SparkStreaming和Storm的对比
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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。
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
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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