基于Storm构建实时热力分布项目实战(全)

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基于Storm构建实时热力分布项目实战(全)

〖课程介绍〗:

基于Storm构建实时热力分布项目实战
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1.1.0，从0开始由浅入深系统讲解，深入Storm内部机制，掌握Storm整合周边大数据框架的使用，从容应对大数据实时流处理！

〖课程目录〗:
├─第1章 课程导学
│      1-3 -授课习惯与学习建议
│      
├─第2章 初识实时流处理Storm
│      2-1 -课程目录
│      2-2 -Storm是什么
│      2-3 -Storm发展历史之从Twitter说起
│      2-4 -Storm发展历史之Storm的成长
│      2-5 -Storm技术网站介绍
│      2-6 -Storm和Hadoop的区别
│      2-7 -Storm和Spark Streaming的区别
│      2-8 -Storm的优势
│      2-9 -Storm当前现状与发展趋势
│      2-10 -Storm应用案例分享
│      
├─第3章 Storm核心概念
│      3-1 -课程目录
│      3-2 -初识Storm核心概念
│      3-3 -Storm核心概念理解记忆概述
│      3-4 -Storm核心概念理解记忆之地铁运行模型
│      3-5 -Storm核心概念理解记忆之Storm
│      3-6 -Storm核心概念小结
│      3-7 -Storm核心概念官网详解
│      3-8 -图解Storm核心概念
│      
├─第4章 Storm编程
│      4-1 -课程目录
│      4-2 -Storm开发环境搭建
│      4-3 -Storm核心接口ISpout详解
│      4-4 -Storm核心接口IComponent详解
│      4-5 -Storm核心接口IBolt详解
│      4-6 -Storm求和案例编程之Spout功能实现
│      4-7 -Storm求和案例编程之Bolt功能实现
│      4-8 -Storm求和案例编程之Topology提交功能实现及测试
│      4-9 -Storm词频案例编程之Spout功能实现
│      4-10 -Storm词频案例编程之Bolt功能实现
│      4-11 -Storm词频案例编程之Topology提交功能实现及测试
│      4-12 -Storm编程注意事项
│      
├─第5章 Storm周边框架使用
│      5-1 -课程目录
│      5-2 -JDK安装
│      5-3 -ZooKeeper概述及环境搭建
│      5-4 -ZooKeeper使用详解
│      5-5 -Logstash概述及部署
│      5-6 -Logstash使用之控制台输入输出
│      5-7 -Logstash使用之文件输入控制台输出
│      5-8 -Kafka概述
│      5-9 -Kafka架构及核心概念
│      5-10 -Kafka单节点单broker的部署及使用
│      5-11 -Kafka单节点多broker部署及使用
│      5-12 -Kafka容错性测试
│      5-13 -Logstash使用之整合Kafka
│      
├─第6章 Storm架构及部署
│      6-1 -课程目录
│      6-2 -Storm架构详解
│      6-3 -Storm单机部署之前置条件及解压
│      6-4 -Storm单机部署之启动Storm各节点及Storm UI界面详解
│      6-5 -改写Storm作业并提交到Storm单节点集群运行
│      6-6 -Storm常用命令介绍
│      6-7 -Storm集群部署规划03
│      6-8 -Storm集群部署之软件包分发和jdk部署02
│      6-9 -Storm集群部署之ZooKeeper分布式环境部署01
│      6-10 -Storm集群部署之Storm集群部署及启动
│      6-11 -提交Storm作业到集群中运行&目录树介绍
│      
├─第7章 并行度
│      7-1 课程目录_
│      7-2 -并行度概念详解
│      7-3 -如何将Storm集群模式更改为单机模式
│      7-4 -Storm作业运行UI页面上的参数详解
│      7-5 -worker数量的设置
│      7-6 -executor数量的设置
│      7-7 -task数量的设置
│      7-8 -acker的设置
│      7-9 -并行度案例讲解及并行度动态调整
│      
├─第8章 分组策略
│      8-1 -课程目录
│      8-2 -Stream Grouping概述
│      8-3 -Shuffle Grouping开发详解
│      8-4 -FieldGrouping开发详解
│      8-5 -AllGrouping开发详解
│      8-6 -Stream Grouping其他
│      
└─第9章 Storm可靠性
        9-1 -课程目录
        9-2 -Storm进程级别的容错
        9-3 -Storm的ack和fail机制
│      
├─第10章 DRPC
│      10-1 -课程目录
│      10-2 -RPC原理图解
│      10-3 -基于Hadoop的RPC实现
│      10-4 -Storm DRPC概述
│      10-5 -Storm Local DRPC开发
│      10-6 -Storm Remote DRPC及客户端代码开发
│      
├─第11章 Storm整合其他大数据框架的使用
│      11-1 -课程目录
│      11-2 -Storm整合Redis使用概述
│      11-3 -Storm整合Redis编程开发
│      11-4 -Storm整合jdbc概述
│      11-5 -Storm整合JDBC编程开发
│      11-6 -Storm整合HDFS使用概述
│      11-7 -HDFS环境快速搭建
│      11-8 -Storm整合HDFS编程开发
│      11-9 -Storm整合HBase概述
│      11-10 -HBase环境快速搭建
│      11-11 -Storm整合HBase编程开发
│      11-12 -Storm整合Elasticsearch概述
│      
├─第12章 Storm综合项目实战
│      12-1 -课程目录
│      12-2 -项目概述
│      12-3 -如何采集实时区域人流量数据
│      12-4 -项目架构
│      12-5 -高德地图API基本使用
│      12-6 -高德地图API常用工具介绍
│      12-7 -高德地图热力图静态数据展示
│      12-8 -Storm整合Kafka原理
│      12-9 -Storm整合Kafka功能开发
│      12-10 -Storm整合Kafka功能测试
│      12-11 -Logstash和Kafka的整合注意事项详解
│      12-12 -数据源产生器开发
│      12-13 -打通整条实时流处理流程链路
│      12-14 -项目处理及表结构设计
│      12-15 -Storm处理结果存储到数据库中
│      12-16 -通过SQL完成我们的最终结果统计
│      12-17 -基于SpringBoot构建Web项目
│      12-18 -动态获取数据并在高德地图上展示出热力图
│      12-19 -添加统计的时间范围并在热力图上展示
│      12-20 -项目扩展
│      
├─第13章 课程总结
│      13-1 课程总结及后续课程计划      

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