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        1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費在以后培訓(xùn)班中重聽；
        2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費提供課后技術(shù)支持。
        3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費推薦就業(yè)機會。

redis緩存
系統(tǒng)課程大綱
1) redis特點、與其他數(shù)據(jù)庫的比較2) 如何安裝redis3) 如何使用命令行客戶端4) redis的字符串類型5) redis的散列類型6) redis的列表類型7) redis的集合類型
8) 如何使用java訪問redis【a.python訪問redis,scala訪問redis】
9) redis的事務(wù)(transaction)10) redis的管道(pipeline)11) redis持久化(AOF+RDB)12) redis優(yōu)化13) redis的主從復(fù)制14) redis的sentinel高可用15) twemproxy,codis實戰(zhàn)16) redis3.x集群安裝配置
Kafka課程 Kafka是當(dāng)下流行的隊列，可以說是從數(shù)據(jù)采集到大數(shù)據(jù)計算承上啟下的重要環(huán)節(jié)，大家在此部分將會詳細(xì)學(xué)習(xí)它的架構(gòu)，kafka在大家大數(shù)據(jù)的項目中幾乎都會涉及到。
1) kafka是什么2) kafka體系結(jié)構(gòu)3) kafka配置詳解4) kafka的安裝5) kafka的存儲策略6) kafka分區(qū)特點7) kafka的發(fā)布與訂閱8) zookeeper協(xié)調(diào)管理9) java編程操作kafka10) scala編程操作kafka11) flume 和kafka 的整合12) Kafka 和storm 的整合
Storm
實時數(shù)據(jù)處理 本部分學(xué)習(xí)過后，大家將全面掌握Storm內(nèi)部機制和原理，通過大量項目實戰(zhàn)，讓大家擁有完整項目開發(fā)思路和架構(gòu)設(shè)計，掌握從數(shù)據(jù)采集到實時計算到數(shù)據(jù)存儲再到前臺展示，所有工作一個人搞定！譬如可以一個人搞定淘寶雙11大屏幕項目！不光從項目的開發(fā)的層次去實現(xiàn)，并可以從架構(gòu)的層次站在架構(gòu)師的角度去完成一個項目。
項目技術(shù)架構(gòu)體系：
1) Storm的基本概念 2) Storm的應(yīng)用場景 3) Storm和Hadoop的對比 4) Storm集群的安裝的linux環(huán)境準(zhǔn)備 5) zookeeper集群搭建 6) Storm集群搭建
7) Storm配置文件配置項講解
8) 集群搭建常見問題解決
9) Storm常用組件和編程API：Topology、 Spout、Bolt
10) Storm分組策略(stream groupings)
11) 使用Strom開發(fā)一個WordCount例子
12) Storm程序本地模式debug、Storm程序遠(yuǎn)程debug
13) Storm事物處理
14) Storm消息可靠性及容錯原理
15) Storm結(jié)合消息隊列Kafka：消息隊列基本概念(Producer、Consumer、Topic、Broker等)、消息隊列Kafka使用場景、Storm結(jié)合Kafka編程API
16) Storm Trident概念17) Trident state 原理18) Trident開發(fā)實例19) Storm DRPC(分布式遠(yuǎn)程調(diào)用)介紹20) Storm DRPC實戰(zhàn)講解21) Storm和Hadoop 2.x的整合：Storm on YarnStorm開發(fā)實戰(zhàn)： Kafka+Storm+Hbase+redis項目實戰(zhàn)，以及多個案例
項目實戰(zhàn)
中國移動基站保障平臺
一個市級移動公司，每天的產(chǎn)生海量話務(wù)數(shù)據(jù)（一線城市更高），通過大數(shù)實時分析，監(jiān)控每個基站的掉話率，基站通話總數(shù)，基站掉話總數(shù)，基站告警，3g/4g上網(wǎng)流量實時監(jiān)控。對以上維度進行實時分析以達到對基站工作情況的監(jiān)控。
項目技術(shù)架構(gòu)體系：
Storm+hbase+kafka+flume+echarts
a) flume實時采集日志 b) kafka緩沖隊列 c) storm實時處理 d) Hbase dao存儲處理結(jié)果 e) 前端Web實時展示報表