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Storm实战课程

Storm实战课程
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这是一套 系统且具有很强实战性 的Storm课程,从实时流计算及其在新浪、腾讯、360、百度等公司应用分析,到Storm的架构、工作流、机制,再到Storm集群的部署、运行、监控,最后以某上市婚恋网站的真实项目做为案例来详细讲解并带领大家完成从理论到实战的进阶!

  • 市场价  ¥1299

  • 特惠价  ¥699

  • 试学价  ¥9

时长    3周          

9元试学 全款购买 当前学习人数 663 收藏

为什么要学习Storm?

众所周知,Hadoop在处理海量数据方面有着强大的能力,但是只能进行离线数据分析,而Storm可以帮助我们实现实时流式计算,因此Storm被誉为“实时的Hadoop”。


对于学员来说,在掌握了Hadoop的基础上,再学会Storm,简直如虎添翼,在大数据行业里面会有更强的竞争力。


高老师在上市互联网公司工作多年,他将自己积累下的Storm项目经验、技术笔记、个人心得通过这门课毫无保留的分享给大家,希望有更多的同学投入到Storm技术的学习和使用中来,更好的解决工作中实时流计算相关的业务需求!


Storm集群的监控与管理

Storm实战项目之系统架构与模块设计

Storm实战项目之核心模块实现

Storm实战项目之项目部署上线


免费视频这么多,为什么还要花钱来大讲台?

主讲老师
牛X

课程含金量超高

混合式
自适应学习

0基础也能100%学会

收费低

只有线下同类课程的15%

任务化
游戏化

让你无痛,愉快学习

学完大讲台

[ Storm实战课程 ]你可以

  • 1

    全面掌握Storm的架构原理和使用场景,

    熟练使用Storm进行程序开发

  • 2

    掌握Storm集群搭建与使用,

    对Storm集群进行管理和优化

  • 3

    深入理解Storm技术架构,

    掌握Storm高级使用模式,包括DRPC、Trident及多语言开发

讲师介绍

  • 高鹏

    大讲台Storm高级讲师

    东北大学计算机硕士, 5年互联网&大数据一线研发经验,大数据技术实战派,曾在某大型(美国上市)婚恋网站担任大数据小组Leader多年,负责大数据平台搭建维护以及数据分析工作,对Hadoop、Storm 、Hive、Spark在企业级环境中的应用驾轻就熟。

学习模式和上课安排

  • 在线IT就业课程

    混合式自适应学习

  • 不用东奔西跑

    在家在校在咖啡馆都能学习

  • 学习任务每日推送

    有效避免贪多嚼不烂

  • 随报随学

    为你定制私人学习

  • 每天自主学习2小时

    1-2周即可学完

  • 点击咨询

    点击咨询

Storm课程大纲

实时流式计算介绍

实时流式计算是什么

实时流式计算的特点

实时流式计算使用场景分析

Queue+Worker,S4, Storm,Spark简单介绍

认识Storm

Storm介绍

Storm特点

Storm优势

Storm使用场景

新浪的实时分析平台

腾讯的实时计算平台

奇虎360的实时平台

百度的实时系统

阿里的Jstorm

Storm的系统架构

主节点(Nimbus)

从节点(Supervisor)

Web节点(Storm UI)

协调节点(Zookeeper)

Storm的工作流

作业单元(Topology)

数据源编程单元(Spout)

数据处理编程单元(Bolt)

Storm的并发机制

服务器(Nodes)

JVM虚拟机(Worker)

线程(Executor)

Spout/Bolt实例(Task)

Storm的数据流

Stream讲解(Tuple)

Storm的数据模型

Stream Grouping

Storm的保障机制

功能性保障:多粒度的并行化

非功能性保障:多级别的可靠性

Zookeeper讲解

Zookeeper介绍

基础系统安装

JAVA安装

Zookeeper搭建

Zookeeper状态查看命令

Storm部署

Storm版本发展历史

本地模式

分布式模式

主节点Nimbus

工作节点Supervisor

Storm UI

Storm配置项

项目如何在Storm集群下运行

Storm Java API

Topology创建与提交

Example

Kafka讲解

Kafka介绍

Kafka的消息持久化和顺序读写

Kafka的应用

Kafka的客户端

Storm和Kafka的对接:KafkaSpout

Storm集群的监控与管理

主机信息监控

日志监控

Storm UI

业务背景

案例背景

设计目标

分析需求

系统架构与模块设计

整体架构

数据源

数据存储与处理

核心模块实现

模拟数据实现

日志采集和存储实现

数据处理实现

项目部署上线

上线大致流程

注意事项

监控

DRPC

DRPC构建与使用

DRPC原理

Trident

Trident介绍

用Trident实现可靠的实时word统计

多语言开发

多语言开发介绍

Python举例

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