Kafka是流式处理系统如Spark streaming，Strom及Flink事实上的标准数据入口。本课程将分析Kafka的架构，Topic与Partition的关系，Kafka如何使用Consumer group实现group内的消息单播和group间的消息广播，Kafka如何利用Partition实现水平扩展以及Kafka如何实现高吞吐率。并结合源码分析Kafka实现数据复制，Leader election及Consumer rebalance的原理。同时介绍实用的Kafka监控工具kafka manager。并结合实例介绍Kafka如何与其它流行的开源系统（如Flume，Storm，Spark streaming）集成。
课程大纲：
第一课. Kafka简介
1.1 为什么需要消息系统
1.2 Kafka设计目标
1.3 如何安装和使用Kafka集群
第二课. Kafka架构
2.1 Kafka整体架构
2.2 Topic & Partition
2.3 Partitioner
2.4 Sync Producer vs. Async Producer
2.5 Producer重试机制
第三课. Kafka HA
3.1 Kafka一致性重要机制之ISR
3.2 Kafka数据复制机制
3.3 Fail over
第四课. Zookeeper与Kafka
4.1 Zookeeper典型用法
4.2 Zookeeper使用注意事项
4.3 Kafka如何使用Zookeeper
第五课. Kafka领导选举
5.1 领导选举算法
5.2 Kafka“各自为政”领导选举算法
5.3 Kafka基于Controller的领导选举
第六课. Consumer
6.1 Pull vs Push
6.2 Low level API vs. High level API
6.3 单播 vs. 多播
6.4 Consumer rebalance
第七课. Consumer offset管理
7.1 基于Zookeeper的offset管理
7.2 基于broker的offset管理
第八课. Consumer的stream接口
8.1 Blocking接口
8.2 Stream接口
第九课. Kafka高性能之道
9.1 顺序写磁盘
9.2 零拷贝
9.3 批处理
9.4 基于ISR的动态平衡一致性算法
第十课. kafka监控工具
9.1 Zookeeper viewer
9.2 Kafka manager
第十一课. Kafka运维
第十二课. Kafka性能测试
授课时间：
课程预计2019年4月2日开课，预计课程持续时间为14周
授课对象：
对kafka感兴趣的大数据工程师，需要熟悉Linux，需要有Java/Scala编程基础
课程环境：
linux + java
收获预期：
深入理解kafka设计原理及分布式系统高可用设计原理，以及Kafak使用方法，通过课程理论+实践的学习，可以拥有将kafka应用于实际工作中的能力。
授课讲师：
郭俊（Jason），从事大数据平台开发及数据仓库设计和调优工作，精通Kafka等分布式消息系统，Storm等流式处理系统及基于PostgreSQL的数据仓库设计和性能调优。
个人博客： http://www.jasongj.com
微信公众号： 大数据架构
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取100元固定收费+300元暂存学费，学习圆满则全额奖励返还给学员！
本门课程本来打算完全免费，某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动，为了防止一些朋友在学习途中半途而废，浪费了讲师的付出，为此我们计划模仿某些健身课程，使用“逆向收费”的方法。
在报名时每位报名者收取400元，其中100元为固定 收费，另外300是暂存学费，即如果学员能完成全部课程要求，包括完成全部的书面和互动作业，则300元全款退回，优秀的学员还可以获得礼品 奖励。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务，则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力！
课程授课方式：
1、 学习方式：老师发布教学资料、教材，幻灯片和视频，学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。
2、 学习作业：老师每周布置书面及互动作业，学员需按时按质完成作业。
3、 老师辅导：根据作业批改中发现的问题，针对性给予辅导，帮助大家掌握知识。
4、 结业测验：通过测验，完成学业。
咨询QQ： 2222010006 (上班时间在线）
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发表于 2016-8-12 16:07
发表于 2016-8-13 16:04
多谢分享，严重支持
