第一部份：实时计算平台介绍
介绍实时系统主要解决的业务问题和面临的挑战；
简要介绍实时平台的主要组件和构成，实时数据的收集通道和数据交互方式
实时数据核心组件Flume、Kafka的介绍，以及Storm在整个平台中所处的位置；
分享部分典型互联网公司实时平台的架构，如大众点评、美团、一号店等
第二部份：Storm基本概念和组件介绍
Storm的基本组件：Nimbus、Supervisor、Worker、 Executor和Task的基本介绍；
集群组成：通常一个线上集群的如何构成；
Storm的可靠性：Storm如何保证可靠性以及数据的准确性；
Storm的数据分组和其他特性介绍；
第三部份：Storm集群部署和配置
Storm的依赖组件介绍；
Storm的部署软硬件环境要求；
部署ZooKeeper
部署Storm到各个机器节点
配置Storm相关参数，以及核心参数介绍；
启动Storm相关进程；
Storm的守护进程；
提交Topology的过程介绍。
第四部份：Storm基本应用的开发
Storm的应用开发和调试过程介绍，包括：
提交示例Topology到集群；
项目代码本地开发环境配置和依赖；
代码编译和打包以及注意事项；
本地代码调试过程；
线上Topology提交过程和问题分析。
第五部份：Storm Nimbus和Supervisor深入剖析
Nimbus功能介绍和启动Nimbus服务过程分析；
Nimbus服务的执行过程剖析；
分配Executor的算法；
调度器介绍；
默认调度器DefaultScheduler和均衡调度器EvenScheduler逻辑分析；
Supervisor数据结构分析；
Supervisor的执行过程详解。
第六部份：Storm Worker、Executor和Task深入分析
Worker的数据结构和架构；
Worker中的数据流分解；
创建Worker的过程；
Executor的创建过程；
创建Spout的Executor的过程和逻辑；
创建Bolt的Executor的过程和逻辑；
Task的创建过程；
Ack的原理介绍；
Acker Bolt的实现。
第七部份：Storm运维和监控
主机信息监控；
日志和监控；
Storm UI和NimbusClient的使用；
Storm Metric的使用；
Storm ZooKeeper的目录详解和功能分析；
Storm Hook的使用。
第八部份：Storm的扩展和二次开发
Storm UI原生功能介绍和数据含义；
Storm UI新功能需求实现；
Storm的Thrift接口介绍；
资源隔离方案简介；
基于CGroup的资源隔离的实现；
使用Docker运行Storm集群介绍。
第九部份：Storm的实际应用案例分享
实时DAU计算实现；
实时用户画像；
实时个性化推荐；
广告投放的精准化
第十部份：Storm使用经验和性能优化
使用经验；
性能优化建议；
自定义metric和性能数据收集
第十一部份：其他实时平台介绍
JStorm介绍；
Spark Streaming介绍；
Heron介绍；
Flink介绍；
Storm和其他实时流处理框架的功能和性能对比 |
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