2018最新最全大数据技术、项目视频。整套视频，非那种淘宝杂七杂八网上能免费找到拼凑的乱八七糟的几年前的不成体系浪费咱们宝贵时间的垃圾，详细内容如下，视频高清不加密，需要的联系QQ：3164282908（加Q注明51CTO）。
第1章 课程导学
介绍课程相关背景，学习建议等等
1-1 01-导学_
1-2 -OOTB环境使用演示
1-3 -授课习惯与学习建议
第2章 初识实时流处理Storm
Storm作为近几年Hadoop生态圈很火爆的大数据实时流处理框架，是成为大数据研发工程师必备的技能之一。 本章将从如下几个方面让大家对于Storm有宏观上的认识：什么是Storm、Storm的发展史、Storm对比Hadoop的区别、Storm对比Spark Streaming的区别、Storm的优势、Storm应用现状及发展趋势、Storm应用案例分享...
2-1 -课程目录
2-2 -Storm是什么
2-3 -Storm发展历史之从Twitter说起
2-4 -Storm发展历史之Storm的成长
2-5 -Storm技术网站介绍
2-6 -Storm和Hadoop的区别
2-7 -Storm和Spark Streaming的区别
2-8 -Storm的优势
2-9 -Storm当前现状与发展趋势
2-10 -Storm应用案例分享
第3章 Storm核心概念
本章节将从如下几个方面带大家深入理解Storm的核心概念：初识Storm核心概念、通过日常生活的案例来理解Storm的核心概念、根据官网的描述来理解Storm核心概念、最后通过画图讲解的方式讲解Storm的核心概念。相信通过多角度对比进行讲解Storm的核心概念，让大家掌握的更加深刻。因为Storm的核心概念的理解是后续Storm课程学习...
3-1 -课程目录
3-2 -初识Storm核心概念
3-3 -Storm核心概念理解记忆概述
3-4 -Storm核心概念理解记忆之地铁运行模型
3-5 -Storm核心概念理解记忆之Storm
3-6 -Storm核心概念小结
3-7 -Storm核心概念官网详解
3-8 -图解Storm核心概念
第4章 Storm编程
本章节将手把手带大家搭建基于IDEA+Maven的Storm的开发环境，通过案例融合Storm编程中常用API的使用以及开发过程中的注意事项。
4-1 -课程目录
4-2 -Storm开发环境搭建
4-3 -Storm核心接口ISpout详解
4-4 -Storm核心接口IComponent详解
4-5 -Storm核心接口IBolt详解
4-6 -Storm求和案例编程之Spout功能实现
4-7 -Storm求和案例编程之Bolt功能实现
4-8 -Storm求和案例编程之Topology提交功能实现及测试
4-9 -Storm词频案例编程之Spout功能实现
4-10 -Storm词频案例编程之Bolt功能实现
4-11 -Storm词频案例编程之Topology提交功能实现及测试
4-12 -Storm编程注意事项
第5章 Storm周边框架使用
本章节将带领大家学习Storm周边常用框架的使用，比如：ZooKeeper、Kafka、Logstash、以及Logstash与Kafka的整合使用。
5-1 -课程目录
5-2 -JDK安装
5-3 -ZooKeeper概述及环境搭建
5-4 -ZooKeeper使用详解
5-5 -Logstash概述及部署
5-6 -Logstash使用之控制台输入输出
5-7 -Logstash使用之文件输入控制台输出
5-8 -Kafka概述
5-9 -Kafka架构及核心概念
5-10 -Kafka单节点单broker的部署及使用
5-11 -Kafka单节点多broker部署及使用
5-12 -Kafka容错性测试
5-13 -Logstash使用之整合Kafka
第6章 Storm架构及部署
本章节将学习Storm的架构以及各个核心组件的功能、并搭建Storm的单机环境和分布式环境、如何提交/查看/杀死Storm作业、Storm UI界面参数介绍
6-1 -课程目录
6-2 -Storm架构详解
6-3 -Storm单机部署之前置条件及解压
6-4 -Storm单机部署之启动Storm各节点及Storm UI界面详解
6-5 -改写Storm作业并提交到Storm单节点集群运行
6-6 -Storm常用命令介绍
6-7 -Storm集群部署规划
6-8 -Storm集群部署之软件包分发和jdk部署
6-9 -Storm集群部署之ZooKeeper分布式环境部署
6-10 -Storm集群部署之Storm集群部署及启动
6-11 -提交Storm作业到集群中运行&目录树介绍
第7章 并行度
本章节将重点讲解Storm的优化中的核心：并行度调整(worker数量、executor数量、task数量)，将通过对代码的修改并提交到Storm环境上去运行，结合Storm UI上展示的参数效果来进行调优，让大家对于Storm的并行度有更加深入的理解，本章节是学习和面试过程中重中之重，务必掌握。...
