基于Storm构建实时热力分布项目实战

admin

基于Storm构建实时热力分布项目实战
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！

适合人群及技术储备要求
这是一门非常具有可操作性的课程，适合Java工程师正处于瓶颈期想提升自己技术、想转型做大数据的开发者，更适合对于大数据感兴趣、想从事大数据研发工作的同学。本课程将手把手带你从零循序渐进地讲解Storm各方面的技术点，让你轻松胜任实际大数
据实时流处理的工作，稳拿高薪！

技术储备要求
熟练掌握Java SE、Linux即可

另:
1：《基于Storm构建实时热力分布项目实战》来自某课网，原价388，由编程猿整理发布！编程猿承诺，本站所有课程百分百高清，完整，原画，包含所有的视频+素材+课件+源码，官方同步体验！
2：本站所有课程MP4格式无密 可以通过网盘在线学习也可下载到本地，方便快捷！
3： 所有课程全部支持试看任何章节，可通过点击右侧官方微信扫码添加要求试看！
4：官方品质，信誉保证，本站包含某课网,某讯课堂,某易云,饥人谷,某度教育....等上万部课程正在陆续更新，感谢同学们的信任与支持，保证让同学们满意！
5：所有课程都会包更新，只要官方更新本站延迟2-3天就会更新。
6：爱好学习，一直提升自己的小伙伴可以【开通VIP】，享受全站免金币无限制畅快学习！
7：点击下方链接进行试看，在线看默认流畅，调节成原画，最好直接下载到本地是超清！
试看链接：https://pan.baidu.com/s/1ly4WuAJu6Wm-BC34MZKM6A    提取码：bx5q
如需咨询请点击

课程目录：

第1章 课程导学

介绍课程相关背景，学习建议等等

1-1 -导学试看

1-2 -OOTB环境使用演示

1-3 -授课习惯与学习建议

第2章 初识实时流处理Storm

Storm作为近几年Hadoop生态圈很火爆的大数据实时流处理框架，是成为大数据研发工程师必备的技能之一。 本章将从如下几个方面让大家对于Storm有宏观上的认识：什么是Storm、Storm的发展史、Storm对比Hadoop的区别、Storm对比Spark Streaming的区别、Storm的优势、Storm应用现状及发展趋势、Storm应用案例分享...

2-1 -课程目录

2-2 -Storm是什么

2-3 -Storm发展历史之从Twitter说起

2-4 -Storm发展历史之Storm的成长

2-5 -Storm技术网站介绍

2-6 -Storm和Hadoop的区别

2-7 -Storm和Spark Streaming的区别

2-8 -Storm的优势

2-9 -Storm当前现状与发展趋势

2-10 -Storm应用案例分享

第3章 Storm核心概念

本章节将从如下几个方面带大家深入理解Storm的核心概念：初识Storm核心概念、通过日常生活的案例来理解Storm的核心概念、根据官网的描述来理解Storm核心概念、最后通过画图讲解的方式讲解Storm的核心概念。相信通过多角度对比进行讲解Storm的核心概念，让大家掌握的更加深刻。因为Storm的核心概念的理解是后续Storm课程学习...

