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storm流式计算培训

 
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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
近开课时间(周末班/连续班/晚班):2024年3月25日......(欢迎您垂询,视教育质量为生命!)
   实验设备
     ◆课时: 共5 部份,30学时
        
        ☆注重质量 ☆边讲边练

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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

大纲
 


redis缓存
系统课程大纲
1) redis特点、与其他数据库的比较2) 如何安装redis3) 如何使用命令行客户端4) redis的字符串类型5) redis的散列类型6) redis的列表类型7) redis的集合类型
8) 如何使用java访问redis【a.python访问redis,scala访问redis】
9) redis的事务(transaction)10) redis的管道(pipeline)11) redis持久化(AOF+RDB)12) redis优化13) redis的主从复制14) redis的sentinel高可用15) twemproxy,codis实战16) redis3.x集群安装配置
Kafka课程 Kafka是当下流行的队列,可以说是从数据采集到大数据计算承上启下的重要环节,大家在此部分将会详细学习它的架构,kafka在大家大数据的项目中几乎都会涉及到。
1) kafka是什么2) kafka体系结构3) kafka配置详解4) kafka的安装5) kafka的存储策略6) kafka分区特点7) kafka的发布与订阅8) zookeeper协调管理9) java编程操作kafka10) scala编程操作kafka11) flume 和kafka 的整合12) Kafka 和storm 的整合
Storm
实时数据处理 本部分学习过后,大家将全面掌握Storm内部机制和原理,通过大量项目实战,让大家拥有完整项目开发思路和架构设计,掌握从数据采集到实时计算到数据存储再到前台展示,所有工作一个人搞定!譬如可以一个人搞定淘宝双11大屏幕项目!不光从项目的开发的层次去实现,并可以从架构的层次站在架构师的角度去完成一个项目。
项目技术架构体系:
1) Storm的基本概念 2) Storm的应用场景 3) Storm和Hadoop的对比 4) Storm集群的安装的linux环境准备 5) zookeeper集群搭建 6) Storm集群搭建
7) Storm配置文件配置项讲解
8) 集群搭建常见问题解决
9) Storm常用组件和编程API:Topology、 Spout、Bolt
10) Storm分组策略(stream groupings)
11) 使用Strom开发一个WordCount例子
12) Storm程序本地模式debug、Storm程序远程debug
13) Storm事物处理
14) Storm消息可靠性及容错原理
15) Storm结合消息队列Kafka:消息队列基本概念(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、消息队列Kafka使用场景、Storm结合Kafka编程API
16) Storm Trident概念17) Trident state 原理18) Trident开发实例19) Storm DRPC(分布式远程调用)介绍20) Storm DRPC实战讲解21) Storm和Hadoop 2.x的整合:Storm on YarnStorm开发实战: Kafka+Storm+Hbase+redis项目实战,以及多个案例
项目实战
中国移动基站保障平台
一个市级移动公司,每天的产生海量话务数据(一线城市更高),通过大数实时分析,监控每个基站的掉话率,基站通话总数,基站掉话总数,基站告警,3g/4g上网流量实时监控。对以上维度进行实时分析以达到对基站工作情况的监控。
项目技术架构体系:
Storm+hbase+kafka+flume+echarts
a) flume实时采集日志 b) kafka缓冲队列 c) storm实时处理 d) Hbase dao存储处理结果 e) 前端Web实时展示报表

 
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