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java大数据基于storm开发

dearbaba_1 2018-05-10 16:59:48

【No196】2018年最新java大数据基于storm开发实时流处理器视频教程

面向Java,巧用Storm快速切入大数据实时流处理领域 学习门槛低,熟练掌握Java SE 、Linux就能学!Java工程师转型的完美捷径 采用最新版本讲解:

市面上最新版本1.1.0系统,从0开始逐步地深入浅出 系统学习打牢基础:

深入掌握Storm及周边框架入门使用,打下坚实基础 打开正确学习模式:

深入Storm内部处理机制,让你不再一知半解 不局限于API的简单调用,更涉及内部处理机制,一步步地通过代码实现,让你快速掌握Storm实时流处理这柄利器 Storm核心概念. Storm优势和应用场景 Storm对比Hadoop Storm对比Spark Streaming 图解Storm核心概念

Storm Stream Groupings 分组策略概述 Shuffle分组 Field分组 All分组

Storm并行度 Worker数量 Executor数量 Task数量 Acker设置 动态调整

Storm可靠性 机器节点 Nimbus/Supervisor进程 Worker节点 Tuple处理

Storm DRPC RPC概述 Hadoop DRPC使用案例 Storm DRPC使用案例

Storm整合周边框架:整合HDFS 整合Hbase 整合JDBC 整合Redis 整合Kafka

基础核心框架 Storm 开发语言 Java 消息中间件 Kafka Zookeeper 应用数据分析 Kibana Logstash NoSQL数据库 Redis HBase

目录: 一、课程介绍 二、Storm框架介绍 三、深入理解Storm核心概念 四、搭建基于IDEA+Maven的Storm的开发环境及API使用 五、Storm结合ZooKeeper、Kafka、Logstash等周边框架的整合使用 六、核心组件及Storm架构与部署及Storm UI介绍 七、Storm的优化之并行度调整优化 八、常用分组策略 Shuffle分组策略、Field分组策略、All分组策略等介绍 九、Storm可靠性 Worker进程、Supervisor进程、nimbus进程、节点、以及消息处理的确认机制 十、DRPC介绍及开发Storm的基于本地和远程模式的DPRC编程 十一、Storm整合 Redis、JDBC、HDFS、HBase、ES等常用的大数据框架综合使用来完成大数据的实时流处理项目 十二、使用Logstash+Kafka+Storm+高德地图来实现基于一个交通数据的热力图的实时展示项目 十三、回顾总结

下载地址:http://www.javaxxz.com/thread-356218-1-1.html

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