3-1 -课程目录

3-2 -初识Storm核心概念

3-3 -Storm核心概念理解记忆概述试看

3-4 -Storm核心概念理解记忆之地铁运行模型

3-5 -Storm核心概念理解记忆之Storm

3-6 -Storm核心概念小结

3-7 -Storm核心概念官网详解

3-8 -图解Storm核心概念

第4章 Storm编程

本章节将手把手带大家搭建基于IDEA+Maven的Storm的开发环境，通过案例融合Storm编程中常用API的使用以及开发过程中的注意事项。

4-1 -课程目录

4-2 -Storm开发环境搭建

4-3 -Storm核心接口ISpout详解

4-4 -Storm核心接口IComponent详解

4-5 -Storm核心接口IBolt详解

4-6 -Storm求和案例编程之Spout功能实现

4-7 -Storm求和案例编程之Bolt功能实现

4-8 -Storm求和案例编程之Topology提交功能实现及测试

4-9 -Storm词频案例编程之Spout功能实现

4-10 -Storm词频案例编程之Bolt功能实现

4-11 -Storm词频案例编程之Topology提交功能实现及测试

4-12 -Storm编程注意事项

第5章 Storm周边框架使用

本章节将带领大家学习Storm周边常用框架的使用，比如：ZooKeeper、Kafka、Logstash、以及Logstash与Kafka的整合使用。

5-1 -课程目录

5-2 -JDK安装

5-3 -ZooKeeper概述及环境搭建

5-4 -ZooKeeper使用详解

5-5 -Logstash概述及部署

5-6 -Logstash使用之控制台输入输出

5-7 -Logstash使用之文件输入控制台输出

5-8 -Kafka概述

5-9 -Kafka架构及核心概念

5-10 -Kafka单节点单broker的部署及使用

5-11 -Kafka单节点多broker部署及使用

5-12 -Kafka容错性测试

5-13 -Logstash使用之整合Kafka

第6章 Storm架构及部署

本章节将学习Storm的架构以及各个核心组件的功能、并搭建Storm的单机环境和分布式环境、如何提交/查看/杀死Storm作业、Storm UI界面参数介绍

6-1 -课程目录

6-2 -Storm架构详解

6-3 -Storm单机部署之前置条件及解压

6-4 -Storm单机部署之启动Storm各节点及Storm UI界面详解

6-5 -改写Storm作业并提交到Storm单节点集群运行

6-6 -Storm常用命令介绍

6-7 -Storm集群部署规划试看

6-8 -Storm集群部署之软件包分发和jdk部署

6-9 -Storm集群部署之ZooKeeper分布式环境部署

6-10 -Storm集群部署之Storm集群部署及启动

6-11 -提交Storm作业到集群中运行&目录树介绍

第7章 并行度

本章节将重点讲解Storm的优化中的核心：并行度调整(worker数量、executor数量、task数量)，将通过对代码的修改并提交到Storm环境上去运行，结合Storm UI上展示的参数效果来进行调优，让大家对于Storm的并行度有更加深入的理解，本章节是学习和面试过程中重中之重，务必掌握。...

7-1 课程目录_

7-2 -并行度概念详解

7-3 -如何将Storm集群模式更改为单机模式

7-4 -Storm作业运行UI页面上的参数详解

7-5 -worker数量的设置

7-6 -executor数量的设置

7-7 -task数量的设置

7-8 -acker的设置

7-9 -并行度案例讲解及并行度动态调整

第8章 分组策略

本章节将带来大家通过代码以及UI参数展现的方式来学习Storm中的常用分组策略：Shuffle分组策略、Field分组策略、All分组策略。本章节也是Storm开发过程中务必要掌握的部分。

8-1 -课程目录

8-2 -Stream Grouping概述

8-3 -Shuffle Grouping开发详解

8-4 -FieldGrouping开发详解

8-5 -AllGrouping开发详解

8-6 -Stream Grouping其他

第9章 Storm可靠性

本章节将从如下方面来讲解Storm框架的可靠性：Worker进程、Supervisor进程、nimbus进程、节点、以及消息处理的确认机制(ack/fail)。本章节是面试过程中经常会被考核到的。

9-1 -课程目录

9-2 -Storm进程级别的容错

9-3 -Storm的ack和fail机制

第10章 DRPC

本章节将讲解什么是RPC机制、Hadoop中的RPC使用介绍、如何开发Storm的基于本地和远程模式的DPRC编程

10-1 -课程目录

10-2 -RPC原理图解

10-3 -基于Hadoop的RPC实现.mp4

10-4 -Storm DRPC概述

10-5 -Storm Local DRPC开发

10-6 -Storm Remote DRPC及客户端代码开发

第11章 Storm整合其他大数据框架的使用

本章节将讲解Storm如何整合Redis、JDBC、HDFS、HBase、ES等常用的大数据框架综合使用。在生产环境中，Storm都是需要整合周边框架一起配合使用，各自完成自己的职责，进而完成大数据的实时流处理项目

11-1 -课程目录

11-2 -Storm整合Redis使用概述

11-3 -Storm整合Redis编程开发

11-4 -Storm整合jdbc概述

11-5 -Storm整合JDBC编程开发

11-6 -Storm整合HDFS使用概述

11-7 -HDFS环境快速搭建

11-8 -Storm整合HDFS编程开发

11-9 -Storm整合HBase概述

11-10 -HBase环境快速搭建

11-11 -Storm整合HBase编程开发

11-12 -Storm整合Elasticsearch概述

第12章 Storm综合项目实战

本章节将带领大家使用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，通过该项目使得大家能够具备和掌握如何使用Storm来架构一个实时流处理项目的能力

12-1 -课程目录

12-2 -项目概述

12-3 -如何采集实时区域人流量数据.mp4

12-4 -项目架构

12-5 -高德地图API基本使用

12-6 -高德地图API常用工具介绍

12-7 -高德地图热力图静态数据展示

12-8 -Storm整合Kafka原理

12-9 -Storm整合Kafka功能开发

12-10 -Storm整合Kafka功能测试

12-11 -Logstash和Kafka的整合注意事项详解

12-12 -数据源产生器开发

12-13 -打通整条实时流处理流程链路

12-14 -项目处理及表结构设计

12-15 -Storm处理结果存储到数据库中

12-16 -通过SQL完成我们的最终结果统计

12-17 -基于SpringBoot构建Web项目

12-18 -动态获取数据并在高德地图上展示出热力图

12-19 -添加统计的时间范围并在热力图上展示

12-20 -项目扩展

第13章 课程总结

对课程回顾总结

13-1 课程总结及后续课程计划

本课程已完结

请输入WiFi名

这是什么东东啊

ㄨ菲薄的青春

专程过来好评一下

喵星人

找到好贴不容易，我顶你了，谢了

不要靠近我。

真是 收益 匪浅

我有一头小毛驴

专程过来好评一下

卩s团团丨

可以可以！

梦中你是主角

我是个凑数的。。。

蒝味的薇笑

真是 收益 匪浅

ツ混ㄖ孓←┈

有道理。。。