java大数据实战 Storm构建实时流处理
全方位解剖大数据实时处理利器Storm，让你在流式处理领域得心应手
Storm是实时流处理领域的一柄利器，本课程采用最新的Storm版本1.1.0，从0开始由浅入深系统讲解，深入Storm内部机制，掌握Storm整合周边大数据框架的使用，从容应对大数据实时流处理！
合适人群及技术储备要求
这是一门非常具有可操作性的课程，合适Java工程师正处于瓶颈期想提高自己技术、想转型做大数据的开发者，更合适关于大数据感兴趣、想从事大数据
研发作业的同学。本课程将手把手带你从零循序渐进地解说Storm各方面的技术点，让你轻松胜任实践大数
据实时流处理的作业，稳拿高薪！
技术储备要求
熟练掌握Java SE、Linux即可
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章节目录：
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第1章 课程导学 试看3 节 | 33分钟
介绍课程相关背景，学习主张等等
- 视频：1-1 -导学 (20:17)试看
- 视频：1-2 -OOTB环境运用演示 (08:49)
- 视频：1-3 -授课习气与学习主张 (03:39)
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第2章 初识实时流处理Storm10 节 | 66分钟
Storm作为近几年Hadoop生态圈很火爆的大数据实时流处理结构，是成为大数据研制工程师必备的技能之一。 本章将从如下几个方面让我们关于Storm有宏观上的知道：什么是Storm、Storm的开展史、Storm比照Hadoop的差异、Storm比照Spark Streaming的差异、Storm的优势、Storm运用现状及开展趋势、Storm运用事例分享…
- 视频：2-1 -课程目录 (02:08)
- 视频：2-2 -Storm是什么 (14:40)
- 视频：2-3 -Storm开展前史之从Twitter说起 (05:47)
- 视频：2-4 -Storm开展前史之Storm的成长 (02:52)
- 视频：2-5 -Storm技能网站介绍 (10:38)
- 视频：2-6 -Storm和Hadoop的差异 (06:01)
- 视频：2-7 -Storm和Spark Streaming的差异 (06:15)
- 视频：2-8 -Storm的优势 (04:46)
- 视频：2-9 -Storm当前现状与开展趋势 (04:57)
- 视频：2-10 -Storm运用事例分享 (07:29)
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第3章 Storm中心概念 试看8 节 | 56分钟
本章节将从如下几个方面带我们深化了解Storm的中心概念：初识Storm中心概念、经过日常生活的事例来了解Storm的中心概念、依据官网的描述来了解Storm中心概念、最后经过画图解说的方法解说Storm的中心概念。相信经过多角度比照进行解说Storm的中心概念，让我们把握的愈加深入。由于Storm的中心概念的了解是后续Storm课程学习…
- 视频：3-1 -课程目录 (01:21)
- 视频：3-2 -初识Storm中心概念 (06:52)
- 视频：3-3 -Storm中心概念了解回忆概述 (04:07)试看
- 视频：3-4 -Storm中心概念了解回忆之地铁运转模型 (06:56)
- 视频：3-5 -Storm中心概念了解回忆之Storm (05:05)
- 视频：3-6 -Storm中心概念小结 (02:11)
- 视频：3-7 -Storm中心概念官网详解 (20:39)
- 视频：3-8 -图解Storm中心概念 (08:20)
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第4章 Storm编程12 节 | 103分钟
本章节将手把手带我们建立根据IDEA+Maven的Storm的开发环境，经过事例融合Storm编程中常用API的运用以及开发过程中的注意事项。
- 视频：4-1 -课程目录 (02:25)
- 视频：4-2 -Storm开发环境建立 (18:01)
- 视频：4-3 -Storm中心接口ISpout详解 (14:39)
- 视频：4-4 -Storm中心接口IComponent详解 (03:12)
- 视频：4-5 -Storm中心接口IBolt详解 (08:33)
- 视频：4-6 -Storm求和事例编程之Spout功用完结 (11:31)
- 视频：4-7 -Storm求和事例编程之Bolt功用完结 (04:18)
- 视频：4-8 -Storm求和事例编程之Topology提交功用完结及测验 (11:21)
