Storm实时流处理：Topology设计与优化培训课程
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培训对象： 实时计算工程师、流处理开发者、大数据平台运维人员。
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培训目标：
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理解Storm的流处理架构和核心组件。
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掌握Topology的设计和开发方法。
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熟练使用Spout和Bolt处理数据流。
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具备Storm集群部署和性能调优能力。
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培训内容介绍：
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一、 Storm架构与核心概念： 了解Nimbus、Supervisor、ZooKeeper的角色，理解Worker、Executor、Task的关系。
二、 Topology开发基础： 创建Topology，定义Spout数据源和Bolt处理逻辑，配置流分组（Stream Grouping）。
三、 Spout实现： 编写可靠和不可靠的Spout，从Kafka、消息队列等数据源消费数据。
四、 Bolt处理逻辑： 实现过滤、转换、聚合等操作，发送数据到下一个Bolt或存储系统。
五、 流分组策略： 对比Shuffle Grouping、Fields Grouping、All Grouping、Global Grouping的适用场景。
六、 事务Topology： 实现Exactly-Once语义处理，使用Transactional Topology保证数据不重不丢。
七、 Trident高级抽象： 使用Trident API简化开发，实现状态管理和Exactly-Once语义。
八、 Storm与Kafka集成： 使用KafkaSpout消费Kafka数据，配置偏移量管理和重放机制。
九、 DRPC远程调用： 实现Distributed RPC，支持低延迟的在线查询和计算。
十、 集群部署与监控： 部署Storm集群，配置UI界面监控Topology运行状态，查看错误日志。
十一、 性能优化与调优： 调整并行度、缓冲区大小，优化序列化方式，解决处理瓶颈。
十二、 实战项目：实时ETL与告警： 开发Storm Topology处理实时日志流，进行清洗过滤，实时计算规则并触发告警。
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