基于Flink流處理的動態(tài)實時億級電商實時分析（工業(yè)界代碼實操）

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基于Flink流處理的動態(tài)實時億級電商實時分析（工業(yè)界代碼實操）附帶源碼

課程目標
本課程將基于真實的電商分析系統(tǒng)構建，通過Flink實現(xiàn)真正的實時分析，該系統(tǒng)會從無到有一步一步實戰(zhàn)。
適用人群
適合有Flink基礎的同學學習

基于Flink流處理的動態(tài)實時電商實時分析系統(tǒng)

在開始學習前給大家說下什么是Flink？

1.Flink是一個針對流數(shù)據(jù)和批數(shù)據(jù)的分布式處理引擎，主要用Java代碼實現(xiàn)。
2.Apache Flink作為Apache的**項目，F(xiàn)link集眾多優(yōu)點于一身，包括快速、可靠可擴展、完全兼容Hadoop、使用簡便、表現(xiàn)**。
通過以上的描述大家對Flink有了一個基本的認識，本套課程不會講解基礎內容，因此建議有Flink基礎的同學進行認購。

開始學習前建議大家認真閱讀下文：

隨著人工智能時代的降臨，數(shù)據(jù)量的爆發(fā)，在典型的大數(shù)據(jù)的業(yè)務場景下數(shù)據(jù)業(yè)務最通用的做法是：選用批處理的技術處理全量數(shù)據(jù)，采用流式計算處理實時增量數(shù)據(jù)。在絕大多數(shù)的業(yè)務場景之下，用戶的業(yè)務邏輯在批處理和流處理之中往往是相同的。但是，用戶用于批處理和流處理的兩套計算引擎是不同的。  
因此，用戶通常需要寫兩套代碼。毫無疑問，這帶來了一些額外的負擔和成本。阿里巴巴的商品數(shù)據(jù)處理就經(jīng)常需要面對增量和全量兩套不同的業(yè)務流程問題，所以阿里就在想，我們能不能有一套統(tǒng)一的大數(shù)據(jù)引擎技術，用戶只需要根據(jù)自己的業(yè)務邏輯開發(fā)一套代碼。這樣在各種不同的場景下，不管是全量數(shù)據(jù)還是增量數(shù)據(jù)，亦或者實時處理，一套方案即可全部支持，這就是阿里選擇Flink的背景和初衷。
隨著互聯(lián)網(wǎng)不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)量不斷的增加，大數(shù)據(jù)也是快速的發(fā)展起來了。對于電商系統(tǒng)，擁有著龐大的數(shù)據(jù)量，對于這么龐大的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的分析已經(jīng)滿足不了需求。對于電商來說，大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析是很重要的，它承載著公司的戰(zhàn)略部署，以及運營、用戶體驗等多方面的作用。因此企業(yè)對大數(shù)據(jù)人才的需求會持續(xù)旺盛，優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)人才年收入在50-100萬。  

目前經(jīng)過10多年的發(fā)展大數(shù)據(jù)技術也在不斷的更新和進步中，大數(shù)據(jù)計算引擎經(jīng)歷了幾個過程，從一代的Hadoop Mapreduce、二代的基于有向無環(huán)圖的TeZ，OOZIE等，到三代的基于內存計算的Spark，再到**的第四代Flink。 早期的Hadoop開發(fā)通過搭建環(huán)境收入都可以輕松破萬，到如今Flink的崛起，相信更多的先機者會看到Flink的機遇。對于Flink巨頭們早已經(jīng)應用的非常成熟，比如阿里、Uber、美團等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，因此Flink使用會越來越多，這是趨勢，現(xiàn)在很多公司都在往Flink轉換，足以可見Flink技術的先進和強大。
本課程將基于真實的電商分析系統(tǒng)構建，通過Flink實現(xiàn)真正的實時分析，該系統(tǒng)會從無到有一步一步帶大家實現(xiàn)，讓大家在實操中快速掌握Flink技術。

課程所涵蓋的知識點包括：Flink、Kafka、Flume、Sqoop、SpringMVC、Redis、HDFS、Mapreduce、Hbase、Hive、SpringBoot、SpringCloud等等

分析指標包含：頻道分析、產品分析、用戶分析、活動效果分析、營銷分析、購物車分析、訂單分析等

課程所用到的

開發(fā)環(huán)境為：Window7
開發(fā)工具為：IDEA
開發(fā)版本為：Flink1.6.1、Hadoop2.6.0、Hbase1.0.0、Hive1.1.0
學完該課程大家會對Flink有非常深入的了解，同時可以體會到Flink的強大之處，以及可以結合自己公司的業(yè)務進行使用，減少自己研究和學習Flink的時間。   