7-1 课程目录_
7-2 -并行度概念详解
7-3 -如何将Storm集群模式更改为单机模式
7-4 -Storm作业运行UI页面上的参数详解
7-5 -worker数量的设置
7-6 -executor数量的设置
7-7 -task数量的设置
7-8 -acker的设置
7-9 -并行度案例讲解及并行度动态调整
第8章 分组策略
本章节将带来大家通过代码以及UI参数展现的方式来学习Storm中的常用分组策略：Shuffle分组策略、Field分组策略、All分组策略。本章节也是Storm开发过程中务必要掌握的部分。
8-1 -课程目录
8-2 -Stream Grouping概述
8-3 -Shuffle Grouping开发详解
8-4 -FieldGrouping开发详解
8-5 -AllGrouping开发详解
8-6 -Stream Grouping其他
第9章 Storm可靠性
本章节将从如下方面来讲解Storm框架的可靠性：Worker进程、Supervisor进程、nimbus进程、节点、以及消息处理的确认机制(ack/fail)。本章节是面试过程中经常会被考核到的。
9-1 -课程目录
9-2 -Storm进程级别的容错
9-3 -Storm的ack和fail机制
第10章 DRPC
本章节将讲解什么是RPC机制、Hadoop中的RPC使用介绍、如何开发Storm的基于本地和远程模式的DPRC编程
10-1 -课程目录
10-2 -RPC原理图解
10-3 -基于Hadoop的RPC实现.mp4
10-4 -Storm DRPC概述
10-5 -Storm Local DRPC开发
10-6 -Storm Remote DRPC及客户端代码开发
第11章 Storm整合其他大数据框架的使用
本章节将讲解Storm如何整合Redis、JDBC、HDFS、HBase、ES等常用的大数据框架综合使用。在生产环境中，Storm都是需要整合周边框架一起配合使用，各自完成自己的职责，进而完成大数据的实时流处理项目
11-1 -课程目录
11-2 -Storm整合Redis使用概述
11-3 -Storm整合Redis编程开发
11-4 -Storm整合jdbc概述
11-5 -Storm整合JDBC编程开发
11-6 -Storm整合HDFS使用概述
11-7 -HDFS环境快速搭建
11-8 -Storm整合HDFS编程开发
11-9 -Storm整合HBase概述
11-10 -HBase环境快速搭建
11-11 -Storm整合HBase编程开发
11-12 -Storm整合Elasticsearch概述
第12章 Storm综合项目实战
本章节将带领大家使用Logstash+Kafka+Storm+高德地图来实现基于一个交通数据的热力图的实时展示项目，通过该项目使得大家能够具备和掌握如何使用Storm来架构一个实时流处理项目的能力
12-1 -课程目录
12-2 -项目概述
12-3 -如何采集实时区域人流量数据.mp4
12-4 -项目架构
12-5 -高德地图API基本使用
12-6 -高德地图API常用工具介绍
12-7 -高德地图热力图静态数据展示
12-8 -Storm整合Kafka原理
12-9 -Storm整合Kafka功能开发
12-10 -Storm整合Kafka功能测试
12-11 -Logstash和Kafka的整合注意事项详解
12-12 -数据源产生器开发
12-13 -打通整条实时流处理流程链路
12-14 -项目处理及表结构设计
12-15 -Storm处理结果存储到数据库中
12-16 -通过SQL完成我们的最终结果统计
12-17 -基于SpringBoot构建Web项目
12-18 -动态获取数据并在高德地图上展示出热力图
12-19 -添加统计的时间范围并在热力图上展示
12-20 -项目扩展
第13章 课程总结
对课程回顾总结
13-1 课程总结及后续课程计划