Java大数据实战,巧用Storm快速切入实时流处理领域

Java大数据实战,巧用Storm快速切入实时流处理领域课程介绍(A000096):

Storm是实时流处理领域的一柄利器,本课程采用最新的Storm版本1.G Y P1.0,从0开始由浅入深系统讲解,深入Storm内部机制,掌握Stor. j F ^ 7 L Dm整合周边大数据框架的使用,从容应对大数据实时流处理!

Java大数据实战,巧用Storm快速切入实时流处理领域

课程目录:

  • 第1章 课程导学试看3 节 | 32 h \3分钟
  • 介绍课程相关背景,学习建议等等
    • 视频:1-1 -导学 (20:17)试看
    • 视频:1-2 -OOTB环境使用演示 (08:49)
    • 视频:1-3 -授课习惯与学习建议 (03:3r * k R ~ 59)
  • 第2章 初识实时流处理Storm10 节 | 66分钟
  • Stom R S { = B d | Drm作为近几年Hadoom 1 Qp生态圈很火爆的大数据实时流处理框架,是成为大数据研发工程师必备的技能之一。 本章将从如下几个方面让大家对于Storm有宏观上的认识:什么是Storm6 E # ]、Storm的发展史、Storm对比Hadoop的区别、Storm对比Spark SF l x ^ { O U T Wtreaming的区别、Storm的优势、Storm应用现状及发展趋势、Storm应用案例分享…
    • 视频:2-1 -课程目录 (02:08)
    • 视频:2-2 -Storm是什么 (14:40)
    • 视频:2-3 -Storm$ i x . 3 e $发展历史之从Twitter说起 (05:47)
    • 视频:2-4 -Storm发展U x \ N & x历史之St= C k E b f d k &orm的成长 (02:52)
    • 视频:2-5 -Storm技术网站介[ K ( – l绍 (10:38)
    • 视频:2-6 -Storm和Hadoo\ g g ep的区别 (06:01)
    • 视频:2-7 -Storm和Spark Streamik j ] W 2 P o 1 sng的区别 (06:15)
    • 视频:2-8 -Storm的优势 (04:[ + o ? l46)
    • 视频:2-9 -Storm当前现状与发展趋势 (04:57)
    • 视频:2-10 -Storm应P W L ) v f v用案例分享 (07:29)
  • 第3章 Storm核心概念试5 N t E q看8 节 | 56分. H )
  • 本章节将从如下i F ~ P F几个方面带V y . v ? 0大家深入理解Storm的核心概念:初识Storm核心概念、通过日常生活的案例来理解Storm的核心概念、根据官网的描述来理解Storm核心概念、最后通过画图讲解的方式讲解Storm的核心概念。相信通过多角度对比进c + 0 )行讲解Storm的核心概念,让B f 8 _ K C # $大家掌握的更加深刻。因为Storm的核心概念的理解是后续Storm课程学习…
    • 视频:3-1 -课程目录 (01:21)
    • 视频:3-2 -初识Storm核心概念 (06:52)
    • 视频:3-3 -Storm核心概念理解记忆概述 (04:07)试看
    • 视频:3-4 -Storm核心概念理解记忆之地铁运行模型 (06:56)
    • 视频:3-5 -Storm核心概念理解记忆之Storm (05:05)
    • 视频:3-6 -S6 ] !torm核心概念小结 (02:1p D C v u : s X1)
    • 视频:3-7 -Storm核心概念官网详解 (20:39)
    • 视频:3-8 -图解Storm核心概念 (08:20)
  • 第4章 Storm编程12 节 | 103分钟
  • 本章节将手把手带大家搭建基于v . &IDEA+Maven的Storm的开发环境,通过案例融合Storm编程中常用API的使用以u ! c及开发过程中的注意事项。
    • 视频:4-1 -课程目录 (02:25)
    • 视频:4-2 -Storm[ ^ M = :开发环境搭建 (18:01)
    • 视频:4-3 -Storm核心接口ISpout详解 (14:39)
    • 视频:4-4i 9 f h c o -Storm核心接口IComX X } : V E K y lponent详解 (03:12)
