时间安排 | 课程模块 | 课程内容 |
第 一 天 上午 | ||
60分钟 | Redis | 1 Redis常用数据类型分析 2 Redis高级特性,管道,事物 3 Redis持久化分析 4 Redis主从、Sentinel(哨兵)、集群架构分析 5 Redis生产环境遇到的问题 |
15分钟 | 课间休息 | |
60分钟 | Kafka | 1 Kafka中的组件分析 2 kafka的存储机制分析 3 kafka的容错和扩展机制 4 kafka参数配置及参数调忧 5 kafka集群平滑升级 6 一次线上Kafka集群故障的处理 |
15分钟 | 课间休息 | |
60分钟 | Spark | 1 Spark生态圈技术框架分析 2 实时计算框架原理剖析 3 Storm vs SparkStreaming vs Flink 4 SparkStreaming程序开发 |
第 一 天 下午 | ||
60分钟 | 5 SparkStreaming与Kafka结合使用 6 SparkStreaming与Spark sql结合使用 7 Spark Streaming的容错机制 8 Spark Streaming实时任务的监控 | |
15分钟 | 课间休息 | |
60分钟 | 案例实战 | 1 SparkStreaming实时案例实战 2 大数据平台实时计算架构分析 |
15分钟 | 课间休息 | |
60分钟 | Flink | 1 Flink实时计算框架分析 |
课程方式
PPT+参考资料,理论讲解
场景+案例+模拟环境,动手实践
生产环境解决问题经验分享
课程收益
了解大数据中实时框架的核心原理
掌握大数据实时计算框架的使用
了解互联网公司中大数据平台的构建
课程对象
有一定编程基础,想学习和了解大数据实时计算的学员
计算机相关专业,未来向大数据领域方向发展的学员