基于Storm构建实时热力分布项目实战

# 基于Storm构建实时热力分布项目实战

基于Storm构建实时热力分布项目实战

Storm是实时流处理领域的一柄利器，本课程采用最新的Storm版本1.1.0，从0开始由浅入深系统讲解，深入Storm内部机制，掌握Storm整合周边大数据框架的使用，从容应对大数据实时流处理！
适合人群及技术储备要求
这是一门非常具有可操作性的课程，适合Java工程师正处于瓶颈期想提升自己技术、想转型做大数据的开发者，更适合对于大数据感兴趣、想从事大数据
研发工作的同学。本课程将手把手带你从零循序渐进地讲解Storm各方面的技术点，让你轻松胜任实际大数
据实时流处理的工作，稳拿高薪！

技术储备要求
熟练掌握Java SE、Linux即可

**另:**
1：本教程来自某课网，原价388,现由本站整理发布！本站所有课程百分百高清，完整，原画，包含所有的视频+素材+课件+源码
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## 2. 视频试看
**试看内容为随机抽选的**
链接: https://pan.baidu.com/s/1fGN8ErQR07bC2sHNT7hq8g  
提取码: suga

## 3. 视频主要课程列表如下
第1章 课程导学  
介绍课程相关背景，学习建议等等

1-1 -导学试看  
1-2 -OOTB环境使用演示  
1-3 -授课习惯与学习建议  
第2章 初识实时流处理Storm  
Storm作为近几年Hadoop生态圈很火爆的大数据实时流处理框架，是成为大数据研发工程师必备的技能之一。 本章将从如下几个方面让大家对于Storm有宏观上的认识：什么是Storm、Storm的发展史、Storm对比Hadoop的区别、Storm对比Spark Streaming的区别、Storm的优势、Storm应用现状及发展趋势、Storm应用案例分享...

2-1 -课程目录  
2-2 -Storm是什么  
2-3 -Storm发展历史之从Twitter说起  
2-4 -Storm发展历史之Storm的成长  
2-5 -Storm技术网站介绍  
2-6 -Storm和Hadoop的区别  
2-7 -Storm和Spark Streaming的区别  
2-8 -Storm的优势  
2-9 -Storm当前现状与发展趋势  
2-10 -Storm应用案例分享  
第3章 Storm核心概念  
本章节将从如下几个方面带大家深入理解Storm的核心概念：初识Storm核心概念、通过日常生活的案例来理解Storm的核心概念、根据官网的描述来理解Storm核心概念、最后通过画图讲解的方式讲解Storm的核心概念。相信通过多角度对比进行讲解Storm的核心概念，让大家掌握的更加深刻。因为Storm的核心概念的理解是后续Storm课程学习...

3-1 -课程目录  
3-2 -初识Storm核心概念  
3-3 -Storm核心概念理解记忆概述试看  
3-4 -Storm核心概念理解记忆之地铁运行模型  
3-5 -Storm核心概念理解记忆之Storm  
3-6 -Storm核心概念小结  
3-7 -Storm核心概念官网详解  
3-8 -图解Storm核心概念  
第4章 Storm编程  
本章节将手把手带大家搭建基于IDEA+Maven的Storm的开发环境，通过案例融合Storm编程中常用API的使用以及开发过程中的注意事项。

4-1 -课程目录  
4-2 -Storm开发环境搭建  
4-3 -Storm核心接口ISpout详解  
4-4 -Storm核心接口IComponent详解  
4-5 -Storm核心接口IBolt详解  
4-6 -Storm求和案例编程之Spout功能实现  
4-7 -Storm求和案例编程之Bolt功能实现  
4-8 -Storm求和案例编程之Topology提交功能实现及测试  
4-9 -Storm词频案例编程之Spout功能实现  
4-10 -Storm词频案例编程之Bolt功能实现  
4-11 -Storm词频案例编程之Topology提交功能实现及测试  
4-12 -Storm编程注意事项  
第5章 Storm周边框架使用  
本章节将带领大家学习Storm周边常用框架的使用，比如：ZooKeeper、Kafka、Logstash、以及Logstash与Kafka的整合使用。

5-1 -课程目录  
5-2 -JDK安装  
5-3 -ZooKeeper概述及环境搭建  
5-4 -ZooKeeper使用详解  
5-5 -Logstash概述及部署  
5-6 -Logstash使用之控制台输入输出  
5-7 -Logstash使用之文件输入控制台输出  
5-8 -Kafka概述  
5-9 -Kafka架构及核心概念  
5-10 -Kafka单节点单broker的部署及使用  
5-11 -Kafka单节点多broker部署及使用  
5-12 -Kafka容错性测试  
5-13 -Logstash使用之整合Kafka  
第6章 Storm架构及部署  
本章节将学习Storm的架构以及各个核心组件的功能、并搭建Storm的单机环境和分布式环境、如何提交/查看/杀死Storm作业、Storm UI界面参数介绍

