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課程大綱：

Spark 實時電商數(shu)據分(fen)析及可視(shi)化培(pei)訓

Spark 實時電商數據分析可(ke)視化系統是一個經典的大數據應(ying)用項目，

技(ji)術棧主要有 Flume、Kafka、Spark Streaming、Flask 等，

幫(bang)助大家了解和(he)運用(yong)一(yi)些當前熱(re)門的大數(shu)據處(chu)理組(zu)件來親自動手搭建一(yi)套大數(shu)據處(chu)理平臺框架和(he)熟悉(xi)大數(shu)據項目的基礎開發流程。

1 Spark Streaming 與 Kafka 的對接

2 Kafka 消費者(zhe)(zhe)和生產(chan)者(zhe)(zhe)的應用

3 Echarts 數據展示(shi)

4 SocketIO 的(de)使用

5 Dstream 中使用 Redis

6 Kafka 主題創(chuang)建及(ji)數據存(cun)儲

7 Kafka 整合 Flume

8 Flask 與 Kafka 對(dui)接

9 Flask 整合 SocketIO

10 Spark Streaming 高級(ji)函數應用

1
數據采集與傳輸

1.Flume和Kafka基本操作(zuo)命令

2.Kafka中(zhong)Topic的創(chuang)建

3.Flume作為(wei)Kafka數據源的(de)配置

4.Zookeeper、Kafka、Flume整合使用

5.Flume與(yu)Kafka整合的優點(dian)

6.數據消費

2
數(shu)據處理(li)之 Spark 對接 Kafka

1.Sparkshell應用

2.Scala在項目中的使用

3.SparkStreaming對接Kafka

4.SparkDstream的創建

5.消費Kafka中Topic的數據(ju)

6.樣例類的創建

7.數據預處理

3
數據處理之 Spark 函數應(ying)用

1.Sparkstreaming中map、updateStateBy等函數的(de)應用

2.KafkaSink工具類創建

3.KafkaProducer的(de)創建及使用

4.累加函(han)數的編寫

5.Sparkstreaming中(zhong)的全局狀態

4
數據(ju)可視化之(zhi) Flask 對接(jie) Kafka

1.Flask簡(jian)單(dan)應用(yong)

2.項目框架配置

3.kafkaConsumer的創建

4.Flask與Kafka對接

5.消費Kafka中Topic的數據(ju)

5
數據(ju)可(ke)視(shi)化之 SocketIO 數據(ju)推送

1.SocketIO應用

2.Flask視圖函(han)數

3.Socket對象創建

4.線程回調(diao)函數(shu)編寫 5.JavaScript應用(yong)

6
Echarts 應用
1.Echarts引入及應用

2.Echarts常(chang)用屬性

3.Echarts加載SocketIO數(shu)據

4.Echarts圖表(biao)對象創建

7
項目拓展

1.Redis簡介及(ji)應用

2.滑動窗口的應(ying)用

3.Redis數據(ju)存儲

4.Redis工具類創(chuang)建

8
項目總結

1.Flink簡(jian)介及應用(yong)

2.項目中使用Flink替代Spark

3.Canal簡介及應用

4.HBase簡介及應用

5.基于Flink的實(shi)時(shi)數(shu)倉