- 1.1、 Storm简介和课程介绍
- 1.2、 Storm原理和概念详解
- 1.3、 Zookeeper集群搭建
- 1.4、 Zookeeper集群基本使用
- 1.5、 Storm集群搭建及测试(上)
- 1.6、 Storm集群搭建及测试(下)
- 1.7、 API简介
- 1.8、 API入门案例开发(上)
- 1.9、 API入门案例开发(下)
- 1.10、 Spout的Tail特性、storm-starter及maven使用、Grouping策略(上)
- 1.11、 Spout的Tail特性、storm-starter及maven使用、Grouping策略(下)
- 1.12、 实例讲解Grouping策略及并发度讲解
- 1.13、 实例讲解Grouping策略及并发度示例(上)
- 1.14、 实例讲解Grouping策略及并发度示例(下)
- 1.15、 并发度详解
- 1.16、 案例开发(高并发运用)
- 1.17、 案例开发_计算网站(上)
- 1.18、 案例开发_计算网站(下)
- 1.19、 案例优化引入Zookeeper锁控制线程操作(上)
- 1.20、 案例优化引入Zookeeper锁控制线程操作(下)
- 1.21、 计算网站UV(去重计算模式_上)
- 1.22、 计算网站UV(去重计算模式_下)
- 1.23、 集群统一启动和停止shell脚本开发(上)
- 1.24、 集群统一启动和停止shell脚本开发(下)
- 1.25、 批处理事务原理
- 1.26、 事务(上)
- 1.27、 事务(下)
- 1.28、 Storm事务主要API
- 1.29、 普通事务Spout
- 1.30、 分区事务Spout
- 1.31、 案例分析
- 1.32、 Storm事务案例实战之 ITransactionalSpout(上)
- 1.33、 Storm事务案例实战之 ITransactionalSpout(中)
- 1.34、 Storm事务案例实战之 ITransactionalSpout(下)
- 1.35、 Storm事务案例升级之按天计算(上)
- 1.36、 Storm事务案例升级之按天计算(下)
- 1.37、 Storm分区事务案例实战(上)
- 1.38、 Storm分区事务案例实战(下)
- 1.39、 Storm不透明分区事务案例实战(上)
- 1.40、 Storm不透明分区事务案例实战(下)
- 1.41、 DRPC精解和案例分析(上)
- 1.42、 DRPC精解和案例分析(下)
- 1.43、 Storm Trident 入门
- 1.44、 Storm Trident 入门案例讲解(上)
- 1.45、 Storm Trident 入门案例讲解(下)
- 1.46、 Trident API_Spout
- 1.47、 Trident Bolt
- 1.48、 Trident 概念之Operation
- 1.49、 Storm Trident实战之计算网站PV(上)
- 1.50、 Storm Trident实战之计算网站PV(下)
- 1.51、 ITridentSpout
- 1.52、 Topo例子
- 1.53、 投影和重分区(repartition)操作
- 1.54、 合并和关联
- 1.55、 各类操作的输出
- 1.56、 如何开发一个State
- 1.57、 如何在State上查询和更新
- 1.58、 StateUpdater接口
- 1.59、 persistentAggregate持久化聚合
- 1.60、 如何实现Map States
- 1.61、 Storm Trident综合实战一(上)
- 1.62、 Storm Trident综合实战一(下)
- 1.63、 Storm Trident综合实战二(上)
- 1.64、 Storm Trident综合实战二(下)
- 1.65、 Storm Trident综合实战三
- 1.66、 Storm集群和作业监控告警开发
Storm流云计算实战课程:手把手教你掌握实时大数据处理
如果你正在寻找一套能真正落地应用的实时大数据处理技术,这门Storm流云计算实战课程就是为你量身定做的。现在企业对于实时数据处理的需求越来越迫切,从电商大促实时看板到金融风控系统,都离不开Storm这样的流计算框架。
为什么选择Storm?因为它就是实时计算领域的Hadoop
Storm最初由Twitter开源,现在是Apache顶级项目。它每秒能处理百万级消息,延迟可以控制在毫秒级别。我们课程会从最基础的Storm架构讲起,让你彻底搞懂Spout、Bolt这些核心组件的工作原理。
和普通理论课不同,我们会用大量真实案例教学。比如如何用Storm实现: - 实时日志分析 - 用户行为画像 - 金融交易监控 - 物联网设备数据处理
课程亮点抢先看
不是枯燥的理论堆砌,而是实操为王:
- 独家企业级调优方案:分享我们在淘宝双11项目中积累的性能优化经验
- Trident实战:手把手教你用高级抽象框架简化开发
- 集群部署实战:从单机到分布式环境的完整迁移方案
- 与Kafka完美配合:打造端到端的实时数据处理流水线
适合谁来学习?
这门课特别适合:
- 想转型大数据开发的Java/Python工程师
- 需要提升实时处理能力的Hadoop工程师
- 做推荐系统、风控系统的算法工程师
- 任何对实时大数据感兴趣的技术人员
完整课程大纲
第一章 Storm核心原理解析
- 流式计算与批处理的本质区别
- Storm架构详解(Nimbus、Supervisor、Worker)
- 消息可靠性保证机制
第二章 开发你的第一个Storm程序
- Spout与Bolt开发规范
- Topology的多种分组策略
- 本地模式调试技巧
第三章 企业级实战案例
- 电商实时统计大屏实现
- 基于Storm的实时反作弊系统
- 金融高频交易预警系统
第四章 高级进阶与性能优化
- Trident高级抽象框架
- 与Kafka、HBase等组件的集成方案
- 千万级吞吐量下的性能调优
- 常见生产环境问题排查
我们特别设计了很多代码实战环节,跟着做完就能直接应用到工作中。比如你会亲手实现一个简化版的淘宝实时大屏,感受毫秒级延迟的数据处理魅力。
学完这门课,你不仅能熟练掌握Storm开发,更能深入理解流式计算的设计思想。无论是要面试大数据岗位,还是要解决企业的实时计算需求,都能得心应手。








