storm入門pdf_大數據培訓課程介紹大數據學習課程要學習哪些

⑴ 如何入門大數據

大數據
數據科學並沒有一個獨立的學科體系，統計學，機器學習，數據挖掘，資料庫，分布式計算，雲計算，信息可視化等技術或方法來對付數據。
但從狹義上來看，我認為數據科學就是解決三個問題：
1. data pre-processing;(數據預處理）
2. data interpretation；（數據解讀）
3.data modeling and analysis.（數據建模與分析）
這也就是我們做數據工作的三個大步驟：
1、原始數據要經過一連串收集、提取、清洗、整理等等的預處理過程，才能形成高質量的數據；
2、我們想看看數據「長什麼樣」，有什麼特點和規律；
3、按照自己的需要，比如要對數據貼標簽分類，或者預測，或者想要從大量復雜的數據中提取有價值的且不易發現的信息，都要對數據建模，得到output。
這三個步驟未必嚴謹，每個大步驟下面可能依問題的不同也會有不同的小步驟，但按我這幾年的經驗來看，按照這個大思路走，數據一般不會做跑偏。
這樣看來，數據科學其實就是門復合型的技術，既然是技術就從編程語言談起吧，為了簡練，只說說R和Python。但既然是薦數據科學方面的書，我這里就不提R/Python編程基礎之類的書了，直接上跟數據科學相關的。
R programming
如果只是想初步了解一下R語言已經R在數據分析方面的應用，那不妨就看看這兩本：
R in action：我的R語言大數據101。其實對於一個沒有任何編程基礎的人來說，一開始就學這本書，學習曲線可能會比較陡峭。但如果配合上一些輔助材料，如官方發布的R basics（http://cran.r-project.org/doc/contrib/usingR.pdf），stackoverflow上有tag-R的問題集（Newest 『r』 Questions），遇到復雜的問題可在上面搜索，總會找到解決方案的。這樣一來，用這本書拿來入門學習也問題不大。而且這本書作者寫得也比較輕松，緊貼實戰。
Data analysis and graphics using R：使用R語言做數據分析的入門書。這本書的特點也是緊貼實戰，沒有過多地講解統計學理論，所以喜歡通過情境應用來學習的人應該會喜歡這本入門書。而且這本書可讀性比較強，也就是說哪怕你手頭沒電腦寫不了代碼，有事沒事拿出這本書翻一翻，也能讀得進去。
但如果你先用R來從事實實在在的數據工作，那麼上面兩本恐怕不夠，還需要這些：
Modern applied statistics with S：這本書里統計學的理論就講得比較多了，好處就是你可以用一本書既復習了統計學，又學了R語言。（S/Splus和R的關系就類似於Unix和Linux，所以用S教程學習R，一點問題都沒有）
Data manipulation with R：這本書實務性很強，它教給你怎麼從不同格式的原始數據文件里讀取、清洗、轉換、整合成高質量的數據。當然和任何一本注重實戰的書一樣，本書也有豐富的真實數據或模擬數據供你練習。對於真正從事數據處理工作的人來說，這本書的內容非常重要，因為對於任何研究，一項熟練的數據預處理技能可以幫你節省大量的時間和精力。否則，你的研究總是要等待你的數據。
R Graphics Cookbook：想用R做可視化，就用這本書吧。150多個recipes，足以幫你應付絕大多數類型的數據。以我現在極業余的可視化操作水平來看，R是最容易做出最漂亮的圖表的工具了。
An introction to statistical learning with application in R：這本書算是著名的the element of statistical learning的姊妹篇，後者更注重統計（機器）學習的模型和演算法，而前者所涉及的模型和演算法原沒有後者全面或深入，但卻是用R來學習和應用機器學習的很好的入口。
A handbook of statistical analysis using R：這本書內容同樣非常扎實，很多統計學的學生就是用這本書來學慣用R來進行統計建模的。
Python
Think Python，Think Stats，Think Bayes：這是Allen B. Downey寫的著名的Think X series三大卷。其實是三本精緻的小冊子，如果想快速地掌握Python在統計方面的操作，好好閱讀這三本書，認真做習題，答案鏈接在書里有。這三本書學通了，就可以上手用Python進行基本的統計建模了。
Python For Data Analysis：作者是pandas的主要開發者，也正是Pandas使Python能夠像R一樣擁有dataframe的功能，能夠處理結構比較復雜的數據。這本書其實analysis講得不多，說成數據處理應該更合適。掌握了這本書，處理各種糟心的數據就問題不大了。
Introction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis：這本書第一章就告訴你要安裝Numpy, Scipy, Matplotlib, Pandas, IPython等等。然後接下來的十好幾章就是逐一介紹這幾個庫該怎麼用。很全面，但讀起來比較枯燥，可以用來當工具書。