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課程大綱
0、課程說明
1、1項目架構設計
2、2springboot 構建上報服務
3、spring boot上報服務完善代碼編寫
4、模擬數(shù)據(jù)上報代碼編寫
5、kafka環(huán)境搭建
6、上報服務之spring boot 集成kafka
7、上報服務之集成kafka之windows環(huán)境發(fā)送失敗問題
8、實時分析服務之flink streaming之kafk
9、模擬電商瀏覽記錄代碼編寫
10、電商瀏覽記錄聯(lián)調上報服務代碼編寫
11、頻道分析之實時熱點排行flink代碼編寫1
12、頻道分析之實時熱點排行flink代碼編寫2
13、頻道分析之實時熱點排行flink代碼編寫3
14、頻道分析之實時熱點排行flink代碼編寫4以及聯(lián)調測試
15、頻道分析之redis環(huán)境搭建
16、頻道分析之jedis使用以及flink整合jedis代
17、頻道分析之聯(lián)調redis測試講解
18、flink單機部署以及flink程序打包講解
19、提交flink任務講解以及flink控制臺查看日志講解
20、springboot 構建前端展示服務
21、前端查詢服務整合redis
22、flink分析優(yōu)化以及分析結果整合前端服務
23、flink分析之hadoop環(huán)境搭建
24、flink分析之hbase環(huán)境搭建
25、flink分析之hbase工具類代碼編寫以及業(yè)務整合
26、flink分析之頻道瀏覽pv，uv代碼編寫1
27、flink分析之flatmap實現(xiàn)頻道瀏覽pv，uv時
28、flink分析之封裝dao層結合hbase進行判重代碼
29、flink分析之分析用戶訪問狀態(tài)代碼編寫1
30、flink分析之分析用戶訪問狀態(tài)代碼編寫2
31、flink分析之map代碼邏輯改造以及reduce代碼
32、flink分析之map和reduce代碼改造以及red
33、flink分析之模擬真實上報聯(lián)調測試以及調試
34、flink分析之項目打包提交到flink集群講解
35、flink分析之bug調試以及優(yōu)化1
36、flink分析之bug調試以及優(yōu)化2
37、flink分析之hadoop window環(huán)境運行配置
38、flink分析之flink集群運行任務演示
39、flink分析之頻道新鮮度map邏輯代碼編寫
40、flink分析之頻道新鮮度reduce邏輯代碼編寫
41、flink分析之頻道新鮮度reduce sink代碼編
42、flink分析之頻道瀏覽地區(qū)分布分析代碼編寫1
43、flink分析之頻道瀏覽地區(qū)分布分析代碼編寫2
44、flink分析之用戶網(wǎng)絡分析代碼編寫1
45、flink分析之用戶網(wǎng)絡分析代碼編寫2
46、flink分析之用戶瀏覽器使用分析代碼編寫1
47、flink分析之用戶瀏覽器使用分析代碼編寫2
48、flink分析之真實業(yè)務數(shù)據(jù)構建1
49、flink分析之真實業(yè)務數(shù)據(jù)構建2
50、flink分析之hive環(huán)境搭建1
51、flink分析之hive環(huán)境搭建補充
52、flink分析之sqoop同步業(yè)務數(shù)據(jù)之hive表創(chuàng)建
53、flink分析之sqoop同步業(yè)務數(shù)據(jù)之sqoop安裝
54、flink分析之flink batch實現(xiàn)產品成交分析
55、flink分析之flink batch實現(xiàn)產品成交分析
56、spring boot構建接口服務
57、spring boot接口服務整合hbase實現(xiàn)接口查
58、spring cloud整合前端服務調用接口服務代碼編
59、spring cloud整合前端服務調用接口服務代碼編
60、spring cloud整合前端服務調用接口服務代碼編
61、flink分析之flink table 實現(xiàn)訂單分析代
62、flink分析之flink table 實現(xiàn)訂單分析代
63、flink分析之flink table訂單分析效果演示
64、flink分析之flink table訂單分析效果演示
65、flink分析之flink table訂單分析效果演示

lonelyboy568

[『編程語言』] 基于Flink流處理的動態(tài)實時億級電商實時分析（工業(yè)界代碼實操）

sss2008

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sorrygang

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xiaocao

在上次？？？

ye1987xx

強大的資源共享吧，一定給你多拉人推薦！

zhaoysg

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qwertyuiop1822

祝資源共享吧越來越火！

hackem1

資源共享吧真是一個好地方！