基于Kafka+SparkStreaming+Redis+Python实时数据流处理分析项目

课程目标:动手实操SparkStreaming\熟悉Idea等软件安装和使用\了解Kafka基本原理和基本用法\动手实际操作Kafka的代码编写\熟悉Redis创建表等实际操作\学会用Idea编写简单的Scala程序\了解NoSQL数据库Redis原理\动手操作Redis命令\

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5分 共11课时,共2小时31分钟
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课程目标

动手实操SparkStreaming\熟悉Idea等软件安装和使用\了解Kafka基本原理和基本用法\动手实际操作Kafka的代码编写\熟悉Redis创建表等实际操作\学会用Idea编写简单的Scala程序\了解NoSQL数据库Redis原理\动手操作Redis命令\

适用人群

大数据 实时分析 架构师 数据分析

课程简介

更多惊喜等着您,请加姚老师微信:Demin-Yao,请注明51CTO同学-真实姓名

应用Idea工具开发scala程序;编写模拟数据kafka代码;编写实时处理spark程序;使用Python语言进行数据可视化分析。

配置环境要求:win且是64位操作系统+Linux3

学习资料有哪些:课程的讲义PPT、练习、实操和案例

授课软件版本工具版本:Kafka0.10.2;Spark2.0;Redis4.0;IDEA14.1;Python3.6

学后水平:掌握Spark基本原理;了解实时分析的引擎;动手操作Kafka接收数据;动手编写Python数据可视化的程序。

购买课程后,在附件里面有很多非常有用的代码和讲义可以进行下载,欢迎学习...

购买过此课程后,需要安装好所有环境的虚拟机的同学请给老师留言

第一章项目介绍和步骤1
4节1小时2分钟
1-1项目介绍 [免费试看]
14:28
1-2项目实施步骤一:运用Kafka产生数据-讲解部分 [免费试看]
14:29
1-3项目背景介绍 [免费试看]
11:21
1-4项目实施步骤一:运用Kafka产生数据-实战部分
22:18
第二章步骤2和步骤3
3节49分钟
2-1项目实施步骤二:运用Spark接收数据-理论
19:38
2-2项目实施步骤二:运用Spark接收数据-实践
24:16
2-3项目实施步骤三:准备程序运行环境
05:25
第三章步骤3等和项目总结
4节39分钟
3-1项目实施步骤四:远程执行Spark程序
15:17
3-2项目实施步骤五:编写Python实现可视化-理论
14:23
3-3项目实施步骤五:编写Python实现可视化-实操
05:51
3-4项目总结
03:46
讲师介绍
陈建平
讲师评分4.6分
IBM(上海)高级数据分析经理,专业资深讲师,10年相关项目经历,长期从事大数据相关研究分析工作。 精通大数据技术,熟悉关系型数据库Oracle10g、Mysql、DB2和GreenPlum等。 精通Hadoop、Hbase、HDFS、Hive、Pig、Hue、Spark等开源技术,对实时处理Storm、Impala有较深的认识,熟悉分布式计算MapReduce。 非常精通数据挖掘算法和解决方案,比如决策树、K-means、神经网络、Logistc线性回归、Apriori算法、协同过滤算法等。 熟悉电信、移动、电力、证券、网络、物流、无线等行业。
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