Practical Data Analysis：這本書挺奇葩，貌似很暢銷，但作者把內容安排得東一榔頭西一棒子，什麼都講一點，但一個都沒講透。這本書可以作為我們學習數據分析的一個索引，看到哪塊內容有意思，就順著它這個藤去摸更多的瓜。
Python Data Visualization Cookbook：用Python做可視化的教材肯定不少，我看過的也就這一本，覺得還不錯。其實這類書差別都不會很大，咬住一本啃下來就是王道。
Exploratory Data Analysis 和 Data Visualization
Exploratory Data Analysis：John Tukey寫於1977年的經典老教材，是這一領域的開山之作。如今EDA已經是統計學里的重要一支，但當時還是有很多人對他的工作不屑一顧。可他愛數據，堅信數據可以以一種出人意料的方式呈現出來。正是他的努力，讓數據可視化成為一門無比迷人的技術。但這本書不推薦閱讀了，內容略過時。要想完整地了解EDA，推薦下一本：
Exploratory Data Analysis with MATLAB：這本書雖然標題帶了個MATLAB，但實際上內容幾乎沒怎麼講MATLAB，只是每講一個方法的時候就列出對應的MATALB函數。這本書的重要之處在於，這是我讀過的講EDA最系統的一本書，除了對visualization有不輸於John Tucky的講解外，對於高維的數據集，通過怎樣的方法才能讓我們從中找到潛在的pattern，這本書也做了詳盡的講解。全書所以案例都有對應的MATALB代碼，而且還提供了GUI（圖形用戶界面）。所以這本書學起來還是相當輕松愉悅的。
Visualize This：中譯本叫「鮮活的數據」，作者是個「超級數據迷」，建立了一個叫http://flowingdata.com的網頁展示他的數據可視化作品，這本書告訴你該選擇什麼樣的可視化工具，然後告訴你怎樣visualize關系型數據、時間序列、空間數據等，最後你就可以用數據講故事了。如果你只想感受一下數據可視化是個什麼，可以直接點開下面這個鏈接感受下吧！A tour through the visualization zoo（A Tour Through the Visualization Zoo）
Machine Learning & Data Mining
這一塊就不多說了，不是因為它不重要，而是因為它太太太重要。所以這一部分就推兩本書，都是」世界名著「，都比較難讀，需要一點點地啃。這兩本書拿下，基本就算是登堂入室了。其實作為機器學習的延伸和深化，概率圖模型（PGM）和深度學習（deep learning）同樣值得研究，特別是後者現在簡直火得不得了。但PGM偏難，啃K.Daphne那本大作實在太燒腦，也沒必要，而且在數據領域的應用也不算很廣。deep learning目前工業界的步子邁得比學術界的大，各個domain的應用如火如荼，但要有公認的好教材問世則還需時日，所以PGM和deep learning這兩塊就不薦書了。
The Element of Statistical Learning：要學機器學習，如果讓我只推薦一本書，我就推薦這本巨著。Hastie、Tibshirani、Friedman這三位大牛寫書寫得太用心了，大廈建得夠高夠大，結構也非常嚴謹，而且很有前瞻性，納入了很多前沿的內容，而不僅僅是一部綜述性的教材。（圖表也做得非常漂亮，應該是用R語言的ggplot2做的。）這本書注重講解模型和演算法本身，所以需要具備比較扎實的數理基礎，啃起這本書來才不會太吃力。事實上掌握模型和演算法的原理非常重要。機器學習（統計學習）的庫現在已經非常豐富，即使你沒有完全搞懂某個模型或演算法的原理和過程，只要會用那幾個庫，機器學習也能做得下去。但你會發現你把數據代進去，效果永遠都不好。但是，當你透徹地理解了模型和演算法本身，你再調用那幾個庫的時候，心情是完全不一樣的，效果也不一樣。
Data Mining: Concepts and Techniques, by Jiawei Han and Micheline Kamber 數據挖掘的教材汗牛充棟，之所以推薦這本韓家煒爺爺的，是因為雖然他這本書的出發點是應用，但原理上的內容也一點沒有落下，內容非常完整。而且緊跟時代，更新的很快，我看過的是第二版，就已經加進去了social network analysis這種當時的前沿內容。現在已經有第三版了，我還沒看過，但應該也加入了不少新內容。其實這本書並不難讀，只是篇幅較長，啃起來比較耗時。
其實這兩本書里單拎出來一塊內容可能又是幾本書的節奏，比如bayesian方法，再拿出兩三本書來講也不為過，我個人用到的比較多，而且也確實有不少好書。但並非是所有data scientist都要用到，所以這一塊就不再細說。
還有一些印象比較深刻的書：
Big Data Glossary：主要講解大數據處理技術及工具，內容涵蓋了NoSQL，MapRece，Storage，Servers，NLP庫與工具包，機器學習工具包，數據可視化工具包，數據清洗，序列化指南等等。總之，是一本辭典式的大數據入門指導。
