【徐葳】学习Storm实时计算框架

本课程主要涉及Storm的基本原理、集群安装部署、并行度、流分组、整合Kafka项目实战

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中级26课时2022/03/30更新

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徐葳
  • 课程介绍
  • 课程大纲

适合人群:

对大数据、实时计算感兴趣的同学,需要具备一定的java编程基础。

你将会学到:

本课程主要涉及Storm的基本原理、集群安装部署、并行度、流分组、整合Kafka项目实战

课程简介:

本套课程基于Storm V1.0.6版本。

通过本套课程可以快速让大家学习Storm的核心设计思想、Storm中的核心组件(spout+bolt),学习Storm和kafka的整合实现实时计算项目的开发。

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课程安排如下:

1:Storm简介

2:Hadoop和Storm对比

3:SparkStreaming和Storm的对比

4:Storm的设计思想

5:Storm数字累加求和案例开发-1

6:Storm数字累加求和案例开发-2

7:Strom代码细节分析

8:Strom集群搭建-1

9:Strom集群搭建-2

10:Storm任务提交到集群运行

11:Storm并行度理论分析

12:Storm并行度代码层面调整

13:弹性计算Rebalance

14:Storm并行度的设置依据

15:Storm中的流分组

16:Storm的可靠性详解

17:Storm的定时任务设置
18:Stormui界面参数介绍

19:Storm优化

20:项目需求分析

21:项目开发-KafkaSpout配置

22:项目开发-Bolt代码开发

23:本地运行代码

24:集群运行代码+webui展现

25:项目易错点及优化点分析


项目相关截图


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后续会继续更新大数据生态圈其他框架的内容(Hadoop,Hive,HBase,Spark,Elasticsearch,Impala,Flume,Kafka等内容),欢迎大家继续关注!!

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