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
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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
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2
掌握Storm集群搭建与使用，
对Storm集群进行管理和优化
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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
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高鹏
大讲台大数据特聘讲师| 某婚恋网美国上市公司大数据资深工程师
东北大学计算机硕士， 8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
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在线IT就业课程
混合式自适应学习
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不用东奔西跑
在家在校在咖啡馆都能学习
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学习任务每日推送
有效避免贪多嚼不烂
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随报随学
为你定制私人学习
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每天自主学习2小时
1-2周即可学完
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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 |
