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大数据处理框架Flink集成理论到项目电商用户行为分析

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  • TA的每日心情
    qdsmile
    2019-12-13 19:44
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    发表于 2020-3-10 02:08:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
    课程简介
    一、Flink课程简介
    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。
    尚硅谷精心打造出了Flink理论及项目实战课程,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最好的学习平台。

    二、课程内容和目标
    本课程主要分为两部分,Flink理论基础,与基于Flink的电商用户行为分析项目实战。
    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

    文件目录:├─1.视频
    │  │ Flink课程简介及视频目录.docx
    │  │  
    │  ├─I_理论_Flink基础
    │  │      001_Flink课程简介.mp4
    │  │      002__Flink理论_Flink简介(一).mp4
    │  │      003__Flink理论_Flink简介(二)应用场景.mp4
    │  │      004__Flink理论_Flink简介(三)流处理的演变.mp4
    │  │      005__Flink理论_Flink简介(四)Flink的特点.mp4
    │  │      006__Flink理论_Flink快速上手(上)批处理wordcount.mp4
    │  │      007__Flink理论_Flink快速上手(下)流处理wordcount.mp4
    │  │      008__Flink理论_Flink部署(上)基本配置和启动集群.mp4
    │  │      009__Flink理论_Flink部署(中)提交任务和测试.mp4
    │  │      010__Flink理论_Flink部署(下)命令行操作及其它部署方式.mp4
    │  │      011__Flink理论_Flink运行架构(一)运行时的组件和基本原理.mp4
    │  │      012__Flink理论_Flink运行架构(二)Slot和并行度.mp4
    │  │      013__Flink理论_Flink运行架构(三)数据流和执行图.mp4
    │  │      014__Flink理论_Flink运行架构(四)任务调度控制.mp4
    │  │      015__Flink理论_Flink DataStream API(一)环境和简单source.mp4
    │  │      016__Flink理论_Flink DataStream API(二)Kafka Source.mp4
    │  │      017__Flink理论_Flink DataStream API(三)自定义Source.mp4
    │  │      018__Flink理论_Flink DataStream API(四)基本转换算子.mp4
    │  │      019__Flink理论_Flink DataStream API(五)聚合算子.mp4
    │  │      020__Flink理论_Flink DataStream API(六)多流转换算子.mp4
    │  │      021__Flink理论_Flink DataStream API(七)UDF函数.mp4
    │  │      022__Flink理论_Flink DataStream API(八)Kafka Sink.mp4
    │  │      023__Flink理论_Flink DataStream API(九)Redis Sink.mp4
    │  │      024__Flink理论_Flink DataStream API(十)ES Sink.mp4
    │  │      025__Flink理论_Flink DataStream API(十一)JDBC Sink.mp4
    │  │      026__Flink理论_Flink Window API(上)概念和类型.mp4
    │  │      027__Flink理论_Flink Window API(下)API详解.mp4
    │  │      028__Flink理论_Flink时间语义.mp4
    │  │      029__Flink理论_Watermark.mp4
    │  │      030__Flink理论_Flink窗口操作(上)简单测试.mp4
    │  │      031__Flink理论_Flink窗口操作(中)事件时间测试.mp4
    │  │      032__Flink理论_Flink窗口操作(下)Window起始点.mp4
    │  │      033__Flink理论_Flink底层API(上)Process Function.mp4
    │  │      034__Flink理论_Flink底层API(中)Process Function编程示例.mp4
    │  │      035__Flink理论_Flink底层API(下)侧输出流.mp4
    │  │      036__Flink理论_Flink状态管理(上)算子状态和键控状态.mp4
    │  │      037__Flink理论_Flink状态管理(下)状态后端.mp4
    │  │      038__Flink理论_Flink状态编程(上).mp4
    │  │      039__Flink理论_Flink状态编程(下).mp4
    │  │      040__Flink理论_Flink容错机制(上)检查点.mp4
    │  │      041__Flink理论_Flink容错机制(中)检查点算法.mp4
    │  │      042__Flink理论_Flink容错机制(下)检查点配置.mp4
    │  │      043__Flink理论_Flink状态一致性(上).mp4
