)境，對目前互聯(lián)網(wǎng)大廠中常見的實時分析場景提出了一套全面實用的技術(shù)解決方案。本項目以Spark為核心技術(shù)引擎，并聯(lián)合使用了多種大數(shù)據(jù)流行計算框架，例如Kafka、Canal、Maxwell、ElasticSearch、Redis、Kibana等。為應(yīng)對不同的流式數(shù)據(jù)采集場景，本項目給出了多種MySQL變動數(shù)據(jù)采集方案，并給出詳盡的框架安裝部署過程和代碼解讀流程。本項目全程使用SparkStreaming作為實時計算引擎，使用Scala作為開發(fā)語言，簡潔高效，貼近Spark開發(fā)背景。通過本項目的學(xué)習(xí)，學(xué)員可以徹底掌握Spark這一流行計算引擎的實時計算功能，并解決了與其余多種大數(shù)據(jù)分析框架的兼容性，為學(xué)員增添了更多的實時計算開發(fā)經(jīng)驗。

適學(xué)人群

小白人群

沒有接觸過互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)
渴望技術(shù)轉(zhuǎn)型
轉(zhuǎn)換行業(yè)的IT小白
高校畢業(yè)生

學(xué)習(xí)過一定的編程理論
希望提升經(jīng)驗
接觸更廣技術(shù)面
IT從業(yè)者

從事一定年限技術(shù)開發(fā)
目標(biāo)突破自我
學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)技術(shù)
突破職業(yè)瓶頸
大數(shù)據(jù)從業(yè)者

從事大數(shù)據(jù)開發(fā)工作
希望了解更多
大數(shù)據(jù)開發(fā)技術(shù)
接觸更多實時分析架構(gòu)
要求課程基礎(chǔ)

Linux、Spark、Scala
ElasticSearch、Redis
Kafka等基礎(chǔ)框架

學(xué)習(xí)收獲

全面掌握Scala語言開發(fā)Spark的實時計算任務(wù)的開發(fā)技巧；

充分了解使用不同的CDC框架，如Canal和Maxwell，采集MySQL變動數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)采集結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析方法；

掌握如何使用SparkStreaming和Kafka實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)倉庫的分層數(shù)據(jù)管理，提高數(shù)據(jù)復(fù)用性，提高指標(biāo)分析效率；

充分掌握使用SparkStreaming的實時計算開發(fā)技巧和任務(wù)部署策略；

掌握ElasticSearch與SparkStreaming和SpringBoot的無縫對接技術(shù)，掌握SpringBoot編寫數(shù)據(jù)展示接口，對數(shù)據(jù)進行可視化大屏展示。

技術(shù)點

通過SparkStreaming解決了實時計算中常見的精確一次性消費問題；
分別采用Canal和Maxwell作為MySQL的變動數(shù)據(jù)采集工具，實時采集數(shù)據(jù)并發(fā)送至消息隊列Kafka中；
使用Scala語言開發(fā)SparkStreaming的實時計算程序，利用高階函數(shù)抽象提取雙流join、維度關(guān)聯(lián)、精確一次性消費的工具類，解決實時計算中的常見難題；
利用SpringBoot開發(fā)數(shù)據(jù)可視化展示接口，熟練掌握接口編寫流程。

利用SparkStreaming的廣播變量編寫實時計算代碼優(yōu)化計算流程，提高計算效率；
項目覆蓋多種電商源數(shù)據(jù)、多種大數(shù)據(jù)分析框架配合使用、數(shù)十個實時數(shù)據(jù)分析指標(biāo)，全程使用Scala語言作為SparkStreaming開發(fā)語言，超過6000行代碼；
采用Redis存儲臨時性計算數(shù)據(jù)、采用ElasticSearch存儲明細(xì)數(shù)據(jù)、采用Kibana配置可視化分析，對接多種大數(shù)據(jù)分析框架，靈活組合應(yīng)用，增加開發(fā)經(jīng)驗；

Spark實時項目

小白人群

高校畢業(yè)生

IT從業(yè)者

大數(shù)據(jù)從業(yè)者

要求課程基礎(chǔ)