    • 视频:4-5 -Storm核心接口IBolt详l K q Z Y X j解 (08:33)
    • 视频:4-6 -Storm求和案例编程之Spout功能) _ ^ G } X实现 (11h 1 W:31)
    • 视频:4-7 -Storm求和案例编程之Bolt功能实现 (04:18)
    • 视频:4-8 -Storm求和案例编程之Topology提交功能实现及测试 (11:21)
    • 视频:4-9 -Storm词频案例编程之Spout功能实现 (08:3g M c . ?3)
    • 视频:4-10 -Storm词频案例编程之Bolt功能实现 (06:14)
    • 视频:4-11 -Storm词频案例编程之9 f % S VTopology提交功能实现及测试 (08:42)
    • 视频:4-12 -Storm编程注意事项 (04:26)
  • 第5章 Storm周边v e @ P C G框架使用13 节 | 113p | ; . t { u 1 O分钟
  • 本章节将带领大家学习Storm周边常用c R ;框架的使用,比^ C L如:ZooKeeper、Kafka、Logstash、以及Logstash与Kafka的整合使* p b {用。
    • V # Q H @ x j频:5-1 -课程目录 (01:49)
    • 视频:5-2 -JDK安装 (09:33)
    • 视频:5-3 -ZooKeJ ? Y k 0eper概述及环境搭建 (17:05)
    • 视频:5-4 -ZooKeeper使用详解 (08:x 5 F f \ ~ B s e46)
    • 视频:5-5 -Logstash概述及部署 (06:05)
    • 视频:5-6 -Logstash使用之控制台输入输出 (04:t H R , G B Y A16)
    • 视频:5-7 -Logstash使用之文件输入控制台输出 (07K % P k ]:36)
    • 视频:5-8 -Kafka概述 (11:34)
    • 视频:5-9 -Kafka架构及核心概念 (04:04)
    • 视频:5-10 –V } & A V xKafka单节点单bS | % Eroker的部署及使用 (16:34)
    • 视频:5-11 -Kafka单节? e & Q点多broker部署及使用 (09:55)
    • c h + 4频:5-12 -Kafka容错性测试 (04:39)
    • 视频:5-13 -Logstash使用之整合Kafka (10:20)
  • 第6章 Sto{ ( nrm架构及部署试看11 节 | 117分钟
  • 本章节将学习Storm的架构以及各个核心组件的功能、并搭建Storm的单机环境和分布式环境、如何提交/查看/杀死Storm作业、Storm UI界面参数介绍
    • 视频:6-1 -课程目录 (s | R K T +03:41)
    • 视频:6-2 -Stor3 3 t b 3m架构详解 (17:32)
    • 视频:6-3 -Storm单机部署之前置条件及解压 (08:45)$ n D
    • 视频:6-4 -Storm单机部署之启动Storm各节点及Storm UI界面详解 (16:52)
    • 视频:6-5 -改写Storm作业并提交到Sty F ~ m . ,orm单节点集群运行 (18G s @ R ? m m w L:18)
    • 视频:6-6 -Storm常用命令介绍 (06:29)
    • 视频:6-7 -Storm集群部署规划 (06:05)试看
    • 视频:6-8 -StormE % 4 .集群部署之软件包分发和jdk部署 (04:19)
    • 视频:6-9 -Storm集群部署之ZooKeeper分布式环境部署 (09:13)
    • 视频:6-10 -Storm集群部署之Storm集群部署及启动 (19:01)
    • 视频:6-11 -提交Storm作业到集群中运行&目录树介绍 (06:39)
  • 第7章 并行度9 节 | 54分钟
  • 本章节将重点讲A + | i Z v M M =解Storm的优化中的核心:并行度调整(worker数量、executor数量、task数量),将通过对代码的修改并提交到Storm环境上去运行,结合Storm UI上展示的参数效果来进行调优,让大家对于StE a F U u K form的并行度有更加深入的理解,本章节是学习和面试过程中重中之重,务必掌握。…
