大数据Flink技术与实战-课堂实录

基础理论的讲解,以电商作为业务应用场景,介绍一个电商用户行为分析项目的开发实战。

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中级78课时2019/12/10更新

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  • 课程介绍
  • 课程大纲

适合人群:

有一定的 Java、Scala 基础、开发经验

你将会学到:

基础理论的讲解,以电商作为业务应用场景,介绍一个电商用户行为分析项目的开发实战。

课程简介:

  【注:本课程不提供答疑服务】

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学习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多面的了解,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,希望学习Flink及流式处理框架的求职人员


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