[大資料專案]-0020-基於Storm構建實時熱力分佈專案實戰
2018最新最全大資料技術、專案視訊。整套視訊,非那種淘寶雜七雜八網上能免費找到拼湊的亂八七糟的幾年前的不成體系浪費咱們寶貴時間的垃圾,詳細內容如下,視訊高清不加密,需要的聯絡QQ:3164282908(加Q註明51CTO)。
第1章 課程導學
介紹課程相關背景,學習建議等等
1-1 01-導學_
1-2 -OOTB環境使用演示
1-3 -授課習慣與學習建議
第2章 初識實時流處理Storm
Storm作為近幾年Hadoop生態圈很火爆的大資料實時流處理框架,是成為大資料研發工程師必備的技能之一。 本章將從如下幾個方面讓大家對於Storm有巨集觀上的認識:什麼是Storm、Storm的發展史、Storm對比Hadoop的區別、Storm對比Spark Streaming的區別、Storm的優勢、Storm應用現狀及發展趨勢、Storm應用案例分享...
2-1 -課程目錄
2-2 -Storm是什麼
2-3 -Storm發展歷史之從Twitter說起
2-4 -Storm發展歷史之Storm的成長
2-5 -Storm技術網站介紹
2-6 -Storm和Hadoop的區別
2-7 -Storm和Spark Streaming的區別
2-8 -Storm的優勢
2-9 -Storm當前現狀與發展趨勢
2-10 -Storm應用案例分享
第3章 Storm核心概念
本章節將從如下幾個方面帶大家深入理解Storm的核心概念:初識Storm核心概念、通過日常生活的案例來理解Storm的核心概念、根據官網的描述來理解Storm核心概念、最後通過畫圖講解的方式講解Storm的核心概念。相信通過多角度對比進行講解Storm的核心概念,讓大家掌握的更加深刻。因為Storm的核心概念的理解是後續Storm課程學習...
3-1 -課程目錄
3-2 -初識Storm核心概念
3-3 -Storm核心概念理解記憶概述
3-4 -Storm核心概念理解記憶之地鐵執行模型
3-5 -Storm核心概念理解記憶之Storm
3-6 -Storm核心概念小結
3-7 -Storm核心概念官網詳解
3-8 -圖解Storm核心概念
第4章 Storm程式設計
本章節將手把手帶大家搭建基於IDEA+Maven的Storm的開發環境,通過案例融合Storm程式設計中常用API的使用以及開發過程中的注意事項。
4-1 -課程目錄
4-2 -Storm開發環境搭建
4-3 -Storm核心介面ISpout詳解
4-4 -Storm核心介面IComponent詳解
4-5 -Storm核心介面IBolt詳解
4-6 -Storm求和案例程式設計之Spout功能實現
4-7 -Storm求和案例程式設計之Bolt功能實現
4-8 -Storm求和案例程式設計之Topology提交功能實現及測試
4-9 -Storm詞頻案例程式設計之Spout功能實現
4-10 -Storm詞頻案例程式設計之Bolt功能實現
4-11 -Storm詞頻案例程式設計之Topology提交功能實現及測試
4-12 -Storm程式設計注意事項
第5章 Storm周邊框架使用
本章節將帶領大家學習Storm周邊常用框架的使用,比如:ZooKeeper、Kafka、Logstash、以及Logstash與Kafka的整合使用。
5-1 -課程目錄
5-2 -JDK安裝
5-3 -ZooKeeper概述及環境搭建
5-4 -ZooKeeper使用詳解
5-5 -Logstash概述及部署
5-6 -Logstash使用之控制檯輸入輸出
5-7 -Logstash使用之檔案輸入控制檯輸出
5-8 -Kafka概述
5-9 -Kafka架構及核心概念
5-10 -Kafka單節點單broker的部署及使用
5-11 -Kafka單節點多broker部署及使用
5-12 -Kafka容錯性測試
5-13 -Logstash使用之整合Kafka
第6章 Storm架構及部署
本章節將學習Storm的架構以及各個核心元件的功能、並搭建Storm的單機環境和分散式環境、如何提交/檢視/殺死Storm作業、Storm UI介面引數介紹
6-1 -課程目錄
6-2 -Storm架構詳解
6-3 -Storm單機部署之前置條件及解壓
6-4 -Storm單機部署之啟動Storm各節點及Storm UI介面詳解
6-5 -改寫Storm作業並提交到Storm單節點叢集執行
6-6 -Storm常用命令介紹
6-7 -Storm叢集部署規劃
6-8 -Storm叢集部署之軟體包分發和jdk部署
6-9 -Storm叢集部署之ZooKeeper分散式環境部署
6-10 -Storm叢集部署之Storm叢集部署及啟動
6-11 -提交Storm作業到叢集中執行&目錄樹介紹
第7章 並行度
本章節將重點講解Storm的優化中的核心:並行度調整(worker數量、executor數量、task數量),將通過對程式碼的修改並提交到Storm環境上去執行,結合Storm UI上展示的引數效果來進行調優,讓大家對於Storm的並行度有更加深入的理解,本章節是學習和麵試過程中重中之重,務必掌握。...
