2018年1月java大数据开发流处理项目教程storm热力分布

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java大数据开发流处理项目教程2018年1月
' p" a3 I8 k" |+ M4 G6 [" C6 s面向Java，巧用Storm快速切入大数据实时流处理领域
& I7 o1 g6 i" k+ G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& K0 v+ i  ?0 q2 n: E
( G! A3 s5 f" j1 X6 b4 O+ W采用最新版本讲解：( K# i/ h. N, M3 f; w, A. b+ ^

/ A( B( s" P4 S7 s! g. T, _( n% o' V3 F( d, R% e市面上最新版本1.1.0系统，从0开始逐步地深入浅出
  Z  B4 h1 X7 m  M: j系统学习打牢基础：
& p& v2 y7 A+ i! m. O1 C8 ?9 }( ^/ `, w$ s/ s6 j9 w2 U: C9 `3 ]: s
: T0 f0 D; Y& y. \深入掌握Storm及周边框架入门使用，打下坚实基础
. l& A" t( ~  Z  T* Z' S' _7 H& c) t2 d+ q3 W打开正确学习模式：, x1 }  Q/ K+ i) B
8 ]- `$ C: G5 |, l3 n  _# z+ z8 }3 P: U& x6 ^
7 p1 Q1 C9 A' e" {" v" F: B$ z; o* q" C
1 S- X6 [8 _- ~* @" K+ I1 f5 s& D% U6 k; j7 Z% u深入Storm内部处理机制，让你不再一知半解
5 }) P% m5 V; Q# M# u2 k: ?4 U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, r& m& A  M$ k& s% }% p4 A+ Z
/ x9 Z0 r" h: fStorm核心概念
* k4 F6 M+ ?* j) _0 ^8 D# ]" r$ c# C+ z, W8 P( _# s1 T, OStorm优势和应用场景; T) ^! r* K, ^0 X4 _& }, N
Storm对比Hadoop
8 V7 v. F, Q/ z( I: B5 O. f+ n( U2 {, S  \  B. n% d- ~9 KStorm对比Spark Streaming
3 U# ^  ?& E% \) w3 H& _图解Storm核心概念
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# T- ?6 W9 _5 I* v4 d- S! D9 l& \Storm Stream Groupings! Q; d6 v" X$ M# H: m  E+ ~! A
& B* f% B$ E& @3 V+ G1 R* x9 s分组策略概述
3 q+ N/ h3 R8 D$ k: {& P0 E5 h* w5 a  Z* c3 F% v4 @! C7 _! xShuffle分组. y2 H, M7 q; P' C
Field分组/ p0 ^- v. C. n. Z
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Storm并行度/ q( A4 U; T' f- f1 I2 w
: b+ i$ I9 b5 `Worker数量
' [$ s! h- g# t+ k7 B" c& f+ e( c+ h' |( R4 i& O4 z: wExecutor数量- L/ n4 C1 j$ N# V- H- h
Task数量9 v  C3 C+ T+ y% `- K/ j
Acker设置
- N' Q) Z- ?: P2 d$ T1 f; @* w5 r+ @6 b$ M( g; u动态调整
2 Q  W, Y  B5 r4 V: B" N  J2 d& m$ J1 R8 b, L" }( i  }
5 I) _; b/ I' K0 b7 E3 U, P$ B' O4 L5 z0 j& z  o9 CStorm可靠性3 b) \* O) o& d' x
4 {8 `1 @( O8 R: U' H9 a) x8 k6 \! j机器节点
  p6 l( X' b7 q0 w4 h/ k# TNimbus/Supervisor进程
9 n/ A  U0 }3 A& ]. }+ ^Worker节点- W; {. c' ?* Y
4 l* Z" }$ w& U1 ~' PTuple处理
2 n% `( s& A5 O/ v7 @
/ r9 K: f. `* a7 z4 gStorm DRPC2 Z7 H4 r' f0 o  w  r
RPC概述$ i' G# P2 Y- U. K
Hadoop DRPC使用案例2 F6 K9 [. }2 k
' V$ y0 |: [9 r$ [, T% H9 ~Storm DRPC使用案例
: h' ~. ^4 n9 H, `5 r# G8 T( m& j5 T- m- p0 V* O6 @
Storm整合周边框架：整合HDFS 整合Hbase 整合JDBC 整合Redis 整合Kafka
+ n& V! [1 ~/ v5 }2 T0 H* h- L, Z' }5 \! k& |! E& P
. S9 j$ C4 I8 _/ ]9 {+ {  p* b基础核心框架 Storm
5 R9 I6 K( c& \# y' J, G开发语言 Java8 i; H/ a+ b: T; C2 U- W
0 M: I& |" r5 R8 |% _3 f. H消息中间件 Kafka Zookeeper$ I. {/ I+ j; n: r7 S& E; D, _
应用数据分析 Kibana Logstash
* X8 w/ d. h- ]! g9 B' L0 w: ]+ g( e- E7 l) e; }% m# MNoSQL数据库 Redis HBase; M% G7 y) q3 G8 T

1 @3 E# p  _6 }/ t1 t/ a1 l1 e0 M2 o' W4 t: c9 T目录
* d5 e! j) \: r; W一、课程介绍* J$ S( o/ o* r( C
! f" I6 B3 h" e$ j( ^二、Storm框架介绍( ]! }8 X7 M" m# B# t0 b
( }2 ~0 v! W7 i7 }9 l" h5 \$ c) O9 ]7 V: p三、深入理解Storm核心概念
: [3 }8 ?- }& D8 Q3 v! Q! L2 K2 D/ f四、搭建基于IDEA+Maven的Storm的开发环境及API使用
3 I9 A9 O$ B  Y# \6 r; l( r/ X& e! A5 P+ s* m, E: Q五、Storm结合ZooKeeper、Kafka、Logstash等周边框架的整合使用% V" b8 D- B8 E8 K3 N
六、核心组件及Storm架构与部署及Storm UI介绍
/ W7 g0 k+ C& m- ~0 D: d# @. h% Q' f3 H7 `+ `4 Y$ c# x七、Storm的优化之并行度调整优化+ P8 W& F, n# ?/ u
7 Y% Z  M" R1 H' n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* F& b, d3 r- Q! Y% |8 C, v2 l" B
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7 W! K8 ^- x" y- t, V: W
十、DRPC介绍及开发Storm的基于本地和远程模式的DPRC编程8 `; f$ G0 k+ `3 t  j, @
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2 `" @- \9 u, L8 C
5 r8 D/ u6 x9 G4 X' \; N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
. b% i, L- D, E+ {1 U+ Z# p十三、回顾总结/ v! }$ S8 K- P0 v
! r/ v4 f  L8 O0 J( q' V
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