老汤微职位：大数据实时流处理技术

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老汤微职位：大数据实时流处理技术

〖课程目录〗:
│      1-1课程内容.ts
│      1-2实战：本地运行Spark Streaming程序.ts
│      1-3细讲word count程序.ts
│      1-4监控Spark Streaming程序.ts
│      1-5讲解StreamingContext.ts
│      1-6讲解DStream.ts
│      1-7Queue Streams Source.ts
│      1-8实战：使用HDFS File作为Streaming的输入数据.ts
│      1-9实战：自定义数据接受者.ts
│      1-10Basic API.ts
│      1-11Join相关API.ts
│      1-12transform API.ts
│      1-13window(窗口) API.ts
│      1-14reduceByKeyAndWindow API.ts
│      1-15为什么需要checkpoint.ts
│      1-16其他window相关API.ts
│      1-17updateStateByKey API.ts
│      1-18mapWithState API.ts
│      1-19Java版本的DStream的API.ts
│      1-20实战一：结果保存到HDFS.ts
│      1-21结果保存到Mysql讲解.ts
│      1-22实战二：结果保存到Mysql演示.ts
│      1-23Spark Streaming结合Spark Sql.ts
│      1-24Spark Streaming进行网站流量实时监控.ts
│      2-1课程内容.ts
│      2-2Spark应用对比Spark Streaming应用.ts
│      2-3Spark Streaming Application原理.ts
│      2-4性能之创建多个接收器.ts
│      2-5性能之接收到的数据块的数量.ts
│      2-6性能之接收器接收数据的速率.ts
│      2-7性能之数据处理的并行度.ts
│      2-8性能之数据处理的数据序列化.ts
│      2-9性能之数据处理的内存调优.ts
│      2-10性能之结果输出的性能调优.ts
│      2-11Backpressure(压力反馈).ts
│      2-12Elastic Scaling(资源动态分配).ts
│      3-1课程内容.ts
│      3-2Executor失败容错.ts
│      3-3Driver失败容错.ts
│      3-4利用WAL恢复接收到的数据.ts
│      3-5可靠和不可靠的Receiver.ts
│      3-6当一个task很慢的时候的容错.ts
│      3-7流计算语义(Semantics)的定义.ts
│      3-8Spark Streaming容错语义.ts
│      3-9Output怎样达到Exactly once.ts
│      4-1课程内容.ts
│      4-2Flume实践一.ts
│      4-3Flume实践二.ts
│      4-4Flume实践三.ts
│      4-5Flume的基本架构和基本术语.ts
│      4-6Spark Streaming集成Flume(push模式).ts
│      4-7Spark Streaming集成Flume(pull模式).ts
│      4-8Java版本的Spark streaming集成Flume.ts
│      4-9Kafka总结介绍和安装.ts
│      4-10Kafka基本术语 - topic.ts
│      4-11Producer原理.ts
│      4-12Kafka基本术语–Consumer Group(必须搞懂).ts
│      4-13Java 开发Produce 和Consumer(必须搞懂).ts
│      4-14Spark Streaming 集成 Kafka一.ts
│      4-15Spark Streaming 集成 Kafka二.ts
│      4-16Receiver模式对比Direct模式.ts
│      4-17Java版本的Spark streaming集成Kafka.ts
│      4-18Kafka作为Flume的Source.ts
│      4-19Kafka作为Flume的Sink.ts
│      4-20Kafka作为Flume的Channel.ts
│      4-21Redis的安装.ts
│      4-22实际案例业务、架构以及代码讲解.ts
│      4-23实际案例实战演示.ts
│      4-24解决上节课的Bug.ts
│      5-1课程内容.ts
│      5-2Spark Streaming的优点和痛点.ts
│      5-3Continuous Applications.ts
│      5-4Streaming in Spark的未来.ts

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