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基于Flink流处理的动态实时电商实时分析系统视频教程学习课程下载
类型:大数据 编号:IT-2071 发布时间:2019-12-22
小二
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电商实时大数据流分析系统平台Flink实战课程视频教程下载。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。

一、课程大纲
01、项目架构设计.mp4
02、springboot 构建上报服务.mp4
03、spring boot上报服务完善代码编写.mp4
04、模拟数据上报代码编写.mp4
05、kafka环境搭建.mp4
06、上报服务之spring boot 集成kafka.mp4
07、上报服务之集成kafka之windows环境发送失败问题解决.mp4
08、实时分析服务之flink streaming之kafka整合代码讲解.mp4
09、模拟电商浏览记录代码编写.mp4
10、电商浏览记录联调上报服务代码编写.mp4
11、实时热点排行flink代码编写1.mp4
12、实时热点排行flink代码编写2.mp4
13、实时热点排行flink代码编写3.mp4
14、实时热点排行flink代码编写4以及联调测试.mp4
15、redis环境搭建.mp4
16、jedis使用以及flink整合jedis代码编写.mp4
17、联调redis测试讲解.mp4
18、flink单机部署以及flink程序打包讲解.mp4
19、提交flink任务讲解以及flink控制台查看日志讲解.mp4
20、springboot 构建前端展示服务.mp4
21、前端查询服务整合redis.mp4
22、flink分析优化以及分析结果整合前端服务.mp4
23、hadoop环境搭建.mp4
24、hbase环境搭建.mp4
25、hbase工具类代码编写以及业务整合.mp4
26、频道浏览pv,uv代码编写1.mp4
27、flatmap实现频道浏览pv,uv时间周期分析.mp4
28、封装dao层结合hbase进行判重代码编写.mp4
29、分析用户访问状态代码编写1.mp4
30、分析用户访问状态代码编写2.mp4
31、map代码逻辑改造以及reduce代码编写.mp4
32、map和reduce代码改造以及reduce分析结果保存代码编写.mp4
33、模拟真实上报联调测试以及调试.mp4
34、项目打包提交到flink集群讲解.mp4
35、bug调试以及优化1.mp4
36、bug调试以及优化2.mp4
37、hadoop window环境运行配置及flink watermark.mp4
38、flink集群运行任务演示.mp4
39、频道新鲜度map逻辑代码编写.mp4
40、频道新鲜度reduce逻辑代码编写.mp4
41、频道新鲜度reduce sink代码编写.mp4
42、频道浏览地区分布分析代码编写1.mp4
43、频道浏览地区分布分析代码编写2.mp4
44、用户网络分析代码编写1.mp4
45、用户网络分析代码编写2.mp4
46、用户浏览器使用分析代码编写1.mp4
47、用户浏览器使用分析代码编写2.mp4
48、真实业务数据构建1.mp4
49、真实业务数据构建2.mp4
50、hive环境搭建.mp4
51、hive环境搭建补充.mp4
52、sqoop同步业务数据之hive表创建.mp4
53、sqoop同步业务数据之sqoop安装以及sqoop脚本同步数据.mp4
54、flink batch实现产品成交分析代码编写1.mp4
55、flink batch实现产品成交分析代码编写2.mp4
56、spring boot构建接口服务.mp4
57、spring boot接口服务整合hbase实现接口查询.mp4
58、spring cloud整合前端服务调用接口服务代码编写1.mp4
59、spring cloud整合前端服务调用接口服务代码编写2.mp4
60、spring cloud整合前端服务调用接口服务代码编写3.mp4
61、flink table 实现订单分析代码编写1.mp4
62、flink table 实现订单分析代码编写2.mp4
63、flink table订单分析效果演示讲解1.mp4
64、flink table订单分析效果演示以及代码调试优化讲解.mp4
65、flink table订单分析效果演示以及代码调试优化讲解补充1.mp4
资料.rar

二、知识点
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。

三、学习收获
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。  
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