课程介绍
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Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理，就好比 Hadoop 用于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。更棒的是你可以使用任意编程语言来做开发。
课程目标
理解并学习Apache Storm的体系结构、原理与环境的部署；学习Storm的编程模型，及与其他系统的集成。
适用人群
本课程针对具有一定的大数据基础的学员，想通过本课程的学习，掌握Storm实时处理系统的学员。
课程大纲
第1章课程概述(25分钟2节) 免费试听
1-1课程概述[09:09]
1-2准备实验环境[16:03]
第2章Apache Storm的体系结构(28分钟3节)
2-1什么是实时处理系统[10:36]
2-2对比Hadoop和Storm的区别[06:39]
2-3Apache Storm的体系结构[11:00]
第3章安装配置Apache Storm(45分钟3节)
3-1安装配置ZooKeeper[16:16]
3-2安装配置Storm集群[21:30]
3-3配置Storm的HA（高可用性）[07:51]
第4章Storm案例分析(1小时48分钟8节)
4-1Demo演示：WordCountTopology[27:57]
4-2WordCountTopology数据流分析（Sto[18:05]
4-3数据的分组策略[10:31]
4-4实现单词计数案例：开发Spout组件[18:10]
4-5实现单词计数案例：开发第一个Bolt组件拆分单词[07:25]
4-6实现单词计数案例：开发第二个Bolt组件统计单词频率[05:51]
4-7实现单词计数案例：开发主程序[12:09]
4-8实现单词计数案例：部署运行Topology任务[08:38]
第5章Storm的内部原理解析(31分钟3节)
5-1Storm在ZooKeeper上保存的数据结构[12:53]
5-2Storm任务提交的过程[11:23]
5-3Storm集群间的通信机制[07:05]
第6章集成Storm和JDBC(41分钟2节)
6-1JDBC简介和示例[13:07]
6-2集成Storm和JDBC[28:39]
第7章集成Storm和Redis(23分钟2节)
7-1Redis简介和Demo演示[06:54]
7-2集成Storm和Redis[16:23]
第8章集成Storm和Hadoop HDFS(28分钟2节)
8-1Hadoop简介和Demo演示[12:09]
8-2集成Storm和HDFS[15:59]
第9章集成Storm和HBase(26分钟2节)
9-1HBase简介和Demo演示[09:10]
9-2集成Storm和HBase[17:21]
第10章集成Storm和Kafka(34分钟2节)
10-1Kafka简介和Demo演示[10:36]
10-2集成Storm和Kafka[23:43]
第11章集成Storm和Hive(33分钟2节)
11-1Hive简介和Demo演示[10:42]
11-2集成Storm和Hive[22:41]
第12章集成Storm和JMS(35分钟2节)
12-1JMS简介和Demo演示[09:22]
12-2集成Storm和JMS[26:09]
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