基于Flink流处理的动态实时亿级电商实时分析（工业界代码实操）

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基于Flink流处理的动态实时亿级电商实时分析（工业界代码实操）附带源码

课程目标
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实战。
适用人群
适合有Flink基础的同学学习

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**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**。
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**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。   

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

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[『编程语言』] 基于Flink流处理的动态实时亿级电商实时分析（工业界代码实操）

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