- 视频：4-9 -Storm词频事例编程之Spout功用完结 (08:33)
- 视频：4-10 -Storm词频事例编程之Bolt功用完结 (06:14)
- 视频：4-11 -Storm词频事例编程之Topology提交功用完结及测验 (08:42)
- 视频：4-12 -Storm编程注意事项 (04:26)
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第5章 Storm周边结构运用13 节 | 113分钟
本章节将带领我们学习Storm周边常用结构的运用，比方：ZooKeeper、Kafka、Logstash、以及Logstash与Kafka的整合运用。
- 视频：5-1 -课程目录 (01:49)
- 视频：5-2 -JDK安装 (09:33)
- 视频：5-3 -ZooKeeper概述及环境建立 (17:05)
- 视频：5-4 -ZooKeeper运用详解 (08:46)
- 视频：5-5 -Logstash概述及布置 (06:05)
- 视频：5-6 -Logstash运用之控制台输入输出 (04:16)
- 视频：5-7 -Logstash运用之文件输入控制台输出 (07:36)
- 视频：5-8 -Kafka概述 (11:34)
- 视频：5-9 -Kafka架构及中心概念 (04:04)
- 视频：5-10 -Kafka单节点单broker的布置及运用 (16:34)
- 视频：5-11 -Kafka单节点多broker布置及运用 (09:55)
- 视频：5-12 -Kafka容错性测验 (04:39)
- 视频：5-13 -Logstash运用之整合Kafka (10:20)
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第6章 Storm架构及布置 试看11 节 | 117分钟
本章节将学习Storm的架构以及各个中心组件的功用、并建立Storm的单机环境和分布式环境、怎么提交/查看/杀死Storm作业、Storm UI界面参数介绍
- 视频：6-1 -课程目录 (03:41)
- 视频：6-2 -Storm架构详解 (17:32)
- 视频：6-3 -Storm单机布置之前置条件及解压 (08:45)
- 视频：6-4 -Storm单机布置之启动Storm各节点及Storm UI界面详解 (16:52)
- 视频：6-5 -改写Storm作业并提交到Storm单节点集群运转 (18:18)
- 视频：6-6 -Storm常用命令介绍 (06:29)
- 视频：6-7 -Storm集群布置规划 (06:05)试看
- 视频：6-8 -Storm集群布置之软件包分发和jdk布置 (04:19)
- 视频：6-9 -Storm集群布置之ZooKeeper分布式环境布置 (09:13)
- 视频：6-10 -Storm集群布置之Storm集群布置及启动 (19:01)
- 视频：6-11 -提交Storm作业到集群中运转&目录树介绍 (06:39)
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第7章 并行度9 节 | 54分钟
本章节将要点解说Storm的优化中的中心：并行度调整(worker数量、executor数量、task数量)，将经过对代码的修改并提交到Storm环境上去运转，结合Storm UI上展现的参数效果来进行调优，让我们关于Storm的并行度有愈加深化的了解，本章节是学习和面试过程中重中之重，必须把握。…
- 视频：7-1 课程目录_ (01:44)
- 视频：7-2 -并行度概念详解 (13:43)
- 视频：7-3 -怎么将Storm集群形式更改为单机形式 (03:37)
- 视频：7-4 -Storm作业运转UI页面上的参数详解 (04:21)
- 视频：7-5 -worker数量的设置 (06:52)
- 视频：7-6 -executor数量的设置 (05:14)
- 视频：7-7 -task数量的设置 (04:56)
- 视频：7-8 -acker的设置 (03:27)
- 视频：7-9 -并行度事例解说及并行度动态调整 (09:53)
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第8章 分组战略6 节 | 37分钟
本章节将带来我们经过代码以及UI参数展现的方法来学习Storm中的常用分组战略：Shuffle分组战略、Field分组战略、All分组战略。本章节也是Storm开发过程中必须要把握的部分。
- 视频：8-1 -课程目录 (01:06)
- 视频：8-2 -Stream Grouping概述 (14:03)
- 视频：8-3 -Shuffle Grouping开发详解 (07:28)
- 视频：8-4 -FieldGrouping开发详解 (07:23)
