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基于Flink流处理的动态实时电商实时分析系统
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课程目标:学完该课程大家会对Flink有非常深入的了解,同时可以体会到Flink的强大之处,以及可以结合自己公司的业务进行使用,减少自己研究和学习Flink的时间。
适合人群:适合有大数据开发基础和flink基础的同学。

基于Flink流处理的动态实时电商实时分析系统

在开始学习前给大家说下什么是Flink? 

1.Flink是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎,主要用Java代码实现。

2.Apache Flink作为Apache的顶级项目,Flink集众多优点于一身,包括快速、可靠可扩展、完全兼容Hadoop、使用简便、表现卓越。

通过以上的描述大家对Flink有了一个基本的认识,本套课程不会讲解基础内容,因此建议有Flink基础的同学进行认购。

开始学习前建议大家认真阅读下文: 

随着人工智能时代的降临,数据量的爆发,在典型的大数据的业务场景下数据业务最通用的做法是:选用批处理的技术处理全量数据,采用流式计算处理实时增量数据。在绝大多数的业务场景之下,用户的业务逻辑在批处理和流处理之中往往是相同的。但是,用户用于批处理和流处理的两套计算引擎是不同的。

因此,用户通常需要写两套代码。毫无疑问,这带来了一些额外的负担和成本。阿里巴巴的商品数据处理就经常需要面对增量和全量两套不同的业务流程问题,所以阿里就在想,我们能不能有一套统一的大数据引擎技术,用户只需要根据自己的业务逻辑开发一套代码。这样在各种不同的场景下,不管是全量数据还是增量数据,亦或者实时处理,一套方案即可全部支持,这就是阿里选择Flink的背景和初衷。

随着互联网不断发展,数据量不断的增加,大数据也是快速的发展起来了。对于电商系统,拥有着庞大的数据量,对于这么庞大的数据,传统的分析已经满足不了需求。对于电商来说,大数据数据分析是很重要的,它承载着公司的战略部署,以及运营、用户体验等多方面的作用。因此企业对大数据人才的需求会持续旺盛,优秀的大数据人才年收入在50-100万。

目前经过10多年的发展大数据技术也在不断的更新和进步中,大数据计算引擎经历了几个过程,从一代的Hadoop Mapreduce、二代的基于有向无环图的TeZ,OOZIE等,到三代的基于内存计算的Spark,再到最新的第四代Flink。 早期的Hadoop开发通过搭建环境收入都可以轻松破万,到如今Flink的崛起,相信更多的先机者会看到Flink的机遇。对于Flink巨头们早已经应用的非常成熟,比如阿里、Uber、美团等互联网巨头,因此Flink使用会越来越多,这是趋势,现在很多公司都在往Flink转换,足以可见Flink技术的先进和强大。

本课程将基于真实的电商分析系统构建,通过Flink实现真正的实时分析,该系统会从无到有一步一步带大家实现,让大家在实操中快速掌握Flink技术。

课程所涵盖的知识点包括:Flink、Kafka、Flume、Sqoop、SpringMVC、Redis、HDFS、Mapreduce、Hbase、Hive、SpringBoot、SpringCloud等等

分析指标包含:频道分析、产品分析、用户分析、活动效果分析、营销分析、购物车分析、订单分析等

课程所用到的

开发环境为:Window7

开发工具为:IDEA

开发版本为:Flink1.6.1、Hadoop2.6.0、Hbase1.0.0、Hive1.1.0

 

