课程目标：【学习本课程可以掌握哪些技能】
1、storm基本概念和组件介绍
2、storm分组策略
3、storm安装
4、Storm 记录级容错原理
5、Storm 配置详解
6、storm基本api介绍
7、Storm Topology的并发度
8、Storm消息机制原理讲解
9、Storm DRPC实战讲解
10、Storm Transaction 原理+实战讲解
11、Storm 实现滑动窗口计数和TopN排序
12、Storm流聚合
13、Storm的新利器Pluggable Scheduler
适合对象：【什么样的人适合学习本课程】
大数据研究方向人员
学习条件：【学习本课程需要具备什么样的基础知识和条件】
有一定java基础和linux基础，掌握分布式的基本概念
课程目录：
1.Storm基础知识
storm基础知识讲解，包括实时计算需要解决一些什么问题，怎么实现一个实时计算系统，storm的基本概念，storm应用场景，storm的分组机制。
2.storm集群安装-1
详细讲述storm集群的安装，手把手教授安装流程并排除问题.
3.Storm集群安装-2
4.Storm-starter打包运行测试Storm集群
详细讲解storm-starter打包部署运行的全过程，同时进行storm集群验证。
5.Storm 配置文件配置项讲解
详细讲解storm配置文件对应的参数，以及用法。
6.Maven 环境快速搭建教程
讲述maven环境的搭建过程，以及常用命令。
7.storm基本api介绍
8.Storm Topology的并发度
9.Storm消息机制原理讲解
10.Storm DRPC实战讲解
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发表于 2022-10-27 02:11:33
