Java大數據實戰 Stom構建實時流處理

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做爲近幾年Hadoop生態圈很火爆的大數據實時流處理框架，是成爲大數據研發工程師必備的技能之一。 本章將從以下幾個方面讓你們對於Storm有宏觀上的認識：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的優點、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提及
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的優點
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
本章節將從以下幾個方面帶你們深刻理解Storm的核心概念：初識Storm核心概念、經過平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、最後經過畫圖講解的方式講解Storm的核心概念。相信經過多角度對比進行講解Storm的核心概念，讓你們掌握的更加深入。由於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運行模型
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編程
本章節將手把手帶你們搭建基於IDEA+Maven的Storm的開發環境，經過案例融合Storm編程中經常使用API的使用以及開發過程當中的注意事項。
4-1 -課程目錄
4-2 -Storm開發環境搭建
4-3 -Storm核心接口ISpout詳解
4-4 -Storm核心接口IComponent詳解
4-5 -Storm核心接口IBolt詳解
4-6 -Storm求和案例編程之Spout功能實現
4-7 -Storm求和案例編程之Bolt功能實現
4-8 -Storm求和案例編程之Topology提交功能實現及測試
4-9 -Storm詞頻案例編程之Spout功能實現
4-10 -Storm詞頻案例編程之Bolt功能實現
4-11 -Storm詞頻案例編程之Topology提交功能實現及測試
4-12 -Storm編程注意事項

第5章 Storm周邊框架使用
本章節將帶領你們學習Storm周邊經常使用框架的使用，好比：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使用之文件輸入控制檯輸出
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組件的功能、並搭建Storm的單機環境和分佈式環境、如何提交/查看/殺死Storm做業、Storm UI界面參數介紹
6-1 -課程目錄
6-2 -Storm架構詳解
6-3 -Storm單機部署以前置條件及解壓
6-4 -Storm單機部署之啓動Storm各節點及Storm UI界面詳解
6-5 -改寫Storm做業並提交到Storm單節點集羣運行
6-6 -Storm經常使用命令介紹
6-7 -Storm集羣部署規劃
6-8 -Storm集羣部署之軟件包分發和jdk部署
6-9 -Storm集羣部署之ZooKeeper分佈式環境部署
6-10 -Storm集羣部署之Storm集羣部署及啓動
6-11 -提交Storm做業到集羣中運行&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)，將經過對代碼的修改並提交到Storm環境上去運行，結合Storm UI上展現的參數效果來進行調優，讓你們對於Storm的並行度有更加深刻的理解，本章節是學習和麪試過程當中重中之重，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集羣模式更改成單機模式
7-4 -Storm做業運行UI頁面上的參數詳解
7-5 -worker數量的設置
7-6 -executor數量的設置
7-7 -task數量的設置
7-8 -acker的設置
7-9 -並行度案例講解及並行度動態調整

第8章 分組策略
本章節將帶來你們經過代碼以及UI參數展示的方式來學習Storm中的經常使用分組策略：Shuffle分組策略、Field分組策略、All分組策略。本章節也是Storm開發過程當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其餘

第9章 Storm可靠性
本章節將從以下方面來說解Storm框架的可靠性：Worker進程、Supervisor進程、nimbus進程、節點、以及消息處理的確認機制(ack/fail)。本章節是面試過程當中常常會被考覈到的。
9-1 -課程目錄
9-2 -Storm進程級別的容錯
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的基於本地和遠程模式的DPRC編程
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及客戶端代碼開發

第11章 Storm整合其餘大數據框架的使用
本章節將講解Storm如何整合Redis、JDBC、HDFS、HBase、ES等經常使用的大數據框架綜合使用。在生產環境中，Storm都是須要整合周邊框架一塊兒配合使用，各自完成本身的職責，進而完成大數據的實時流處理項目
11-1 -課程目錄
11-2 -Storm整合Redis使用概述
11-3 -Storm整合Redis編程開發
11-4 -Storm整合jdbc概述
11-5 -Storm整合JDBC編程開發
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編程開發
11-9 -Storm整合HBase概述
11-10 -HBase環境快速搭建
11-11 -Storm整合HBase編程開發
11-12 -Storm整合Elasticsearch概述

第12章 Storm綜合項目實戰
本章節將帶領你們使用Logstash+Kafka+Storm+高德地圖來實現基於一個交通數據的熱力圖的實時展現項目，經過該項目使得你們可以具有和掌握如何使用Storm來架構一個實時流處理項目的能力
12-1 -課程目錄
12-2 -項目概述
12-3 -如何採集實時區域人流量數據.mp4
12-4 -項目架構
12-5 -高德地圖API基本使用
12-6 -高德地圖API經常使用工具介紹
12-7 -高德地圖熱力圖靜態數據展現
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 -數據源產生器開發
12-13 -打通整條實時流處理流程鏈路
12-14 -項目處理及表結構設計
12-15 -Storm處理結果存儲到數據庫中
12-16 -經過SQL完成咱們的最終結果統計
12-17 -基於SpringBoot構建Web項目
12-18 -動態獲取數據並在高德地圖上展現出熱力圖
12-19 -添加統計的時間範圍並在熱力圖上展現
12-20 -項目擴展

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

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