    • 视频:7-1 课程目录_ (01:4e Q Y4)
    • 视频:7-2 -并行度概念详解 (13:43)
    • 视频:7-3 -如何I m ( k & C将Storm集群模式更改为单机模式 (03:37)
    • 视频:7-4 -Storm作业运行UI页面上的参数详解 (04:21)
    • 视频y & \ ^7# i e k a-5 -worker数量的设置 (06:52)
    • 视频:7-6 -executor数量的设置 (05:14)
    • 视频:7-7 -task数量的设置 (04:56)
    • 视频:7-8 -acker的设置 (03:27)
    • 视频:7-9 -并行度案例讲解及并行度动态调整 (09:53)
  • 第8章 分组策略6 节 | 37分钟
  • 本章节将带来V _ Q + D % l大家通过代码以及UI参数展现的方式来学习Stor! N 0 c f ! l \ nm中的常用分组策略:Shuffle分组策略、Field分组策略、All分组策略。本章节也是Storm开发过程中务必要掌握的部分。
    • 视频:8-1 -课程目录 (01:06)
    • 视频:8-2 -Stream Grouping概述 (14:03)
    • 视频:8-3 -Shuffle Grouping开发详解 (07:28)
    • 视频:8-4 -FieldGrouping开发详解 (07:23)
    • 视频:8-5 -AllGrouping开发详解 (04:31)
    • 视频:8-6 -Stream G; \ ^ trouping其他 (01:42)
  • 第9章 Storm可靠性3 节 | 25分钟5 # _ 0 K a : s
  • 本章节将从如下方面来讲解Storm框架的可靠性:Worker进程、Supervisor进程、nimbus进程、节点、以及5 V ] M消息处理的确认机制(ack/fail)。本章节是面试过程中经常会被考核到的。
    • 视频:9-1 -课程目录 (01:53)
    • 视频:9-2 -Storm进程级别的容错 (10:18)
    • 视频:9-3 -Stor? ] J V . E Y c Nm的ack和fail机制 (12:08)
  • 第10章( H 3 i y _ / DRPC6 节 | 69分钟
  • 本章节将讲解什么是: w Z c v |RPC机制、Hadoop中的RPC使用介绍、如何开发Storm的基于本地和远程模式的DPRC编程
    • 视频:10-1 -课程目录 (01, A +:37)
    • 视频:1K D x / % 1 i B {0-2 -RPC原理图解 (13:56)
    • 视频:10-3 -基于Hadoop的RPC实现.mp4 (19:09)
    • 视频:10-4 -StoD w T ( 9 m )rm DRPC概述 (09:55)
    • 视频:10-5 -Storm Local DRPC开发 (10:51)
    • 视频:10-6 -Storm Remote DRPC及客户端代码开发 (12:33)
  • 第11章 Storm整合其他大数据框架的使用12 节 | 96分钟
  • 本章节将讲解Storm如何整合Redis、JDBC、HDFp . i \ c v P pS、HBase、ES等常用的z i x大数据框架综合使用。在r [ + * @ b ( Y G生产环境中,Storm都是需要整合周边框架一起配合使用,各自完成自己的职责,进而完成大数据的实时流处理项目
    • 视频:11-1 -课程目录 (015 X v B 3 x:24)
    • 视频:11-2@ b 6 -Storm整合Redis使用概述 (11:12)
    • 视频:11-3 -Storm整合Redis编程开发 (09:37)
    • 视频:1\ z y1-4 -Storm整合jdbc概述 (10:52)
    • 视频:11-5 -Storm整合JDBC编程开发 (06:24)
    • 视频:! T + \11-6 -Storm整合HD– H u ~ _ ( ! uFS使用概述 (16:37)
    • 视频:11-7 -HDFS环境快速搭建 (03:22)
    • 视频:11-8 -Storm整合HDFS编程开发 (09:10)
    • 视频:11-9 -Storm整合HBase概述 (06:24)
