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storm流式計算培訓

 
   班級規模及環境--熱線:4008699035 手機:15921673576( 微信同號)
       每期人數限3到5人。
   上課時間和地點
上課地點:【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 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協同大廈
最近開課時間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
   實驗設備
     ◆課時: 共5 部份,30學時
        
        ☆注重質量 ☆邊講邊練

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   質量保障

        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。
        3、培訓合格學員可享受免費推薦就業機會。

大綱
 


redis緩存
系統課程大綱
1) redis特點、與其他數據庫的比較2) 如何安裝redis3) 如何使用命令行客戶端4) redis的字符串類型5) redis的散列類型6) redis的列表類型7) redis的集合類型
8) 如何使用java訪問redis【a.python訪問redis,scala訪問redis】
9) redis的事務(transaction)10) redis的管道(pipeline)11) redis持久化(AOF+RDB)12) redis優化13) redis的主從復制14) redis的sentinel高可用15) twemproxy,codis實戰16) redis3.x集群安裝配置
Kafka課程 Kafka是當下流行的隊列,可以說是從數據采集到大數據計算承上啟下的重要環節,大家在此部分將會詳細學習它的架構,kafka在大家大數據的項目中幾乎都會涉及到。
1) kafka是什么2) kafka體系結構3) kafka配置詳解4) kafka的安裝5) kafka的存儲策略6) kafka分區特點7) kafka的發布與訂閱8) zookeeper協調管理9) java編程操作kafka10) scala編程操作kafka11) flume 和kafka 的整合12) Kafka 和storm 的整合
Storm
實時數據處理 本部分學習過后,大家將全面掌握Storm內部機制和原理,通過大量項目實戰,讓大家擁有完整項目開發思路和架構設計,掌握從數據采集到實時計算到數據存儲再到前臺展示,所有工作一個人搞定!譬如可以一個人搞定淘寶雙11大屏幕項目!不光從項目的開發的層次去實現,并可以從架構的層次站在架構師的角度去完成一個項目。
項目技術架構體系:
1) Storm的基本概念 2) Storm的應用場景 3) Storm和Hadoop的對比 4) Storm集群的安裝的linux環境準備 5) zookeeper集群搭建 6) Storm集群搭建
7) Storm配置文件配置項講解
8) 集群搭建常見問題解決
9) Storm常用組件和編程API:Topology、 Spout、Bolt
10) Storm分組策略(stream groupings)
11) 使用Strom開發一個WordCount例子
12) Storm程序本地模式debug、Storm程序遠程debug
13) Storm事物處理
14) Storm消息可靠性及容錯原理
15) Storm結合消息隊列Kafka:消息隊列基本概念(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、消息隊列Kafka使用場景、Storm結合Kafka編程API
16) Storm Trident概念17) Trident state 原理18) Trident開發實例19) Storm DRPC(分布式遠程調用)介紹20) Storm DRPC實戰講解21) Storm和Hadoop 2.x的整合:Storm on YarnStorm開發實戰: Kafka+Storm+Hbase+redis項目實戰,以及多個案例
項目實戰
中國移動基站保障平臺
一個市級移動公司,每天的產生海量話務數據(一線城市更高),通過大數實時分析,監控每個基站的掉話率,基站通話總數,基站掉話總數,基站告警,3g/4g上網流量實時監控。對以上維度進行實時分析以達到對基站工作情況的監控。
項目技術架構體系:
Storm+hbase+kafka+flume+echarts
a) flume實時采集日志 b) kafka緩沖隊列 c) storm實時處理 d) Hbase dao存儲處理結果 e) 前端Web實時展示報表

 
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