Apache Kafka是分布式的消息队列，作为云计算服务的基石，它广泛的应用在实时数据流方面，是实时数据处理的数据中枢，广泛应用在很多互联网企业，例如：linkedin，facebook，腾讯，百度，阿里等。实时数据流是现在互联网公司、甚至拥有大规模数据的传统企业的主要模式， 实时数据(Real-time Activity Data)就是那些非交易，不需要秒级响应的数据， 但在后续的分析中产生极大作用，例如个性化推荐、运营服务监控、精细化营销、报表等 。大数据消息（Kafka）与实时处理（Storm）系统系列套餐购买套餐，享受85折优惠！套餐地址：https://edu.51cto.com/pack/view/id-1003.html  赵强老师博客地址：http://collen7788.blog.51cto.com/======Apache Kafka消息系统课程大纲=======第1课：Kafka的基本介绍00-课程概述01-什么是消息系统02-消息队列的分类03-Kafka的基本架构和概念04-ZooKeeper简介和安装第2课：Kafka的原理解析01-Kafka在ZK上的存储结构02-Producer的处理逻辑03-Consumer的处理逻辑04-Broker的处理逻辑第3课：Kafka的安装部署01-Kafka的安装部署概述02-单Broker的配置和基本操作03-单机多Broker的配置04-多机多Broker的配置05-Kafka的配置文件和Demo演示第4课：Kafka的Java应用开发01-Producer端的实现02-Consumer端的实现03-程序执行演示第5课：Kafka的Scala应用开发01-Scala的Producer的实现02-Scala的Consumer的实现第6课：Kafka与Hadoop集成01-Hadoop简介和配置02-集成Kafka和Hadoop第7课：Kafka与Flume集成01-Flume简介和使用02-集成Kafka和Flume第8课：Kafka与Storm集成01-Storm的运行机制和部署02-Storm的基本概念和编程模型03-Storm编程模型和案例04-集成Storm和Kafka

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）系统系列套餐购买套餐，享受85折优惠！套餐地址：https://edu.51cto.com/pack/view/id-1003.html  =====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