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Storm與大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)課程

 
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上部份地點:【上?!客瑵髮W(滬西)/新城金郡商務(wù)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(lǐng)館區(qū)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
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部份程大綱
 
  • 在大數(shù)據(jù)的批處理領(lǐng)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(shù)據(jù)實時性處理的需求,業(yè)界進行了不少的嘗試,如Facebook在2011年發(fā)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(tǒng)的相關(guān)改進,同時開發(fā)了Puma對網(wǎng)站用戶進行實時分析以便對自己的產(chǎn)品或服務(wù)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(fā)了Samza用于實時新聞推送、廣告和復雜的監(jiān)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(xù)計算、分布式RPC和ETL等場景。

  • 第一節(jié):實時計算平臺介紹
    介紹實時系統(tǒng)主要解決的業(yè)務(wù)問題和面臨的挑戰(zhàn);
    簡要介紹實時平臺的主要組件和構(gòu)成,實時數(shù)據(jù)的收集通道和數(shù)據(jù)交互方式
    實時數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)公司實時平臺的架構(gòu),如大眾點評、美團、一號店等
  • 第二節(jié):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(gòu)成;
    Storm的可靠性:Storm如何保證可靠性以及數(shù)據(jù)的準確性;
    Storm的數(shù)據(jù)分組和其他特性介紹;
  • 第三節(jié):Storm集群部署和配置
    Storm的依賴組件介紹;
    Storm的部署軟硬件環(huán)境要求;
    部署ZooKeeper
    部署Storm到各個機器節(jié)點
    配置Storm相關(guān)參數(shù),以及核心參數(shù)介紹;
    啟動Storm相關(guān)進程;
    Storm的守護進程;
    提交Topology的過程介紹。
  • 第四節(jié):Storm基本應(yīng)用的開發(fā)
    Storm的應(yīng)用開發(fā)和調(diào)試過程介紹,包括:
    提交示例Topology到集群;
    項目代碼本地開發(fā)環(huán)境配置和依賴;
    代碼編譯和打包以及注意事項;
    本地代碼調(diào)試過程;
    線上Topology提交過程和問題分析。
  • 第五節(jié):Storm Nimbus和Supervisor深入剖析
    Nimbus功能介紹和啟動Nimbus服務(wù)過程分析;
    Nimbus服務(wù)的執(zhí)行過程剖析;
    分配Executor的算法;
    調(diào)度器介紹;
    默認調(diào)度器DefaultScheduler和均衡調(diào)度器EvenScheduler邏輯分析;
    Supervisor數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析;
    Supervisor的執(zhí)行過程詳解。
  • 第六節(jié):Storm Worker、Executor和Task深入分析
    Worker的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和架構(gòu);
    Worker中的數(shù)據(jù)流分解;
    創(chuàng)建Worker的過程;
    Executor的創(chuàng)建過程;
    創(chuàng)建Spout的Executor的過程和邏輯;
    創(chuàng)建Bolt的Executor的過程和邏輯;
    Task的創(chuàng)建過程;
    Ack的原理介紹;
    Acker Bolt的實現(xiàn)。
  • 第七節(jié):Storm運維和監(jiān)控
    主機信息監(jiān)控;
    日志和監(jiān)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(jié):Storm的擴展和二次開發(fā)
    Storm UI原生功能介紹和數(shù)據(jù)含義;
    Storm UI新功能需求實現(xiàn);
    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(xiàn);
    使用Docker運行Storm集群介紹。
  • 第九節(jié):Storm的實際應(yīng)用案例分享
    實時DAU計算實現(xiàn);
    實時用戶畫像;
    實時個性化推薦;
    廣告投放的精準化
  • 第十節(jié):Storm使用經(jīng)驗和性能優(yōu)化
    使用經(jīng)驗;
    性能優(yōu)化建議;
    自定義metric和性能數(shù)據(jù)收集
  • 第十一節(jié):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 .(2014年7月11)...................
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