flume+Logstash+Kafka+Spark Streaming进行实时日志处理分析【大数据】

Java连接包

Framework-Of-BigData 大数据面试题，从0到1走向架构师之路。Flink、Spark、Hive、HBase、Hadoop、Kettle、Kafka... 每周日更新 项目系列 一、大数据项目 面试系列 优秀文章目录 一、Hadoop HDFS是如何设计架构的 最新Hadoop面试题总结 二、Flink 十分钟入门Fink SQL Flink SQL——Table与DataStream之间的互转(超详细) Flink SQL Sink(文件、kafka、Stream) 一文章带你深入了解Flink SQL流处理中的特殊概念(超详细) 一文章让深入理解Flink SQL 时间特性(超详细) 一文章带你深入理解FlinkSQL中的窗口(三种模式) Flink系统自带函数与自定义UDF(超详细) 那些被问懵的Flink面试题(Flink面试急需) Flink 自定义Avro序列化

统一监控平台方案（日志监控、方法监控、调用链路监控） 包含flume采集数据、kafka缓存数据、spark计算、es索引数据

kafka与streaming配置与开发文档001. kafka版本为kafka_2.10-0.8.2.0 spark版本为1.3.0

spark+hadoop+zookeeper 大数据平台搭建脚本，亲测通过，适用于大数据初学者在虚拟机玩

MartinHub的学习笔记 关于我 MartinHub :smiling_face_with_sunglasses: ，，热爱生活！热爱技术！ 微信公众号【MartinHub】 个人微信号【MartinHub】 项目介绍 大数据 Java 数据库 Linux 杂记 :bullseye: :hot_beverage: :floppy_disk: :cloud: :memo: :black_nib:本仓库有来源自己总结，网上收集，视频笔记，如果有区别之处，可以联系我进行删除。 :scroll:笔记仓库： GitHub上： Gitee： :scroll:笔记地址： GitHub上： Gitee： 因个人能力有限，笔记中可能还有很多错误的地方，还请大家能够多多指出交流，也欢迎各位小伙伴能够提交拉请求请求进行完善。 注意：因为构建页面的框架缓存，访问笔记地址时，为防止最新更新的笔记看不到，请浏览器打开网址后，先清除页面缓存。

项目背景 公司核心的实时业务用的是spark streaming2.3.0+kafka1.3的流式技术来开发的。在这里我把它做成了一个骨架项目并开源出来，希望后来的朋友可以借阅和参考，尽量少走些弯路。 下面是使用过程中记录的一些心得和博客，感兴趣的朋友可以了解下： 项目简介 该项目提供了一个在使用spark streaming2.3+kafka1.3的版本集成时，手动存储偏移量到zookeeper中，因为自带的checkpoint弊端太多，不利于项目升级发布，并修复了一些遇到的bug，例子中的代码已经在我们生产环境运行，所以大家可以参考一下。 主要功能 提供了快速使用 spark streaming + kafka 开发流式程序的骨架，示例中的代码大部分都加上了详细的注释 提供了手动管理kafka的offset存储到zookeeper的方法，并解决了一些bug，如kafka扩容分区，重启实

Scala代码积累之spark streaming kafka 数据存入到hive源码实例，Scala代码积累之spark streaming kafka 数据存入到hive源码实例。

手把手视频详细讲解项目开发全过程，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程亮点 1，针对时下热门的新冠疫情数据进行大数据分析 2，手把手从零开始搭建项目并进行代码实现 3，综合运用HttpClient+Jsoup+Kafka+SparkStreaming+StructuredStreaming+SpringBoot+Echarts等多种实用技术 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章 项目介绍 1.1. 项目背景 1.2. 项目架构 1.3. 项目截图 1.4. 功能模块 第二章 数据爬取和生成 2.1. 数据清单 2.2. Java爬虫入门 2.3. 疫情数据爬取 2.4. 防疫数据生成 第三章 实时数据处理和分析 3.1. 环境准备 3.2. 物资数据实时处理与分析 3.3. 疫情数据实时处理与分析 第四章 实时数据展示 4.1. 环境准备 4.2. Echarts入门 4.3. SpringBoot+Echarts实现数据可视化 第五章 博雅云SaaS平台实现大屏展示 5.1. 云平台三种模式 5.2. 博雅云SaaS平台介绍 5.3. 博雅云应用案例 5.4. 云平台组件使用 5.5. 基于云平台实现大屏展示 第六章 项目总结 6.1. 业务总结 6.2. 技术总结