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  • 12-1 -课程目录.mp4
  • 12-10 -对接实时日志数据到Kafka并输出到控制台测试.mp4
  • 12-11 -Spark Streaming对接Kafka的数据进行消费.mp4
  • 12-12 -使用Spark Streaming完成数据清洗操作.mp4
  • 12-13 -功能一之需求分析及存储结果技术选型分析.mp4
  • 12-14 -功能一之数据库访问DAO层方法定义.mp4
  • 12-15 -功能一之数据库访问DAO层方法实现.mp4
  • 12-16 -功能一之HBase操作工具类开发.mp4
  • 12-17 -功能一之将Spark Streaming的处理结果写入到HBase中.mp4
  • 12-18 -功能二之需求分析及HBase设计&HBase数据访问层开发.mp4
  • 12-19 -功能二之功能实现及本地测试.mp4
  • 12-2 -需求说明.mp4
  • 12-20 -将项目运行在服务器环境中.mp4
  • 12-3 -用户行为日志介绍.mp4
  • 12-4 -Python日志产生器开发之产生访问url和ip信息.mp4
  • 12-5 -Python日志产生器开发之产生referer和状态码信息.mp4
  • 12-6 -Python日志产生器开发之产生日志访问时间.mp4
  • 12-7 -Python日志产生器服务器测试并将日志写入到文件中.mp4
  • 12-8 -通过定时调度工具每一分钟产生一批数据.mp4
  • 12-9 -使用Flume实时收集日志信息.mp4

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