Mining of Massive Datasets：這本書是斯坦福大學Web Mining的講義，裡面很多內容與韓家煒的Data Mining那本書重合，但這本書里詳細地講了MapRece的設計原理，PageRank（Google創業時期的核心排序演算法，現在也在不斷優化更新）講解得也比較詳細。
Developing Analytic Talent：作者是個從事了十幾年數據工作的geek，技術博客寫得很有個人風格，寫的內容都比較偏門，通常只有具備相關數據處理經驗的人能體會出來，絲毫不照顧初學者的感受。比如他會談到當數據流更新太快時該怎麼辦，或者MapRece在什麼時候不好用的問題，才不管你懂不懂相關基礎原理。所以這本書不太適合初學者閱讀。這本書其實是作者的博客文章的集結，用how to become a data scientist的邏輯把他近幾年的博客文章串聯了起來。
Past, Present and Future of Statistical Science：這本書是由COPSS（統計學社主席委員會，由國際各大統計學會的帶頭人組成）在50周年出版的一本紀念冊，裡面有50位統計學家每人分別貢獻出的一兩篇文章，有的回憶了自己當年如何走上統計學這條路，有的探討了一些統計學的根本問題，有的談了談自己在從事的前沿研究，有的則給年輕一代寫下了寄語。非常有愛的一本書。
其它資料
Harvard Data Science：這是H大的Data science在線課，我沒有修過，但口碑很好。這門課需要費用8千刀左右，比起華盛頓大學的4千刀的Data science在線課雖貴一倍，但比斯坦福的14千刀要便宜將近一半（而且斯坦福的更偏計算機）。如果想自學，早有好心人分享了slides: （https://drive.google.com/folderview?id=0BxYkKyLxfsNVd0xicUVDS1dIS0k&usp=sharing）和homeworks and solutions: （https://github.com/cs109/content）
PyData：PyData是來自各個domain的用Python做數據的人每年舉行一次的聚會，期間會有各路牛人舉行一些規模不大的seminar或workshop，有好心人已經把video上傳到github，有興趣的去認領吧（DataTau/datascience-anthology-pydata · GitHub）
工具
R/Python/MATLAB（必備）：如果是做數據分析和模型開發，以我的觀察來看，使用這三種工具的最多。R生來就是一個統計學家開發的軟體，所做的事也自然圍繞統計學展開。MATLAB雖然算不上是個專業的數據分析工具，但因為很多人不是專業做數據的，做數據還是為了自己的domain expertise（特別是科學計算、信號處理等），而MATLAB又是個強大無比的Domain expertise工具，所以很多人也就順帶讓MATLAB也承擔了數據處理的工作，雖然它有時候顯得效率不高。Python雖然不是做數據分析的專業軟體，但作為一個面向對象的高級動態語言，其開源的生態使Python擁有無比豐富的庫，Numpy, Scipy 實現了矩陣運算/科學計算，相當於實現了MATLAB的功能，Pandas又使Python能夠像R一樣處理dataframe，scikit-learn又實現了機器學習。
SQL（必備）：雖然現在人們都說傳統的關系型資料庫如Oracle、MySQL越來越無法適應大數據的發展，但對於很多人來說，他們每天都有處理數據的需要，但可能一輩子都沒機會接觸TB級的數據。不管怎麼說，不論是用關系型還是非關系型資料庫，SQL語言是必須要掌握的技能，用什麼資料庫視具體情況而定。
MongoDB（可選）：目前最受歡迎的非關系型資料庫NoSQL之一，不少人認為MongoDB完全可以取代mySQL。確實MongoDB方便易用，擴展性強，Web2.0時代的必需品。
Hadoop/Spark/Storm（可選）: MapRece是當前最著名也是運用最廣泛的分布式計算框架，由Google建立。Hadoop/Spark/storm都是基於MapRece的框架建立起來的分布式計算系統，要說他們之間的區別就是，Hadoop用硬碟存儲數據，Spark用內存存儲數據，Storm只接受實時數據流而不存儲數據。一言以蔽之，如果數據是離線的，如果數據比較復雜且對處理速度要求一般，就Hadoop，如果要速度，就Spark，如果數據是在線的實時的流數據，就Storm。
OpenRefine（可選）：Google開發的一個易於操作的數據清洗工具，可以實現一些基本的清洗功能。
Tableau（可選）：一個可交互的數據可視化工具，操作簡單，開箱即用。而且圖表都設計得非常漂亮。專業版1999美刀，終身使用。媒體和公關方面用得比較多。
Gephi（可選）：跟Tableau類似，都是那種可交互的可視化工具，不需要編程基礎，生成的圖表在美學和設計上也是花了心血的。更擅長復雜網路的可視化。

