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

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  • TA的每日心情
    开心
    2018-1-5 22:21
  • 签到天数: 215 天

    [LV.7]常住居民III

    发表于 2018-1-31 21:53:01 | 显示全部楼层 |阅读模式

    资源名称:

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

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    资源描述及截图:

    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


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  • TA的每日心情
    奋斗
    2018-2-12 08:44
  • 签到天数: 550 天

    [LV.9]以坛为家II

    发表于 2018-2-1 08:34:50 | 显示全部楼层
    多谢楼主分享
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