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java大数据开发流处理项目教程2018年1月
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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