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[大数据] 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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发表于 2020-5-11 10:30:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
课程简介
一、Flink课程简介; N  s2 U7 H8 `- U6 \6 q
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。/ e5 ?. F) v0 c
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。
- `5 h- _9 e/ \
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3 [/ |$ L& ]4 T
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: h& c* }2 L5 a0 M
│  │ Flink课程简介及视频目录.docx( G9 E- b" z% R5 \
│  │  
│  ├─I_理论_Flink基础8 G3 V: t1 Q$ r# t
│  │      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( S& K* G1 o  h9 m
│  │      005__Flink理论_Flink简介(四)Flink的特点.mp49 O5 ?  l/ ~. @7 b4 \4 z$ T' h
│  │      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# V$ b/ C% h% I
│  │      008__Flink理论_Flink部署(上)基本配置和启动集群.mp41 d5 o& [& ]' h* F0 k& `$ G
│  │      009__Flink理论_Flink部署(中)提交任务和测试.mp40 O" j& i: C8 f, ~! v, Y8 D
│  │      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.mp46 J8 y  P/ [+ z2 [
│  │      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.mp43 j9 t. i9 F8 [) {! x. T% j% d
│  │      017__Flink理论_Flink DataStream API(三)自定义Source.mp4' _- u$ z. W) I, o
│  │      018__Flink理论_Flink DataStream API(四)基本转换算子.mp4$ L9 G( p+ j( h  |. b
│  │      019__Flink理论_Flink DataStream API(五)聚合算子.mp4! \! j3 A0 p8 P7 H$ T
│  │      020__Flink理论_Flink DataStream API(六)多流转换算子.mp4+ w6 h6 t5 e6 \1 n( s
│  │      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.mp44 M  B  W. M7 d+ Z) n  Y
│  │      024__Flink理论_Flink DataStream API(十)ES Sink.mp4
│  │      025__Flink理论_Flink DataStream API(十一)JDBC Sink.mp4+ }) I0 o' T6 i& ]& X2 Z6 ?
│  │      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' M+ d: l6 Q- A0 ~9 a
│  │      028__Flink理论_Flink时间语义.mp4
│  │      029__Flink理论_Watermark.mp4# a5 z' ^3 s- e; d. `' ~6 o: r) b
│  │      030__Flink理论_Flink窗口操作(上)简单测试.mp4- M( C! ^& J5 g& g  E
│  │      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* c* z4 k6 s" F3 _5 h- W7 |0 x
│  │      034__Flink理论_Flink底层API(中)Process Function编程示例.mp4: T4 l: n& C0 @$ [
│  │      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# e" F. s- x5 X
│  │      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& A# r5 Y3 D8 B4 J, J. T: I
│  │      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3 G# c. {8 n/ O4 z1 V0 Z5 \$ b7 c
│          047_电商用户行为分析_项目简介.mp49 X% F* d! g) p3 i' G! E
│          048_电商用户行为分析_实时热门统计流程分析.mp41 {. B, x& g' S
│          049_电商用户行为分析_其它模块需求分析.mp4* }: U& e% r6 T
│          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& Y: h/ u) @' T/ s( r- b
│          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$ q6 _5 A  f( x3 i5 K
│          056_电商用户行为分析_热门页面统计(下).mp4# G" ?  B5 _4 D+ i9 G) Q+ q
│          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) x; p' ?; I! M+ O3 Z. Z
│          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& I" _. v  g8 Z
│          061_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计(下).mp40 F# W1 K( m0 ?8 c3 E1 ^
│          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/ X3 X* i* X0 w) J7 A. N- o
│          064_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计(上).mp4( x: y" H1 }$ L; v. |. _0 K( {
│          065_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计(下).mp4) `. {6 }! a2 M! {: J! y
│          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).mp42 t2 S$ M, [: _& c6 n3 k
│          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( K" N5 o- ]0 a7 u
│          074_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程(下).mp4" ~7 r( d9 _$ s/ p
│          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).mp43 \# ~% P5 b7 p% U
│          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( l* _3 V: A0 G( v" K
│          : a3 m5 y; @- }. Y9 X
├─2.笔记0 R" L$ j8 W' Y+ D
│  ├─1 I_理论_Flink基础. Y& Y- n$ Q% I% L7 c; M, o9 c
│  │      1_Flink简介.pptx0 D+ O" ?! c' j" [5 i* V/ k8 ^
│  │      2_Flink运行架构.pptx( W6 i' p3 _+ C
│  │      3_Flink window API .pptx
│  │      4_Flink中的时间语义和watermark.pptx
│  │      5_Flink的状态管理.pptx8 l, [  a. i" R5 Z3 }
│  │      6_Flink的容错机制.pptx: t* ^7 c. n' E3 K! d
│  │      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.doc0 [$ ~# }+ i  {+ R; o' m. L
│  │      
│  └─2 II_项目_电商用户行为分析, j# i+ X2 R+ l+ X$ r, ~
│          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, l7 C7 {, f* q2 O* Q$ h
│  ├─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5 O& W7 Q- O+ J4 x0 X
│          Stream Processing with Apache Flink.pdf' d, T; s  A# A( X$ }
│         
└─4.代码
    │  FlinkTutorial.rar! N( h5 z, `& G$ u
    │  UserBehaviorAnalysis.rar) V6 F2 N) _( m& k7 y
    │  
    └─Data
            AdClickLog.csv! D: c! T) x8 b: [! i/ L
            apache.log
            LoginLog.csv
            OrderLog.csv% k+ G( X9 U" S, A! o* s* L# J
            ReceiptLog.csv( f7 W5 I8 ^$ W. M: t: f- l8 i
            UserBehavior.csv
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