⑵ 大數據培訓課程介紹，大數據學習課程要學習哪些

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1、Java語言基礎：大數據開發主要是基於JAVA，作為大數據應用的開發語言很合適。【Java語言】基礎包括Java開發介紹、Java語言基礎、Eclipse開發工具等。
2、HTML、CSS與Java：網站頁面布局、HTML5+CSS3基礎、jQuery應用、Ajax非同步交互等。
3、Linux系統和Hadoop生態體系：大數據的開發的框架是搭建在Linux系統上面，Hadoop是一個大數據的基礎架構，它能搭建大型數據倉庫，PB級別數據的存儲、外理、分析、統計等業務。
4、分布式計算框架和SparkStrom生態體系：有一定的基礎之後，需要學習Spark大數據處理技術、Mlib機器學習、GraphX圖計算以及Strom技術架構基礎和原理等知識。Spark在性能還是在方案的統一性方面都看著極大的優越性，可以對大數據進行綜合外理：實時數據流外理，批處理和互動式查詢。感興趣的話點擊此處，免費學習一下

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⑶ 求大數據視頻教程，小白入門的

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⑷ 大數據在哪兒學比較好

想要都進入大數據行業的第一步，是先搞清楚大數據究竟有哪些就業方向。
大數據就業崗位
隨著大數據技術在企業界如火如荼的實踐，企業對組建大數據團隊的迫切程度也也來越高，對與大數據相關高端人才的需求也越來越緊迫，但企業對大數據團隊的組建和角色分配方面缺一直有不小的困惑，到底大數據團隊里應該擁有哪些幾類角色，如何設置崗位？同一類別的角色的專業方向又有哪些分化，不同專業的崗位對技能應該有哪些要求？如何管理大數據團隊成員的職業發展路徑？為此，ChinaHadoop花費了一年時間調研了先進企業內部設立的大數據部門或團隊的組織結構和職能劃分，在此基礎上，首次提出了企業大數據團隊的崗位劃分，專業分類及定義，以及每個崗位所需的技能及培訓，技能考核對應的能力級別，我們將之統稱為」企業大數據人才崗位技能認證體系「。
通過對企業大數據人才崗位進行專業細分,崗位技能認證等級與企業現有技術專業通道形成對應關系，打通員工的職業發展通道，幫助企業逐步完善大數據團隊的組織結構，不斷提高團隊技能，為各崗位及時儲備人才。
大數據團隊的角色分類企業大數據團隊的角色分類主要有三個大類別：大數據開發工程師、大數據運維工程師、大數據架構師。總體而言，我們大數據人才劃分為三個大類：
一、大數據開發工程師：圍繞大數據系平台系統級的研發人員，熟練Hadoop、Spark、Storm等主流大數據平台的核心框架。深入掌握如何編寫MapRece的作業及作業流的管理完成對數據的計算，並能夠使用Hadoop提供的通用演算法，
熟練掌握Hadoop整個生態系統的組件如： Yarn，HBase、Hive、Pig等重要組件，能夠實現對平台監控、輔助運維系統的開發。通過學習一系列面向開發者的Hadoop、Spark等大數據平台開發技術，掌握設計開發大數據系統或平台的工具和技能，能夠從事分布式計算框架如Hadoop、Spark群集環境的部署、開發和管理工作，如性能改進、功能擴展、故障分析等。
二、大數據運維工程師：了解Hadoop、Spark、Storm等主流大數據平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心組件：HDFS、MapRece、Yarn；具備大數據集群環境的資源配置，如網路要求、硬體配置、系統搭建。熟悉各種大數據平台的部署方式，集群搭建，故障診斷、日常維護、性能優化，同時負責平台上的數據採集、數據清洗、數據存儲，數據維護及優化。熟練使用Flume、Sqoop等工具將外部數據載入進入大數據平台，通過管理工具分配集群資源實現多用戶協同使用集群資源。
