基于Kafka和Storm的实时日志流处理系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 实时流计算 | 第7-8页 |
| 1.2.2 日志流处理 | 第8-9页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 平台与技术介绍 | 第11-22页 |
| 2.1 Storm实时计算技术 | 第11-17页 |
| 2.1.1 Storm的体系架构与组件 | 第11-16页 |
| 2.1.2 Storm编程模型 | 第16-17页 |
| 2.2 Kafka消息中间件 | 第17-20页 |
| 2.3 Zookeeper分布式管理 | 第20页 |
| 2.4 RPC框架Thrift | 第20-21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 系统总体架构与设计 | 第22-37页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第22-23页 |
| 3.1.1 数据源 | 第22-23页 |
| 3.1.2 问题分析 | 第23页 |
| 3.2 总体技术架构 | 第23-25页 |
| 3.3 系统服务化拆分 | 第25-31页 |
| 3.3.1 分布式日志采集服务 | 第25-27页 |
| 3.3.2 日志异步传输服务 | 第27-28页 |
| 3.3.3 日志流处理服务 | 第28-30页 |
| 3.3.4 日志存储服务 | 第30-31页 |
| 3.3.5 API服务 | 第31页 |
| 3.4 系统数据表设计 | 第31-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 实时日志流处理服务设计与实现 | 第37-52页 |
| 4.1 Storm与Kafka整合架构 | 第37-38页 |
| 4.2 Topology处理流程 | 第38-39页 |
| 4.3 核心代码实现与设计 | 第39-44页 |
| 4.4 系统性能分析与测试 | 第44-51页 |
| 4.4.1 系统运行环境 | 第44-45页 |
| 4.4.2 集群性能分析 | 第45-49页 |
| 4.4.3 Storm集群稳定性 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 系统API与应用场景 | 第52-59页 |
| 5.1 API服务整体架构 | 第52-54页 |
| 5.2 API调用流程 | 第54-55页 |
| 5.3 系统管理平台与系统应用实例 | 第55-58页 |
| 5.3.1 Storm管理平台 | 第55-56页 |
| 5.3.2 广告实时收入报表 | 第56-57页 |
| 5.3.3 广告商户实时扣费统计 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 论文总结 | 第59页 |
| 6.2 进一步工作展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
