视频教程-大数据Flink从入门到原理到电商数据分析实战项目-大数据

大数据Flink从入门到原理到电商数据分析实战项目
张长志技术全才、擅长领域:区块链、大数据、Java等。10余年软件研发及企业培训经验,曾为多家大型企业提供企业内训如中石化,中国联通,中国移动等知名企业。拥有丰富的企业应用软件开发经验、深厚的软件架构设计理论基础及实践能力。项目开发历程:基于大数据技术推荐系统 ,医疗保险大数据分析与统计推断,H5跨平台APP,携程酒店APP,Go语言实现Storm和ZK类似框架。
视频教程-大数据Flink从入门到原理到电商数据分析实战项目-大数据_第1张图片 张长志
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视频教程-大数据Flink从入门到原理到电商数据分析实战项目-大数据

学习有效期:永久观看

学习时长:1584分钟

学习计划:27天

难度:

 

口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」

视频教程-大数据Flink从入门到原理到电商数据分析实战项目-大数据_第2张图片

讲师姓名:张长志

CTO/CIO/技术副总裁/总工程师

讲师介绍:张长志技术全才、擅长领域:区块链、大数据、Java等。10余年软件研发及企业培训经验,曾为多家大型企业提供企业内训如中石化,中国联通,中国移动等知名企业。拥有丰富的企业应用软件开发经验、深厚的软件架构设计理论基础及实践能力。项目开发历程:基于大数据技术推荐系统 ,医疗保险大数据分析与统计推断,H5跨平台APP,携程酒店APP,Go语言实现Storm和ZK类似框架。

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「你将学到什么?」

如今的大数据技术应用场景,对实时性的要求已经越来越高。作为新一代大数据流处理框架,由于非常好的实时性,Flink独树一帜,在近些年引起了业内极大的兴趣和关注。Flink能够提供毫秒级别的延迟,同时保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性,还提供了丰富的时间类型和窗口计算、Exactly-once 语义支持,另外还可以进行状态管理,并提供了CEP(复杂事件处理)的支持。Flink在实时分析领域的优势,使得越来越多的公司开始将实时项目向Flink迁移,其社区也在快速发展壮大。

目前,Flink已经成为各大公司实时领域的发力重点,特别是国内以阿里为代表的一众大厂,都在全力投入,不少公司为Flink社区贡献了大量源码。如今Flink已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来,很多公司也都在招聘和储备了解掌握Flink的人才。

本教程将Flink理论与电商数据分析项目实战并重,对Flink基础理论知识做了系统的梳理和阐述,并通过电商用户行为分析的具体项目用多个指标进行了实战演练。为有志于增加大数据项目经验、扩展流式处理框架知识的工程师提供了学习方式。

二、教程内容和目标
本教程主要分为两部分:
第一部分,主要是Flink基础理论的讲解,涉及到各种重要概念、原理和API的用法,并且会有大量的示例代码实现;
第二部分,以电商作为业务应用场景,以Flink作为分析框架,介绍一个电商用户行为分析项目的开发实战。
通过理论和实际的紧密结合,可以使学员对Flink有充分的认识和理解,在项目实战中对Flink和流式处理应用的场景、以及电商分析业务领域有更深刻的认识;并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比,可以对大数据处理架构有更全面的了解,为日后成长为架构师打下基础。

三、谁适合学
1、有一定的 Java、Scala 基础,希望了解新的大数据方向的编程人员
2、有 Java、Scala 开发经验,了解大数据相关知识,希望增加项目经验的开发人员
3、有较好的大数据基础,希望掌握Flink及流式处理框架的求职人员

 