三、大數據架構師：這一角色的要求是綜合型的，對各種開源和商用的大數據系統平台和產品的特點非常熟悉，能基於Hadoop、Spark、 NoSQL、 Storm流式計算、分布式存儲等主流大數據技術進行平台架構設計，負責企業選用軟體產品的技術選型，具體項目中的資料庫設計及實現工作，協助開發人員完成資料庫部分的程序，能解決公司軟體產品或者項目開發和運維中與資料庫相關的問題；及時解決項目開發或產品研發中的技術難題，對設計系統的最終性能和穩定性負責。
崗位能力級別定義：1. 初級：具備基本的大數據技術的基礎知識，可以將其視為大數據認證的初學或者入門等級。2. 高級：大數據認證的高級或者熟練等級，表明該人才具備大數據某一專業方向的基本知識和熟練技能。3. 專家：具有業界公認的專業大數據技術知識和豐富工作經驗。
這里簡單介紹幾種我認為用的比較多的技術
一、Hadoop
可以說，hadoop幾乎已經是大數據代名詞。無論是是否贊成，hadoop已經是大部分企業的大數據標准。得益於Hadoop生態圈，從現在來看，還沒有什麼技術能夠動搖hadoop的地位。
這一塊可以按照一下內容來學習：
1、Hadoop產生背景 2、Hadoop在大數據、雲計算中的位置和關系 3、國內外Hadoop應用案例介紹 4、國內Hadoop的就業情況分析及課程大綱介紹 5、分布式系統概述 6、Hadoop生態圈以及各組成部分的簡介
二、分布式文件系統HDFS
HDFS全稱 Hadoop Distributed File System ，它是一個高度容錯性的系統，適合部署在廉價的機器上，同時能提供高吞吐量的數據訪問，非常適合大規模數據集上的應用。為了實現流式讀取文件系統數據的目的，HDFS放寬了一部分POSIX約束。
1、分布式文件系統HDFS簡介 2、HDFS的系統組成介紹 3、HDFS的組成部分詳解 4、副本存放策略及路由規則 5、NameNode Federation 6、命令行介面 7、Java介面 8、客戶端與HDFS的數據流講解 9、HDFS的可用性（HA）
三、初級MapRece
這是你成為Hadoop開發人員的基礎課程。
MapRece提供了以下的主要功能:
1)數據劃分和計算任務調度:
2)數據/代碼互定位:
3)系統優化:
4)出錯檢測和恢復:
這種編程模型主要用於大規模數據集(大於1TB)的並行運算。
1、如何理解map、rece計算模型 2、剖析偽分布式下MapRece作業的執行過程 3、Yarn模型 4、序列化 5、MapRece的類型與格式 6、MapRece開發環境搭建 7、MapRece應用開發 8、熟悉MapRece演算法原理
四、高級MapRece
這一塊主要是高級Hadoop開發的技能，都是MapRece為什麼我要分開寫呢？因為我真的不覺得誰能直接上手就把MapRece搞得清清楚楚。
1、使用壓縮分隔減少輸入規模 2、利用Combiner減少中間數據 3、編寫Partitioner優化負載均衡 4、如何自定義排序規則 5、如何自定義分組規則 6、MapRece優化
五、Hadoop集群與管理
這里會涉及到一些比較高級的資料庫管理知識，乍看之下都是操作性的內容，但是做成容易，做好非常難。
1、Hadoop集群的搭建 2、Hadoop集群的監控 3、Hadoop集群的管理 4、集群下運行MapRece程序
六、ZooKeeper基礎知識
ZooKeeper的目標就是封裝好復雜易出錯的關鍵服務，將簡單易用的介面和性能高效、功能穩定的系統提供給用戶。
1、ZooKeeper體現結構 2、ZooKeeper集群的安裝 3、操作ZooKeeper
七、HBase基礎知識
HBase – Hadoop Database，是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統，利用HBase技術可在廉價PC Server上搭建起大規模結構化存儲集群。
