赵渝强老师：大数据实时处理系统 Apache Storm视频课程

Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。 Storm也可被用于“连续计算”（continuous computation），对数据流做连续查询，在计算时就将结果以流的形式输出给用户。它还可被用于“分布式RPC”，以并行的方式运行昂贵的运算。
Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理，就好比 Hadoop 用于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发。

赵渝强老师博客地址：http://collen7788.blog.51cto.com/

大数据消息（Kafak）与实时处理（Storm）系统系列套餐

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=====Apache Storm课程大纲=====

一、课程概述
（*）课程概述
（*）搭建Linux虚拟机环境和JDK

二、Storm的体系结构
（*）什么是实时处理系统

（*）对比Hadoop和Storm的区别
（*）Apache Storm的体系结构

三、安装配置Storm

（*）安装配置ZooKeeper

（*）安装配置Storm集群

四、Storm案例分析
（*）Demo演示：WordCountTopology

（*）WordCount数据流程分析

（*）编程实现WordCountTopology
（*）部署运行WordCountTopology

五、Storm的内部原理
（*）Storm在ZooKeeper上保存的数据结构

（*）Storm集群任务提交的流程

（*）Storm集群的内部通信机制

六、集成Storm和JDBC
（*）JDBC简介

（*）集成Storm和JDBC

七、集成Storm和Redis
（*）Redis简介和Demo演示
（*）集成Storm和Redis

八、集成Storm和Apache HDFS
（*）Apache Hadoop简介和环境的搭建
（*）集成Storm和Apache HDFS

九、集成Storm和Apache HBase
（*）Apache HBase简介和环境的搭建
（*）集成Storm和Apache HBase

十、集成Storm和Apache Kafka
（*）Apache Kafka简介和环境的搭建

（*）集成Storm和Apache Kafka

十一、集成Storm和Apache Hive
（*）Apache Hive简介和环境的搭建
（*）集成Storm和Apache Hive

十二、集成Storm和JMS
（*）JMS简介和Demo演示

（*）集成Storm和JMS