    │  │      044__Flink理论_Flink状态一致性(中)端到端状态一致性.mp4
    │  │      045__Flink理论_Flink状态一致性(下)Flink-Kafka端到端状态一致性.mp4
    │  │      046__Flink理论_Table API 和Flink SQL简介.mp4
    │  │      
    │  └─2  II_项目_电商用户行为分析
    │          047_电商用户行为分析_项目简介.mp4
    │          048_电商用户行为分析_实时热门统计流程分析.mp4
    │          049_电商用户行为分析_其它模块需求分析.mp4
    │          050_电商用户行为分析_常见指标汇总.mp4
    │          051_电商用户行为分析_实时热门商品统计(一).mp4
    │          052_电商用户行为分析_实时热门商品统计(二).mp4
    │          053_电商用户行为分析_实时热门商品统计(三).mp4
    │          054_电商用户行为分析_实时热门商品统计(四)Kafka测试.mp4
    │          055_电商用户行为分析_热门页面统计(上).mp4
    │          056_电商用户行为分析_热门页面统计(下).mp4
    │          057_电商用户行为分析_PV统计.mp4
    │          058_电商用户行为分析_UV统计.mp4
    │          059_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计(上).mp4
    │          060_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计(中).mp4
    │          061_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计(下).mp4
    │          062_电商用户行为分析_APP推广渠道统计(上).mp4
    │          063_电商用户行为分析_APP推广渠道统计(下).mp4
    │          064_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计(上).mp4
    │          065_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计(下).mp4
    │          066_电商用户行为分析_登录失败检测(上).mp4
    │          067_电商用户行为分析_登录失败检测(下).mp4
    │          068_电商用户行为分析_CEP简介(上).mp4
    │          069_电商用户行为分析_CEP简介(下).mp4
    │          070_电商用户行为分析_登录失败检测CEP实现.mp4
    │          071_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现(上).mp4
    │          072_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现(下).mp4
    │          073_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程(上).mp4
    │          074_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程(下).mp4
    │          075_电商用户行为分析_实时对账(上).mp4
    │          076_电商用户行为分析_实时对账(中).mp4
    │          077_电商用户行为分析_实时对账(下).mp4
    │          078_电商用户行为分析_实时对账Join实现及项目总结.mp4
    │         
    ├─2.笔记
    │  ├─1 I_理论_Flink基础
    │  │      1_Flink简介.pptx
    │  │      2_Flink运行架构.pptx
    │  │      3_Flink window API .pptx
    │  │      4_Flink中的时间语义和watermark.pptx
    │  │      5_Flink的状态管理.pptx
    │  │      6_Flink的容错机制.pptx
    │  │      7_Flink的状态一致性.pptx
    │  │      8_Flink CEP简介.pptx
    │  │      尚硅谷大数据之flink教程.doc
    │  │      
    │  └─2 II_项目_电商用户行为分析
    │          尚硅谷大数据技术之电商用户行为数据分析.doc
    │          电商用户行为数据分析.pptx
    │         
    ├─3.资料
    │  ├─I_工具
    │  │      flink-1.7.2-bin-scala_2.11.tgz
    │  │      kafka_2.11-2.1.0.tgz
    │  │      scala-2.11.8.zip
    │  │      
    │  └─II_扩展学习资料
    │          Stream Processing with Apache Flink.pdf
    │         
    └─4.代码
        │  FlinkTutorial.rar
        │  UserBehaviorAnalysis.rar
        │  
        └─Data
                AdClickLog.csv
                apache.log
                LoginLog.csv
                OrderLog.csv
                ReceiptLog.csv
                UserBehavior.csv


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