與FUJITSU Cliq等商用大數據產品不同，HBase是Google Bigtable的開源實現，類似Google Bigtable利用GFS作為其文件存儲系統，HBase利用Hadoop HDFS作為其文件存儲系統；Google運行MapRece來處理Bigtable中的海量數據，HBase同樣利用Hadoop MapRece來處理HBase中的海量數據；Google Bigtable利用 Chubby作為協同服務，HBase利用Zookeeper作為對應。
1、HBase定義 2、HBase與RDBMS的對比 3、數據模型 4、系統架構 5、HBase上的MapRece 6、表的設計
八、HBase集群及其管理
1、集群的搭建過程 2、集群的監控 3、集群的管理
十、Pig基礎知識
Pig是進行Hadoop計算的另一種框架，是一個高級過程語言，適合於使用 Hadoop 和 MapRece 平台來查詢大型半結構化數據集。通過允許對分布式數據集進行類似 SQL 的查詢，Pig 可以簡化 Hadoop 的使用。
1、Pig概述 2、安裝Pig 3、使用Pig完成手機流量統計業務
十一、Hive
hive是基於Hadoop的一個數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張資料庫表，並提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉換為MapRece任務進行運行。其優點是學習成本低，可以通過類SQL語句快速實現簡單的MapRece統計，不必開發專門的MapRece應用。
1、數據倉庫基礎知識 2、Hive定義 3、Hive體系結構簡介 4、Hive集群 5、客戶端簡介 6、HiveQL定義 7、HiveQL與SQL的比較 8、數據類型 9、表與表分區概念 10、表的操作與CLI客戶端 11、數據導入與CLI客戶端 12、查詢數據與CLI客戶端 13、數據的連接與CLI客戶端 14、用戶自定義函數（UDF）
十二、Sqoop
Sqoop(發音：skup)是一款開源的工具，主要用於在Hadoop(Hive)與傳統的資料庫(mysql、postgresql...)間進行數據的傳遞，可以將一個關系型資料庫（例如： MySQL ,Oracle ,Postgres等）中的數據導進到Hadoop的HDFS中，也可以將HDFS的數據導進到關系型資料庫中。
1、配置Sqoop 2、使用Sqoop把數據從MySQL導入到HDFS中 3、使用Sqoop把數據從HDFS導出到MySQL中
十三、Storm
Storm為分布式實時計算提供了一組通用原語，可被用於「流處理」之中，實時處理消息並更新資料庫。這是管理隊列及工作者集群的另一種方式。 Storm也可被用於「連續計算」（continuous computation），對數據流做連續查詢，在計算時就將結果以流的形式輸出給用戶。它還可被用於「分布式RPC」，以並行的方式運行昂貴的運算。
1、Storm基礎知識：包括Storm的基本概念和Storm應用場景，體系結構與基本原理，Storm和Hadoop的對比 2、Storm集群搭建：詳細講述Storm集群的安裝和安裝時常見問題 3、Storm組件介紹: spout、bolt、stream groupings等 4、Storm消息可靠性：消息失敗的重發 5、Hadoop 2.0和Storm的整合：Storm on YARN 6、Storm編程實戰

⑸ webstorm的project怎麼使用

這種叫布局控制，早期呢文字，圖片混排為了達到理想的效果，用表格套表格的形式，現在流行的做法是CSS+DIV 控制的，要系統的學呢，網上有很多視頻教程，和PDF 的書，你可以看看！不是一句話兩句話就能教會的！

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⑺ Storm入門容易嗎

Storm有很多應用場景，如實時分析、在線機器學習、持續計算、分布式RPC、ETL，等等。具體的還是去知數學院系統學習更好。

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