- 视频：8-5 -AllGrouping开发详解 (04:31)
- 视频：8-6 -Stream Grouping其他 (01:42)
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第9章 Storm可靠性3 节 | 25分钟
本章节将从如下方面来解说Storm结构的可靠性：Worker进程、Supervisor进程、nimbus进程、节点、以及音讯处理的承认机制(ack/fail)。本章节是面试过程中经常会被查核到的。
- 视频：9-1 -课程目录 (01:53)
- 视频：9-2 -Storm进程等级的容错 (10:18)
- 视频：9-3 -Storm的ack和fail机制 (12:08)
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第10章 DRPC6 节 | 69分钟
本章节将解说什么是RPC机制、Hadoop中的RPC运用介绍、怎么开发Storm的根据本地和长途形式的DPRC编程
- 视频：10-1 -课程目录 (01:37)
- 视频：10-2 -RPC原理图解 (13:56)
- 视频：10-3 -根据Hadoop的RPC完结.mp4 (19:09)
- 视频：10-4 -Storm DRPC概述 (09:55)
- 视频：10-5 -Storm Local DRPC开发 (10:51)
- 视频：10-6 -Storm Remote DRPC及客户端代码开发 (12:33)
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第11章 Storm整合其他大数据结构的运用12 节 | 96分钟
本章节将解说Storm怎么整合Redis、JDBC、HDFS、HBase、ES等常用的大数据结构归纳运用。在出产环境中，Storm都是需求整合周边结构一同配合运用，各自完结自己的责任，从而完结大数据的实时流处理项目
- 视频：11-1 -课程目录 (01:24)
- 视频：11-2 -Storm整合Redis运用概述 (11:12)
- 视频：11-3 -Storm整合Redis编程开发 (09:37)
- 视频：11-4 -Storm整合jdbc概述 (10:52)
- 视频：11-5 -Storm整合JDBC编程开发 (06:24)
- 视频：11-6 -Storm整合HDFS运用概述 (16:37)
- 视频：11-7 -HDFS环境快速建立 (03:22)
- 视频：11-8 -Storm整合HDFS编程开发 (09:10)
- 视频：11-9 -Storm整合HBase概述 (06:24)
- 视频：11-10 -HBase环境快速建立 (05:49)
- 视频：11-11 -Storm整合HBase编程开发 (13:00)
- 视频：11-12 -Storm整合Elasticsearch概述 (01:43)
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第12章 Storm归纳项目实战20 节 | 165分钟
本章节将带领我们运用Logstash+Kafka+Storm+高德地图来完结根据一个交通数据的热力求的实时展现项目，经过该项目使得我们能够具有和把握怎么运用Storm来架构一个实时流处理项目的能力
- 视频：12-1 -课程目录 (01:50)
- 视频：12-2 -项目概述 (06:58)
- 视频：12-3 -怎么采集实时区域人流量数据.mp4 (12:14)
- 视频：12-4 -项目架构 (08:58)
- 视频：12-5 -高德地图API基本运用 (17:25)
- 视频：12-6 -高德地图API常用工具介绍 (06:32)
- 视频：12-7 -高德地图热力求静态数据展现 (08:46)
- 视频：12-8 -Storm整合Kafka原理 (09:37)
- 视频：12-9 -Storm整合Kafka功用开发 (13:37)
- 视频：12-10 -Storm整合Kafka功用测验 (11:55)
- 视频：12-11 -Logstash和Kafka的整合注意事项详解 (09:23)
- 视频：12-12 -数据源产生器开发 (04:58)
- 视频：12-13 -打通整条实时流处理流程链路 (09:20)
- 视频：12-14 -项目处理及表结构设计 (08:34)
- 视频：12-15 -Storm处理结果存储到数据库中 (03:49)
- 视频：12-16 -经过SQL完结我们的最终结果计算 (05:59)
- 视频：12-17 -根据SpringBoot构建Web项目 (10:11)
- 视频：12-18 -动态获取数据并在高德地图上展现出热力求 (05:40)
- 视频：12-19 -增加计算的时间范围并在热力求上展现 (03:31)
- 视频：12-20 -项目扩展 (04:55)