7-1 課程目錄_
7-2 -並行度概念詳解
7-3 -如何將Storm叢集模式更改為單機模式
7-4 -Storm作業執行UI頁面上的引數詳解
7-5 -worker數量的設定
7-6 -executor數量的設定
7-7 -task數量的設定
7-8 -acker的設定
7-9 -並行度案例講解及並行度動態調整
第8章 分組策略
本章節將帶來大家通過程式碼以及UI引數展現的方式來學習Storm中的常用分組策略:Shuffle分組策略、Field分組策略、All分組策略。本章節也是Storm開發過程中務必要掌握的部分。
8-1 -課程目錄
8-2 -Stream Grouping概述
8-3 -Shuffle Grouping開發詳解
8-4 -FieldGrouping開發詳解
8-5 -AllGrouping開發詳解
8-6 -Stream Grouping其他
第9章 Storm可靠性
本章節將從如下方面來講解Storm框架的可靠性:Worker程序、Supervisor程序、nimbus程序、節點、以及訊息處理的確認機制(ack/fail)。本章節是面試過程中經常會被考核到的。
9-1 -課程目錄
9-2 -Storm程序級別的容錯
9-3 -Storm的ack和fail機制
第10章 DRPC
本章節將講解什麼是RPC機制、Hadoop中的RPC使用介紹、如何開發Storm的基於本地和遠端模式的DPRC程式設計
10-1 -課程目錄
10-2 -RPC原理圖解
10-3 -基於Hadoop的RPC實現.mp4
10-4 -Storm DRPC概述
10-5 -Storm Local DRPC開發
10-6 -Storm Remote DRPC及客戶端程式碼開發
第11章 Storm整合其他大資料框架的使用
本章節將講解Storm如何整合Redis、JDBC、HDFS、HBase、ES等常用的大資料框架綜合使用。在生產環境中,Storm都是需要整合周邊框架一起配合使用,各自完成自己的職責,進而完成大資料的實時流處理專案
11-1 -課程目錄
11-2 -Storm整合Redis使用概述
11-3 -Storm整合Redis程式設計開發
11-4 -Storm整合jdbc概述
11-5 -Storm整合JDBC程式設計開發
11-6 -Storm整合HDFS使用概述
11-7 -HDFS環境快速搭建
11-8 -Storm整合HDFS程式設計開發
11-9 -Storm整合HBase概述
11-10 -HBase環境快速搭建
11-11 -Storm整合HBase程式設計開發
11-12 -Storm整合Elasticsearch概述
第12章 Storm綜合專案實戰
本章節將帶領大家使用Logstash+Kafka+Storm+高德地圖來實現基於一個交通資料的熱力圖的實時展示專案,通過該專案使得大家能夠具備和掌握如何使用Storm來架構一個實時流處理專案的能力
12-1 -課程目錄
12-2 -專案概述
12-3 -如何採集實時區域人流量資料.mp4
12-4 -專案架構
12-5 -高德地圖API基本使用
12-6 -高德地圖API常用工具介紹
12-7 -高德地圖熱力圖靜態資料展示
12-8 -Storm整合Kafka原理
12-9 -Storm整合Kafka功能開發
12-10 -Storm整合Kafka功能測試
12-11 -Logstash和Kafka的整合注意事項詳解
12-12 -資料來源產生器開發
12-13 -打通整條實時流處理流程鏈路
12-14 -專案處理及表結構設計
12-15 -Storm處理結果儲存到資料庫中
12-16 -通過SQL完成我們的最終結果統計
12-17 -基於SpringBoot構建Web專案
12-18 -動態獲取資料並在高德地圖上展示出熱力圖
12-19 -新增統計的時間範圍並在熱力圖上展示
12-20 -專案擴充套件
第13章 課程總結
對課程回顧總結
13-1 課程總結及後續課程計劃