跳到主要内容
输入搜索条件
您正在用访客帐号访问 (
登录
)
当前访问位置：
首页
课程
大数据快速运算（共享）
学习内容
第六章 章节：Kafka分布式发布订阅消息系统
教学内容
6.6启动 Kafka服务
大数据快速运算（共享）
共享课程
6.6启动 Kafka服务
启动Zookeeper服务：
启动Kafka服务：
最后修改: 2021年10月29日 星期五 12:39
◄ 6.5安装 Kafka
跳至...
跳至...
新闻通告
大数据专业教师团队简介
考核说明
课程简介
教学大纲
教学设计
第一章 Scala语言基础
1.1 初识scala
1.2 Scala的基础语法
1.3 scala数据结构
1.4 Scala面向对象的特性及模式匹配
1.1初始Scala
1.2scala的基础语法
1.3scala数据结构
1.4 Scala面向对象的特性及模式匹配
2.1 spark概述
2.2 spark特点
2.3 spark应用场景
2.4 spark与hadoop对比
2.5 搭建spark开发环境
2.6 spark运行架构与原理
2.7 体验第一个spark程序
2.1spark概述
2.2spark特点
2.3spark应用场景
2.4Spark与Hadoop对比
2.5搭建spark开发环境
2.7体验第一个Spark程序
2.7体验第一个Spark程序
spark运行架构及原理如何
3.1 RDD简介
3.2 RDD创建方式
3.3 RDD的处理过程_转换算子
3.4 RDD的处理过程_行动算子
3.5 RDD的分区
3.6RDD的依赖关系
3.7 RDD机制
3.8 spark的DAG概念
3.9 spark的任务调度及运行流程
3-1RDD简介
3.2RDD的创建方式
3.3RDD处理过程_转换算子
3.4RDD处理过程_行动算子
3.5RDD的分区
3.6RDD的依赖关系
3.7RDD机制
3.8sparkDAG概念
3.9RDD在spark中的运行流程
RDD的任务调度流程如何实现？
4.1 Spark SQLl的简介
4.2 Spark SQL的架构
4.3 DataFrame简介
4.4 DataFrame的创建
4.5 DataFrame的常用操作
4.6 DataSet简介
4.7 DataSet对象的创建
4.8 RDD转换为DataFrame
4.9 Spark SQL 操作MySQL
4.10 操作Hive数据集
4.1Spark SQL的简介
4.2Spark SQL的架构
4.3DataFrame简介
4.4DataFrame的创建
4.5DataFrame的常用操作
4.6DataSet简介
4.7Dataset对象的创建
4.8RDD转换DataFrame
4.9Spark SQL操作MySQL
4.10 操作Hive数据库
HBASE读写数据流程有哪些？
5.1HBase的基础知识
5.2HBase的数据模型
5.3HBase的集群部署
5.4HBase的Shell操作
5.5 Hbase的Java AP操作
5.6HBase的架构
5.7 物理存储
5.8 寻址机制
5.9 HBase读写数据流程
5.1HBase简介
5.2Hbase的数据模型
5.3Hbase的集群部署
5.4Hbase的shell操作
5.5Hbase的Java API操作
5.6Hbase的架构
5.7物理存储
5.8寻址机制
5.9Hbase读写数据流程
6.1消息传递模式简介
6.2Kafka简介
6.3Kafka的核心组件介绍
6.4 Kafka工作流程分析
6.5安装 Kafka
6.7基于命令行方式使用 Kafka
6.8基于java API方式使用 Kafka
6.9Kafka Streams概述
6.10 Kafka Streams开发单词计数
6.1消息传递模式简介
6.2Kafka简介
6.3Kafka核心组件介绍
6.4Kafka工作流程分析
6.5安装Kafka
6.6启动Kafka服务
6.7基于命令行方式使用Kafka
6.8基于java API方式使用Kafka'
6.9Kafka Streams概述
6.10Kafka Streams开发单词计数
kafka工作流程如何实现？
如何利用生产和消费者实现Kafka？
7.1什么是实时计算
7.2常用的实时计算框架
7.3Spark Streaming简介
7.4 Spark Streaming工作原理
7.5 DStream简介
7.6 DStream的编程模型
7.7 DStream的转换操作
7.8DStreaming窗口操作
7.9DStreamin实例输出操作
7.10KafakaUtils. createDstream方式
7.11KafakaUtils. createDirectStream方式
7.1什么是实时计算
7.2常用的实时计算框架
7.3Spark Streaming工作原理
7.4Spark Streaming工作原理
7.5Dstream简介
7.6Dstream编程模型
7.7Dstream转换操作
7.8Dstream窗口操作
7.9Dstream案例输出操作
7.10KafakaUtils. createDstream方式
7.11KafakaUtils. createDirectStream方式
8.1什么是机器学习
8.2机器学习应用
8.3Spark机器学习工作流程
8.5本地向量
8.6标注点
8.7本地矩阵
8.8摘要统计
8.9 相关统计
8.10分层抽样
8.1线性支持向量机
8.12逻辑回归
8.13推进模型分类
8.1线性支持向量机
8.1什么是机器学习
8.2机器学习的应用
8.3Spark机器学习工作流程
8.5本地向量
8.6标注点
8.7本地矩阵
8.8摘要统计
8.9相关统计
8.10分层抽样
8.11线性支持向量机
8.12逻辑回归
8.13推荐模型分类
第 一章单元测试
第二章单元测试
第三章单元测试
第四章单元测试
第五章单元测试
第六章单元测试
第七章单元测试
第八章单元测试
第一章课后作业
第二章课后练习
第三章课后作业
第四章课后练习
第五章课后作业
第六章课后练习
第七章课后练习
第八章课后练习
实训1 输出helloworld
实训2完成scala程序设计数值判断
实训3实现词频统计功能
实训4spark sql操作数据源
6.7基于命令行方式使用 Kafka ►