    • 视频:11-10 -HBase环z , 0 w T C 2 n境快速搭建 (05:49)
    • 视频:11-11 -Storm整合HBase编程开发 (13:00)
    • 视频:11-12 -Storm整合ElR ( \ Basticsearch概述 (01:43)
  • 第12章 Storm综合项目实战20 节q \ d | 1k ^ y k x n } )65分钟
  • 本章节. \ 8 i 3 1 J d .将带领大家使用Logstash+Kafka+Sf K z $ C ~torm+高德地图来实现基于一个交通数据的热力图的实时展示项目,通过该项目使得大家能够具备和掌握如何使用Storm来架构一个实时流处理项0 4 S + | 0目的能力
    • 视频:12-1 -课程目录 (x Y C C c } [01:50)
    • 视频:12-2 -项目概述 (06:58)
    • 视频:12-3 -如何采集实时区域人流量数据.mp4 (12:14)
    • 视频:12-4 -项目架构 (08:58)
    • 视频:12-5 -高德地图API基本使用 (17:25)
    • 视频:12-6 -高德地图API常用工具介绍 (06:32)
    • 视频:12-7 -高德地图热力图静态数据展示 (h k U 708:46)
    • 视频:1# ~ M J2-8 -Storm整合] o a $ : 4 IKafka原理 (09:37)
    • 视频:12-9 -Storm整合Kafka功能开发 (13:3+ s m d R 0 \7)
    • 视频:12-10 -Storm整合Kafka功能测试 (11:55)
    • 视频:– e | 7 } } 312-11 -Logstash和Kafka, n * i Q e M &的整合注意事项详解 (09:23)
    • 视频:12-12 -数据源产生器开发 (04:58)
    • 视频:12-13 -打通整条实时流处理流程链路 (09:20)
    • 视频:12-14 -项目处理及表结构设计 (08:34)
    • 视频:12-15 –8 L \Storm处, = | d $ Y O理结果存储到数据库中 (03:493 Q = W Q S)
    • 视频:12-16 -通过SQL完成我们的最终结果统计 (05:59)
    • 视频:12-17 -基于SpringBoot构建Web项目 (10:11)
    • 视频:12-18 -动态获取数据并在高德地图上展示出热力图 (05:40)
    • 视频:12-19 -添加统计的时间范围并在热力图上展示 (03:31)
    • 视频:12-20 -项目扩展 (04:55)
  • 第13章 课程总结1 节 | 9分钟
  • 对课程回顾总结
    • 视频:13, } L ? D $ C =-1 课程总结及后续课程计划 (08:58)

文件目录:

├─基于Storm构建实时热力分布项目实战-388元-i x ~ l Z完结
│ │ proja z / x 6 : 4ec# | c \ Q l t Y Nt.rar
│ │
│ ├─Storm
│ │c x B W C ? c P & hadoop000.rar
│ │
│ ├─第i K B – v k F {10章 DRPC
│ │ 10-1 -课程目录.mp4
│ │ 10-2 –I q & : q Q I ;RPC原理图解.mp4
│ │6 d v 4 = 10-3 -基于Hadoop的RPC实w [ g 3现.mpc @ T S ] f4.mp4
│ │ 10-4 -Storm DRPC概述.mp4
│ │ 10-5 -Storm Local DRPC开发.mp4
│ │ 10-6 -Storm Remote DRPC及客户端代码开发.mp4
│ │
│ ├─第11章 Storm整合其他大数据框架的使用
│ │ 11-1 -课程目录.mp4
│ │ 11-10 -HBase环境快速搭建.mp4
│ │ 15 v ~ 41-11 -Storm整合HBase编程开发.mp4
│ │ 11-12 -Storm整5 V . I q合Elasticsg 4 u P S 8 Xearch概述.mp4
│ │ 11-2 -Storm整合Redis使用概述.mp4
│ │ 11-3 -Storm整合Red @ s .dis编程开发.mp4
│ │ 11-4 -Storm整合jdbc概述.mp4` $ . z O z k V 9
