企业大数据处理：Spark、Druid、Flume与Kafka应用实践

本书分三部分展开介绍：第一部分（第1章）主要介绍了企业大数据系统的前期准备工作，包括如何构建企业大数据处理系统的软件环境和集群环境。第二部分（第2～7章）首先介绍了Spark的基本原理，Spark 2.0版本的Spark SQL、Structured Streaming原理和使用方法，以及Spark的多种优化方式；然后，介绍了Druid的基本原理、集群的搭建过程、数据摄入过程，以及在查询过程中如何实现Druid查询API；接着介绍了日志收集系统Flume的基本架构和关键组件，以及分层日志收集架构的设计与实践；最后介绍了分布式消息队列Kafka的基本架构和集群搭建过程，以及使用Java语言实现客户端API的详细过程。第三部分（第8～9章）主要介绍了企业大数据处理的两个实际应用案例，分别是基于Druid构建多维数据分析平台和基于JMX指标的监控系统。

这是一本专注于企业级大数据处理的技术书籍。该书分为三部分展开介绍，首先介绍了企业大数据系统的前期准备工作，包括如何构建企业大数据处理系统的软件环境和集群环境。接着，书中详细介绍了Spark的基本原理，包括Spark SQL、Structured Streaming原理和使用方法，以及Spark的多种优化方式。同时，书中还深入讲解了Druid的基本原理、集群的搭建过程、数据摄入过程，以及在查询过程中如何实现Druid查询API。此外，书中还介绍了日志收集系统Flume的基本架构和关键组件，以及分层日志收集架构的设计与实践。最后，书中介绍了分布式消息队列Kafka的基本架构和集群搭建过程，以及使用Java语言实现客户端API的详细过程。 在第二部分中，书中详细介绍了Spark的架构和特性，包括Spark的概述、Spark SQL、Structured Streaming以及Spark优化等方面。同时，书中还详细介绍了Spark SQL的数据处理，包括DataFrame和DataSet两种数据结构，以及如何使用Spark SQL进行高效的数据处理。此外，书中还介绍了Druid集群部署规划，