第1章 緒論
1.1 Storm的基本組件
1.1.1 集群組成
1.1.2 核心概念
1.1.3 Storm的可靠性
1.1.4 Storm的特性
1.2 其他流式處理框架
1.2.1 Ap
1.2.2 SparkSt
1.2.3 流計(jì)算和Storm的應(yīng)用

第2章 實(shí)時(shí)平臺(tái)介紹
2.1 實(shí)時(shí)平臺(tái)架構(gòu)介紹
2.2 Kafka架構(gòu)
2.2.1 Kafka的基本術(shù)語(yǔ)和概念
2.2.2 Kafka在實(shí)時(shí)平臺(tái)中的應(yīng)用
2.2.3 消息的持久化和順序讀寫(xiě)
2.2.4 sendfile系統(tǒng)調(diào)用和零復(fù)制
2.2.5 Kafka的客戶端
2.2.6 Kafka的擴(kuò)展
2.3 大眾點(diǎn)評(píng)實(shí)時(shí)平臺(tái)
2.3.1 相關(guān)數(shù)據(jù)
2.3.2 實(shí)時(shí)平臺(tái)簡(jiǎn)介
2.3.3 Bla
2.4 1號(hào)店實(shí)時(shí)平臺(tái)

第3章 Storm集群部署和配置
3.1 Storm的依賴組件
3.2 Storm的部署環(huán)境
3.3 部署Storm服務(wù)
3.3.1 部署ZooKeeper
3.3.2 部署Storm
3.3.3 配置Storm
3.4 啟動(dòng)
3.5 Storm的守護(hù)進(jìn)程
3.6 部署Storm的其他節(jié)點(diǎn)
3.7 提交Top

第4章 Storm內(nèi)部剖析
4.1 Storm客戶端
4.2 Nimbus
4.2.1 啟動(dòng)Nimbus服務(wù)
4.2.2 Nimbus服務(wù)的執(zhí)行過(guò)程
4.2.3 分配Ex
4.2.4 調(diào)度器
4.2.5 默認(rèn)調(diào)度器DefaultSch
4.2.6 均衡調(diào)度器EvenSch
4.3 Supervisor
4.3.1 ISupervisor接口
4.3.2 Supervisor的共享數(shù)據(jù)
4.3.3 Supervisor的執(zhí)行過(guò)程
4.4 Worker
4.4.1 Worker中的數(shù)據(jù)流
4.4.2 創(chuàng)建Worker的過(guò)程
4.5 Executor
4.5.1 Executor的創(chuàng)建
4.5.2 創(chuàng)建Spout的Executor
4.5.3 創(chuàng)建Bolt的Executor
4.6 Task
4.6.1 Task的上下文對(duì)象
4.6.2 Task的創(chuàng)建
4.7 Storm中的統(tǒng)計(jì)
4.7.1 stats框架
4.7.2 metric框架
4.8 Ack框架
4.8.1 Ack的原理
4.8.2 Acker Bolt
4.9 Storm總體架構(gòu)

第5章 Storm運(yùn)維和監(jiān)控
第6章 Storm的擴(kuò)展
第7章 Storm開(kāi)發(fā)
第8章 基于Storm的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)平臺(tái)
第9章 大數(shù)據(jù)應(yīng)用案例
第10章 Storm使用經(jīng)驗(yàn)和性能優(yōu)化

附錄A Kafka原理
附錄B 將Storm源碼導(dǎo)入Ecl