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Storm与大数据实战课程

 
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      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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  质量保障

       1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
       2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
       3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。☆合格学员免费颁发相关工程师等资格证书,提升职业资质。专注高端技术培训15年,曙海学员的能力得到大家的认同,受到用人单位的广泛赞誉,曙海的证书受到广泛认可。

部份程大纲
 
  • 在大数据的批处理领域,Hadoop是不可撼动的王者,然而在实时性上的延迟,Hadoop却是其天生的不足,为完善大数据实时性处理的需求,业界进行了不少的尝试,如Facebook在2011年发表的论文“Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook”中介绍了其基于Hadoop上进行实时性系统的相关改进,同时开发了Puma对网站用户进行实时分析以便对自己的产品或服务进行营销,为解决广告计费(cost-per-click)Yahoo启动了S4用于实时计算、预测用户对广告的可能的点击行为,LinkedIn则基于Kafka开发了Samza用于实时新闻推送、广告和复杂的监控等,而Storm是由Twitter开源的实时计算框架,适用于实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式RPC和ETL等场景。

  • 第一节:实时计算平台介绍
    介绍实时系统主要解决的业务问题和面临的挑战;
    简要介绍实时平台的主要组件和构成,实时数据的收集通道和数据交互方式
    实时数据核心组件Flume、Kafka的介绍,以及Storm在整个平台中所处的位置;
    分享部分典型互联网公司实时平台的架构,如大众点评、美团、一号店等
  • 第二节:Storm基本概念和组件介绍
    Storm的基本组件:Nimbus、Supervisor、Worker、 Executor和Task的基本介绍;
    集群组成:通常一个线上集群的如何构成;
    Storm的可靠性:Storm如何保证可靠性以及数据的准确性;
    Storm的数据分组和其他特性介绍;
  • 第三节:Storm集群部署和配置
    Storm的依赖组件介绍;
    Storm的部署软硬件环境要求;
    部署ZooKeeper
    部署Storm到各个机器节点
    配置Storm相关参数,以及核心参数介绍;
    启动Storm相关进程;
    Storm的守护进程;
    提交Topology的过程介绍。
  • 第四节:Storm基本应用的开发
    Storm的应用开发和调试过程介绍,包括:
    提交示例Topology到集群;
    项目代码本地开发环境配置和依赖;
    代码编译和打包以及注意事项;
    本地代码调试过程;
    线上Topology提交过程和问题分析。
  • 第五节:Storm Nimbus和Supervisor深入剖析
    Nimbus功能介绍和启动Nimbus服务过程分析;
    Nimbus服务的执行过程剖析;
    分配Executor的算法;
    调度器介绍;
    默认调度器DefaultScheduler和均衡调度器EvenScheduler逻辑分析;
    Supervisor数据结构分析;
    Supervisor的执行过程详解。
  • 第六节:Storm Worker、Executor和Task深入分析
    Worker的数据结构和架构;
    Worker中的数据流分解;
    创建Worker的过程;
    Executor的创建过程;
    创建Spout的Executor的过程和逻辑;
    创建Bolt的Executor的过程和逻辑;
    Task的创建过程;
    Ack的原理介绍;
    Acker Bolt的实现。
  • 第七节:Storm运维和监控
    主机信息监控;
    日志和监控;
    Storm UI和NimbusClient的使用;
    Storm Metric的使用;
    Storm ZooKeeper的目录详解和功能分析;
    Storm Hook的使用。
  • 第八节:Storm的扩展和二次开发
    Storm UI原生功能介绍和数据含义;
    Storm UI新功能需求实现;
    Storm的Thrift接口介绍;
    资源隔离方案简介;
    基于CGroup的资源隔离的实现;
    使用Docker运行Storm集群介绍。
  • 第九节:Storm的实际应用案例分享
    实时DAU计算实现;
    实时用户画像;
    实时个性化推荐;
    广告投放的精准化
  • 第十节:Storm使用经验和性能优化
    使用经验;
    性能优化建议;
    自定义metric和性能数据收集
  • 第十一节:其他实时平台介绍
    JStorm介绍;
    Spark Streaming介绍;
    Heron介绍;
    Flink介绍;
    Storm和其他实时流处理框架的功能和性能对比
 

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