│ │ 11-5 -Storm整合JDBC编程开发.mp4
│ │ 11-6 -Storm整合HDFS使用概述.mp4
│ │ 11-7 -HDFS环境快速搭建.mp4
│ │ 11-8 -Storm整合HDFS编程开发.mp4
│ │ 11-9 -Storm整合HBase概述.mp4
│ │O a i 4 .h% o A g ~ 2tml.url
│ │
│ ├─第12章 Storm综合项目实战
│ │ 12-1 -课程目录.mp4
│ │ 12-10 -Storm整合Kafka功能测试.mp4
│ │ 12-11 -Logstash和Kafka的整合注意事项详解.mp4
│ │ 12-12 -数据源产生器开发.mp4
│ │ 12-13 -打通整条实时流处理流程链路.mp4
│ │ 12-2 B 014 -项目处理及表结构设计.mp4
│ │ 12-15 -Storm处理结果存储到数据库中.mp4
│ │ 12-16 -通过f 5 /SQL完成我们的最N x & n b p终结果统计.mp4
│ │ 12-17 -基于SpringBooF T a 8 @ l l (t构建Web3 M : L B z J ]项目.mp4
│ │ 12-1X 9 p @ r M8f + x -动态获取数据并在高德地图上展示出热力图.mp4
│ │ 12-19 -添加统计的时间范围并在热力图上展示.mp4
│ │ 12-2U \ M a 6 z -项目概述.mp4
│ │ 12-20 -项目扩展.mp4
│ │ 12-3 -如何采集实时区域人流量数据.mp4.mp4
│ │ 12-4 -项目架构.mp4
│ │ 12-5 -高德地图API基本使用.mp4
│ │ 12-6 -高德地图API常用工~ – g具介绍.m2 L 9 W tp4
│ │ 12-7N S z } -高德地图热o h 2 9力图静态数据展示.mp4
│ │ 12-8 -Storm整合Kafka原理.mp4
│ │ 12-9 -Storm整合Kafka功能开P q d W发.mp4
│ │
│ ├─第13章 课程总结
│ │ 13-1 课程总结及后续课程f A 6 J计划.mp4
│ │ .html.url
│ │
│ ├─第1章 课程导学
│ │ 1-1 01j 3 C ; 2 Q 5 +-导学_.R q Q b ;mp4
] h J g L c │ 1-2 -OOTB环境使用演示.mp4
│ │ 1-3 -授课习惯与学习建议.mp4
│ │
│ ├─第2章 初识实时流处理Storm
│ │ 2-1 –N B a ] J f A P 1课程目录.mp4
│ │ 2-10 -Storm应用案例分享.mp4
│ │ 2-2 -Storm是什么.mp4
│ │ 2-3 -Storm发展历史之从Twitter说起.mp4
│ │ 2-4 -Storm发展历史之Storm的成长.mp4
│ │ 2-5 -Storm技术网站介绍.mp4
│ │ 2-6 -S( T storm和Hadoop的区别.mp4
│ │ 2-7 -Storm和Spark Streaming的区别.mp4
│ │ 2-8 -Storm的优势.mp4
│ │ 2-9 –x n @ (Storm当前现状与发展趋势.mp4
│ │
│ ├─第3章 Stor1 1 & V 0 , q &m核心概念
│ │ 3-1 -课程目录W 9 z f z.mp4
│ │ 3-2 -初识Storm核心概念.mp4
│ │ 3-3 -Storm核心概念理解记忆概述.mp4
│ │ 3-4 -Storm核心@ w k N }概念理解记忆之地铁运行模型.mp4
│ │\ b m ) + * F 3-5 -Storm核G { . , k . c心概念理解记忆之Storm.mp4
│ │ 3-A { X O6 -Storm核心概念小结.mp4
│ │ 3-7 -Storm核心概念官网详解.mp4
│ │ 3-8 -图解Storm核心概念.mp4
│ │
│ ├─第4章 Storm编程
│ │4 y O 5 q J – ` r 4-1 -课程目录.m0 Y o p = = Lp4
│ │ 4-10 -Storm词频案例编程之Bolt功能实现.mpv ! r4
│ │ 4-11 -Storm词频案例编程之Topology提交功能实现K 4 2及测试.mp4
│ │ 42 , C . w # m F 9-12 -Storm编程注意事项.mp4
│ │ 4-2 -Storm开发环境搭建.mp4
│ │ 4-3 -StoB 9 I % 9 % % rrm核心接口ISpout详解.mp4