6-1 -课程目录  
6-2 -Storm架构详解  
6-3 -Storm单机部署之前置条件及解压  
6-4 -Storm单机部署之启动Storm各节点及Storm UI界面详解  
6-5 -改写Storm作业并提交到Storm单节点集群运行  
6-6 -Storm常用命令介绍  
6-7 -Storm集群部署规划试看  
6-8 -Storm集群部署之软件包分发和jdk部署  
6-9 -Storm集群部署之ZooKeeper分布式环境部署  
6-10 -Storm集群部署之Storm集群部署及启动  
6-11 -提交Storm作业到集群中运行\&目录树介绍  
第7章 并行度  
本章节将重点讲解Storm的优化中的核心：并行度调整(worker数量、executor数量、task数量)，将通过对代码的修改并提交到Storm环境上去运行，结合Storm UI上展示的参数效果来进行调优，让大家对于Storm的并行度有更加深入的理解，本章节是学习和面试过程中重中之重，务必掌握。...

7-1 课程目录_  
7-2 -并行度概念详解  
7-3 -如何将Storm集群模式更改为单机模式  
7-4 -Storm作业运行UI页面上的参数详解  
7-5 -worker数量的设置  
7-6 -executor数量的设置  
7-7 -task数量的设置  
7-8 -acker的设置  
7-9 -并行度案例讲解及并行度动态调整  
第8章 分组策略  
本章节将带来大家通过代码以及UI参数展现的方式来学习Storm中的常用分组策略：Shuffle分组策略、Field分组策略、All分组策略。本章节也是Storm开发过程中务必要掌握的部分。

8-1 -课程目录  
8-2 -Stream Grouping概述  
8-3 -Shuffle Grouping开发详解  
8-4 -FieldGrouping开发详解  
8-5 -AllGrouping开发详解  
8-6 -Stream Grouping其他  
第9章 Storm可靠性  
本章节将从如下方面来讲解Storm框架的可靠性：Worker进程、Supervisor进程、nimbus进程、节点、以及消息处理的确认机制(ack/fail)。本章节是面试过程中经常会被考核到的。

9-1 -课程目录  
9-2 -Storm进程级别的容错  
9-3 -Storm的ack和fail机制  
第10章 DRPC  
本章节将讲解什么是RPC机制、Hadoop中的RPC使用介绍、如何开发Storm的基于本地和远程模式的DPRC编程

10-1 -课程目录  
10-2 -RPC原理图解  
10-3 -基于Hadoop的RPC实现.mp4  
10-4 -Storm DRPC概述  
10-5 -Storm Local DRPC开发  
10-6 -Storm Remote DRPC及客户端代码开发  
第11章 Storm整合其他大数据框架的使用  
本章节将讲解Storm如何整合Redis、JDBC、HDFS、HBase、ES等常用的大数据框架综合使用。在生产环境中，Storm都是需要整合周边框架一起配合使用，各自完成自己的职责，进而完成大数据的实时流处理项目

11-1 -课程目录  
11-2 -Storm整合Redis使用概述  
11-3 -Storm整合Redis编程开发  
11-4 -Storm整合jdbc概述  
11-5 -Storm整合JDBC编程开发  
11-6 -Storm整合HDFS使用概述  
11-7 -HDFS环境快速搭建  
11-8 -Storm整合HDFS编程开发  
11-9 -Storm整合HBase概述  
11-10 -HBase环境快速搭建  
11-11 -Storm整合HBase编程开发  
11-12 -Storm整合Elasticsearch概述  
第12章 Storm综合项目实战  
本章节将带领大家使用Logstash+Kafka+Storm+高德地图来实现基于一个交通数据的热力图的实时展示项目，通过该项目使得大家能够具备和掌握如何使用Storm来架构一个实时流处理项目的能力

12-1 -课程目录  
12-2 -项目概述  
12-3 -如何采集实时区域人流量数据.mp4  
12-4 -项目架构  
12-5 -高德地图API基本使用  
12-6 -高德地图API常用工具介绍  
12-7 -高德地图热力图静态数据展示  
12-8 -Storm整合Kafka原理  
12-9 -Storm整合Kafka功能开发  
12-10 -Storm整合Kafka功能测试  
12-11 -Logstash和Kafka的整合注意事项详解  
12-12 -数据源产生器开发  
12-13 -打通整条实时流处理流程链路  
12-14 -项目处理及表结构设计  
12-15 -Storm处理结果存储到数据库中  
12-16 -通过SQL完成我们的最终结果统计  
12-17 -基于SpringBoot构建Web项目  
12-18 -动态获取数据并在高德地图上展示出热力图  
12-19 -添加统计的时间范围并在热力图上展示  
12-20 -项目扩展  
第13章 课程总结  
对课程回顾总结

13-1 课程总结及后续课程计划  
本课程已完结

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