曙海教育集團
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        深入理解Storm與大數據實戰課程

         
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              每個班級的人數限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
          上間和地點
        上部份地點:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領館區1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
        最近開間(周末班/連續班/晚班):2025年4月7日--即將開課-----即將開課,歡迎垂詢
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               1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
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        部份程大綱
         

        第一部份:實時計算平臺介紹
        介紹實時系統主要解決的業務問題和面臨的挑戰;
        簡要介紹實時平臺的主要組件和構成,實時數據的收集通道和數據交互方式
        實時數據核心組件Flume、Kafka的介紹,以及Storm在整個平臺中所處的位置;
        分享部分典型互聯網公司實時平臺的架構,如大眾點評、美團、一號店等

        第二部份:Storm基本概念和組件介紹
        Storm的基本組件:Nimbus、Supervisor、Worker、 Executor和Task的基本介紹;
        集群組成:通常一個線上集群的如何構成;
        Storm的可靠性:Storm如何保證可靠性以及數據的準確性;
        Storm的數據分組和其他特性介紹;

        第三部份:Storm集群部署和配置
        Storm的依賴組件介紹;
        Storm的部署軟硬件環境要求;
        部署ZooKeeper
        部署Storm到各個機器節點
        配置Storm相關參數,以及核心參數介紹;
        啟動Storm相關進程;
        Storm的守護進程;
        提交Topology的過程介紹。

        第四部份:Storm基本應用的開發
        Storm的應用開發和調試過程介紹,包括:
        提交示例Topology到集群;
        項目代碼本地開發環境配置和依賴;
        代碼編譯和打包以及注意事項;
        本地代碼調試過程;
        線上Topology提交過程和問題分析。

        第五部份:Storm Nimbus和Supervisor深入剖析
        Nimbus功能介紹和啟動Nimbus服務過程分析;
        Nimbus服務的執行過程剖析;
        分配Executor的算法;
        調度器介紹;
        默認調度器DefaultScheduler和均衡調度器EvenScheduler邏輯分析;
        Supervisor數據結構分析;
        Supervisor的執行過程詳解。

        第六部份:Storm Worker、Executor和Task深入分析
        Worker的數據結構和架構;
        Worker中的數據流分解;
        創建Worker的過程;
        Executor的創建過程;
        創建Spout的Executor的過程和邏輯;
        創建Bolt的Executor的過程和邏輯;
        Task的創建過程;
        Ack的原理介紹;
        Acker Bolt的實現。

        第七部份:Storm運維和監控
        主機信息監控;
        日志和監控;
        Storm UI和NimbusClient的使用;
        Storm Metric的使用;
        Storm ZooKeeper的目錄詳解和功能分析;
        Storm Hook的使用。

        第八部份:Storm的擴展和二次開發
        Storm UI原生功能介紹和數據含義;
        Storm UI新功能需求實現;
        Storm的Thrift接口介紹;
        資源隔離方案簡介;
        基于CGroup的資源隔離的實現;
        使用Docker運行Storm集群介紹。

        第九部份:Storm的實際應用案例分享
        實時DAU計算實現;
        實時用戶畫像;
        實時個性化推薦;
        廣告投放的精準化

        第十部份:Storm使用經驗和性能優化
        使用經驗;
        性能優化建議;
        自定義metric和性能數據收集

        第十一部份:其他實時平臺介紹
        JStorm介紹;
        Spark Streaming介紹;
        Heron介紹;
        Flink介紹;
        Storm和其他實時流處理框架的功能和性能對比

         

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          備.案.號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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