│ │ 4-4 -Storm核心接口IComponent详解.mp4
│ │ 4-5 -Storm核心接口IBolt详解.mp4
│ │ 4-6 -StorV E S G X j & P Hm求和案例编程之Spout功能实现.mp4
│ │ 4-7 -Storm求和案例编程之Bolt功能实现.mp4
│ │ 4-8 –S L , T G Z VStorm求和案例( _ N * k编程之Topology提9 x ^ q交功能实现及测试.mp4
│ │ 4-97 [ b -Storm词频案例编程之Spout功能实现.mp4
│ │
│ ├─第5章 Storm周边框架使用
│ │ 5-1 -课程目录.mp4
│ │ 5-10 -Kafka单节点单broker的部署及使用.mp4
│ │ 5-11 -Kafka单节点多brF 0 F O T y s loker部署及使用.mp4
│ │ 5-12 -Kafka容错性测试.mp4
│ │ 5-13\ H x M y z \ j m -LogsU 0 #tash使用之整合Kafka.mp4
│ │ 5-2 -JDK安装.mp4
│ │ 5-3 -ZooKeeperh u b I u n概述及环境搭建.mp4
│ │ 5-4z c c $ 6 . n X -ZooKeeper使用详解.mp4
│ │ 5-5 -LogstashG N z M Z概述及部署.mp4
│ │ 5-6 -Logstash使用之控制台输入输出.mp4
│ │ 5-7 -Logstash使N U # C b ? u ; 1用之文件输入控制台输出.mp4
│ │ 5-8 -Kafka概述.z n 0 $ v A H Qmp4
│ │ 5-9 -Kafka架构及核心概念.mp4
│ │
│ ├─第6章 Storm架构及部署
│ │ 6-1 -课程目录.mp4
│ │ 6-10 -Storm集群部署之Storm集群部署及启动.mp4
│ │ 6-b 5 : g p . +11 -提交Storm作业到集群中运行&目录树介绍.A 2 ( f ] f a _mp4
│ │ 6-2 -Storm架构详解.mp4
│ │ 6-3 -Storm单机部署之前置条件及解压.mp4
│ │ 6f = ( U p-4 -Storm单机部署之启动Storm各节点及Storm4 : 8 j 1 [ UI界面详解.mp4
│ │ 6-5 -改写Storm作业并提交到Storm单节点集群运行.mp4
l B / # P b v t │ 6-6 -Storm常用命令介绍.mp4
│ │ 6-7 -Storm集群q x 1 qP B 2 p y t y n S署规划.mp4
│ │ 6-8 -Storm集群部署之软件包分发和jdk部署.mp4
Q u / o w │ 6-9 –– f y f X l P `Storm集群部署之ZooKeeper分布式环境部署.mp4
│ │
│ ├─第7章 并行度
│ │ 7-1 课程目录_.mp4
│ │ 7-2 -并行度概念详解.mp4
│ │ 7-3 -如何将Z : \ w $ H yStorm集群模式更改为单机模式.mp4
│ │ 7-4 -Storm作业运行UU 9 * Y ,I页面上的参数详解.mp4
│ │ 7-v t \ ) 5 \ ` .5 -worker数量g U s f的设置.mp4
│ │ 7-w v ] [6 -executor数量的设置.mp4
5 S ] c │ 7-7 -task数量的设置.mpA r M K i 0 L 9 ?4
│ │ 7-8 -acker的设置.mp4
│ │ 7-9 -并行度案例讲解及并行度动态调整.mp4
│ │
│ ├─第8章 分组策略
│ │ 8-1 -课程目录.mp4
│ │ 8-2 -Stream GH % q /roupi0 \ E p Lng概述.mp4
│ │ 8-3 -Shuffle Grouping开发? [ L s详解.mp4
│ │ 8-4 -Fi) F 9eldGrouping开发详解.p C g 4mp4
│ │ 8-5 -AllGrouping开发详解.mp4
│ │ 8-6 -Stream Grouping其他.mp4
│ │
│ └─第9章 Storm可靠性L s C L i X B
│ 9-1 -课程目录.mp4
│ 9-2 -Storm进程级别的容错.mp4
│ 9-3 -Storm的ack和fail机制.mp4
  • wechat

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