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文档简介

1、课程名称：大数据实时分析（Storm ）课程内容：一、流式实时数据处理：1. 从MapReduce到流计算2. Storm的起源及其主要特点3. 流计算在互联网和运营商中应用案例GearPump4. 其他流式数据处理系统：JStorm、Heron、Spark Streaming、Flink、二、Storm的系统模型：1. Storm流计算的典型架构实例2. 部署模式单机/分布式部署本地模式3. Storm 组件： Zookeeper、nimbus、supervisor、UI三、PAXOS 协议与Zookeeper初探1. PAXOS协议简介2. Zookeeper基本原理与 ZAB协议3. Z

2、ookeeper的安装与使用初步4. Zookeeper 演示实验四、Storm集群部署和配置1. Storm的依赖组件2. Storm的部署环境3. 部署Storm服务4. 启动 Storm5. Storm的守护进程6. 部署Storm的其他节点7. 提交 Topology五、Storm 中的 Grouping六、Java语言补充1. 基本结构2. 类、继承与接口七、Storm的数据源编程单元：Spout1. Spout的接口与实现Spout与接口层次结构ISpout 和 IComponent 接口接口的实现类及实例2. Spout编程示例八、Storm的数据处理编程单元：Bolt1. Bo

3、lt的接口与实现Bolt与接口层次IBolt 和 IComponent 接口接口的实现类及实例2. Bolt程序开发示例九、Kafka Spout1. Kafka 简介2. Kafka集群的搭建、配置与基本操作3. Kafka High Level API 与 Low Level API4. High Level API5. 利用 High Level API 实现 Kafka Spout十、消息的可靠处理1. Storm 中的 At Least Once2. Spout与数据的可靠性3. Bolt与数据的可靠性4. Kafka Low Level API 与 Kafka Spout 的 At Least Once 机制十一、一致性事务a) Storm 一致性事务的基本思路b) Google MillWheel 中的 Exactly Once 机制c) Transactional Topologies 与 Tride nt十二、分布式RPC十三、Storm 与 Redisa) Redis简介与安装b) Redis的基本操作c) Jedis 接口d) 从Bolt中将计算结果输出到Redis中十四、 Storm 与 Pythona) Storm中的n

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