学完该课程大家会对Flink有非常深入的了解,同时可以体会到Flink的强大之处,以及可以结合自己公司的业务进行使用,减少自己研究和学习Flink的时间。

课程大纲

第1讲 (免费) 0、课程说明00:18:54分钟

第2讲 (免费) 1、项目架构设计00:07:19分钟

第3讲 (免费) 2、springboot 构建上报服务00:15:34分钟

第4讲 3、spring boot上报服务完善代码编写00:09:19分钟

第5讲 4、模拟数据上报代码编写00:21:31分钟

第6讲 5、kafka环境搭建00:09:37分钟

第7讲 6、上报服务之spring boot 集成kafka00:22:53分钟

第8讲 7、上报服务之集成kafka之windows环境发送失败问题解决00:08:48分钟

第9讲 8、实时分析服务之flink streaming之kafka整合代码讲解00:26:51分钟

第10讲 9、模拟电商浏览记录代码编写00:27:53分钟

第11讲 10、电商浏览记录联调上报服务代码编写00:27:28分钟

第12讲 11、频道分析之实时热点排行flink代码编写100:20:44分钟

第13讲 12、频道分析之实时热点排行flink代码编写200:34:06分钟

第14讲 13、频道分析之实时热点排行flink代码编写300:19:30分钟

第15讲 14、频道分析之实时热点排行flink代码编写4以及联调测试00:11:44分钟

第16讲 15、频道分析之redis环境搭建00:05:28分钟

第17讲 16、频道分析之jedis使用以及flink整合jedis代码编写00:23:30分钟

第18讲 17、频道分析之联调redis测试讲解00:11:30分钟

第19讲 18、flink单机部署以及flink程序打包讲解00:25:12分钟

第20讲 19、提交flink任务讲解以及flink控制台查看日志讲解00:12:50分钟

第21讲 20、springboot 构建前端展示服务00:12:51分钟

第22讲 21、前端查询服务整合redis00:06:38分钟

第23讲 22、 flink分析优化以及分析结果整合前端服务00:47:42分钟

第24讲 23、 flink分析之hadoop环境搭建00:13:10分钟

第25讲 24、 flink分析之hbase环境搭建00:06:33分钟

第26讲 25、 flink分析之hbase工具类代码编写以及业务整合00:23:47分钟

第27讲 26、 flink分析之频道浏览pv,uv代码编写100:14:25分钟

第28讲 27、 flink分析之flatmap实现频道浏览pv,uv时间周期分析00:21:22分钟

第29讲 28、 flink分析之封装dao层结合hbase进行判重代码编写00:16:22分钟

第30讲 29、 flink分析之分析用户访问状态代码编写100:21:47分钟

第31讲 30、 flink分析之分析用户访问状态代码编写200:18:21分钟

第32讲 31、 flink分析之map代码逻辑改造以及reduce代码编写00:18:07分钟

第33讲 32、 flink分析之map和reduce代码改造以及reduce分析结果保存代码编写00:15:58分钟

第34讲 33、 flink分析之模拟真实上报联调测试以及调试00:30:54分钟

第35讲 34、 flink分析之项目打包提交到flink集群讲解00:27:59分钟

第36讲 35、 flink分析之bug调试以及优化100:33:01分钟

第37讲 36、 flink分析之bug调试以及优化200:18:32分钟

第38讲 37、flink分析之hadoop window环境运行配置及flink Watermark00:13:51分钟

第39讲 38、flink分析之flink集群运行任务演示00:13:28分钟

第40讲 39、flink分析之频道新鲜度map逻辑代码编写00:12:26分钟

第41讲 40、flink分析之频道新鲜度reduce逻辑代码编写00:05:15分钟

第42讲 41、flink分析之频道新鲜度reduce sink代码编写00:06:25分钟

第43讲 42、 flink分析之频道浏览地区分布分析代码编写100:15:08分钟

第44讲 43、 flink分析之频道浏览地区分布分析代码编写200:29:34分钟

第45讲 44、flink分析之用户网络分析代码编写100:17:05分钟

第46讲 45、flink分析之用户网络分析代码编写200:16:58分钟

第47讲 46、flink分析之用户浏览器使用分析代码编写100:10:14分钟

第48讲 47、flink分析之用户浏览器使用分析代码编写200:09:31分钟

第49讲 48、flink分析之真实业务数据构建100:20:52分钟

第50讲 49、flink分析之真实业务数据构建200:08:22分钟

第51讲 50、flink分析之hive环境搭建00:12:33分钟

第52讲 51、flink分析之hive环境搭建补充00:05:11分钟

第53讲 52、flink分析之sqoop同步业务数据之hive表创建00:11:38分钟

第54讲 53、flink分析之sqoop同步业务数据之sqoop安装以及sqoop脚本同步数据00:23:43分钟

第55讲 54、flink分析之flink batch实现产品成交分析代码编写100:20:55分钟

第56讲 55、flink分析之flink batch实现产品成交分析代码编写200:22:43分钟

第57讲 56、spring boot构建接口服务00:06:32分钟

第58讲 57、spring boot接口服务整合hbase实现接口查询00:09:46分钟

第59讲 58、spring cloud整合前端服务调用接口服务代码编写100:13:59分钟

第60讲 59、spring cloud整合前端服务调用接口服务代码编写200:12:04分钟

第61讲 60、spring cloud整合前端服务调用接口服务代码编写300:07:35分钟

第62讲 61、flink分析之flink table 实现订单分析代码编写100:07:03分钟

第63讲 62、flink分析之flink table 实现订单分析代码编写200:16:13分钟

第64讲 63、flink分析之flink table订单分析效果演示讲解100:14:38分钟

第65讲 64、flink分析之flink table订单分析效果演示以及代码调试优化讲解00:12:08分钟

第66讲 65、flink分析之flink table订单分析效果演示以及代码调试优化讲解补充100:04:04分钟

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  • 品牌课课家
  • 课程名基于Flink流处理的动态实时电商实时分析系统
  • 课程类型大数据与云计算
  • 更新状态已完结
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