「课程学习目录」

1.001__Flink理论_Flink简介(一)
2.002__Flink理论_Flink简介(二)
3.003__Flink理论_Flink简介(三)应用场景
4.004__Flink理论_Flink简介(四)流处理的演变
5.005__Flink理论_Flink简介(五)Flink的特点
6.006__Flink理论_Flink快速上手(上)批处理wordcount
7.007__Flink理论_Flink快速上手(下)流处理wordcount
8.008__Flink理论_Flink部署(上)基本配置和启动集群
9.009__Flink理论_Flink部署(中)提交任务和测试
10.010__Flink理论_Flink部署(下)命令行操作及其它部署方式
11.011__Flink理论_Flink运行架构(一)运行时的组件和基本原理
12.012__Flink理论_Flink运行架构(二)Slot和并行度
13.013__Flink理论_Flink运行架构(三)数据流和执行图
14.014__Flink理论_Flink运行架构(四)任务调度控制
15.015__Flink理论_Flink DataStream API(一)环境和简单source
16.016__Flink理论_Flink DataStream API(二)Kafka Source
17.017__Flink理论_Flink DataStream API(三)自定义Source
18.018__Flink理论_Flink DataStream API(四)基本转换算子
19.019__Flink理论_Flink DataStream API(五)聚合算子
20.020__Flink理论_Flink DataStream API(六)多流转换算子
21.021__Flink理论_Flink DataStream API(七)UDF函数
22.022__Flink理论_Flink DataStream API(八)Kafka Sink
23.023__Flink理论_Flink DataStream API(九)Redis Sink
24.024__Flink理论_Flink DataStream API(十)ES Sink
25.025__Flink理论_Flink DataStream API(十一)JDBC Sink
26.026__Flink理论_Flink Window API(上)概念和类型
27.027__Flink理论_Flink Window API(下)API详解
28.028__Flink理论_Flink时间语义
29.029__Flink理论_Watermark
30.030__Flink理论_Flink窗口操作(上)简单测试
31.031__Flink理论_Flink窗口操作(中)事件时间测试
32.032__Flink理论_Flink窗口操作(下)Window起始点
33.033__Flink理论_Flink底层API(上)Process Function
34.034__Flink理论_Flink底层API(中)Process Function编程示例
35.035__Flink理论_Flink底层API(下)侧输出流
36.036__Flink理论_Flink状态管理(上)算子状态和键控状态
37.037__Flink理论_Flink状态管理(下)状态后端
38.038__Flink理论_Flink状态编程(上)
39.039__Flink理论_Flink状态编程(下)
40.040__Flink理论_Flink容错机制(上)检查点
41.041__Flink理论_Flink容错机制(中)检查点算法
42.042__Flink理论_Flink容错机制(下)检查点配置
43.043__Flink理论_Flink状态一致性(上)
44.044__Flink理论_Flink状态一致性(中)端到端状态一致性
45.045__Flink理论_Flink状态一致性(下)Flink-Kafka端到端状态一致性
46.046__Flink理论_Table API 和Flink SQL简介
47.047_电商用户行为分析_项目简介
48.048_电商用户行为分析_实时热门统计流程分析
49.049_电商用户行为分析_其它模块需求分析
50.050_电商用户行为分析_常见指标汇总
51.051_电商用户行为分析_实时热门商品统计(一)
52.052_电商用户行为分析_实时热门商品统计(二)
53.053_电商用户行为分析_实时热门商品统计(三)
54.054_电商用户行为分析_实时热门商品统计(四)Kafka测试
55.055_电商用户行为分析_热门页面统计(上)
56.056_电商用户行为分析_热门页面统计(下)
57.057_电商用户行为分析_PV统计
58.058_电商用户行为分析_UV统计
59.059_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计(上)
60.060_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计(中)
61.061_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计(下)
62.062_电商用户行为分析_APP推广渠道统计(上)
63.063_电商用户行为分析_APP推广渠道统计(下)
64.064_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计(上)
65.065_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计(下)
66.066_电商用户行为分析_登录失败检测(上)
67.067_电商用户行为分析_登录失败检测(下)
68.068_电商用户行为分析_CEP简介(上)
69.069_电商用户行为分析_CEP简介(下)
70.070_电商用户行为分析_登录失败检测CEP实现
71.071_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现(上)
72.072_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现(下)
73.073_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程(上)
74.074_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程(下)
75.075_电商用户行为分析_实时对账(上)
76.076_电商用户行为分析_实时对账(中)
77.077_电商用户行为分析_实时对账(下)
78.078_电商用户行为分析_实时对账Join实现及项目总结

 

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1.主要是Flink基础理论的讲解,涉及到各种重要概念、原理和API的用法,并且会有大量的示例代码实现;

2.以电商作为业务应用场景,以Flink作为分析框架,介绍一个电商用户行为分析项目的开发实战。

 

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