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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。
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上部份地點:【上?!客瑵髮W(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):2020年3月16日
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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;
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
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部份程大綱
 
  • 在大數據的批處理領域,Hadoop是不可撼動的王者,然而在實時性上的延遲,Hadoop卻是其天生的不足,為完善大數據實時性處理的需求,業界進行了不少的嘗試,如Facebook在2011年發表的論文“Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook”中介紹了其基于Hadoop上進行實時性系統的相關改進,同時開發了Puma對網站用戶進行實時分析以便對自己的產品或服務進行營銷,為解決廣告計費(cost-per-click)Yahoo啟動了S4用于實時計算、預測用戶對廣告的可能的點擊行為,LinkedIn則基于Kafka開發了Samza用于實時新聞推送、廣告和復雜的監控等,而Storm是由Twitter開源的實時計算框架,適用于實時分析、在線機器學習、連續計算、分布式RPC和ETL等場景。

  • 第一節: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
  • 第二節: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;
  • 第三節: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。
  • 第四節: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。
  • 第五節: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。
  • 第六節: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。
  • 第七節: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。
  • 第八節: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。
  • 第九節: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
  • 第十節: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
  • 第十一節: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:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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