企业大数据处理：Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践-经济金融-经济管理-太极之巅书单号

书刊介绍

《企业大数据处理：Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践》内容简介

本书将详细介绍上述技术的原理，通过实践演示每种技术的实际应用场景。希望通过理论与实践相结合的方式使内容更通俗易懂，帮助读者根据实际的业务场景选择合适的技术方案，相信大数据在未来的发展中还会创造更多的价值。
作者：肖冠宇。

作品目录

前言
内容概述
目标读者
读者反馈
致谢
第一部分
准备工作
第1章：基础环境准备
1.1、软件环境准备
1.2、集群环境准备
1.3、小结
第二部分
核心技术
第2章：Spark详解
2.1、Spark概述
2.2、Spark
SQL
2.3、Structured
Streaming
2.4、Spark优化
2.5、小结
第3章：Druid原理及部署
3.1、架构设计
3.2、集群部署
3.3、小结
第4章：Druid数据摄入
4.1、模式设计
4.2、批量数据摄入
4.3、流数据摄入
4.4、数据更新
4.5、小结
第5章：Druid客户端
5.1、涉及组件
5.2、查询类型
5.3、查询API
5.4、小结
第6章：日志收集
6.1、Flume介绍
6.2、Flume应用实践
6.3、小结
第7章：分布式消息队列
7.1、Kafka介绍
7.2、安装部署
7.3、客户端API
7.4、小结
第三部分
项目实践
第8章：数据平台
8.1、需求分析
8.2、功能实现
8.3、小结
第9章：监控系统
9.1、InfluxDB
9.2、JMXTrans
9.3、Grafana
9.4、小结