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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。0 z! V- w! T* E' ?; Q
课程内容：+ W# _# ~) T# W: L0 y) x. {
第1讲 0、课程说明
7 F x- W' E7 ^7 l$ k9 \ 第2讲 1、项目架构设计0 a; h) e! m6 j* v: }, {: j$ z; z
第3讲 2、springboot 构建上报服务
) _& |3 l7 J5 }3 A/ I6 q 第4讲 3、spring boot上报服务完善代码编写
* p' k: c/ W Q3 R" C6 P 第5讲 4、模拟数据上报代码编写
6 s2 n# q8 j, H0 J6 o4 q 第6讲 5、kafka环境搭建
* R/ Z: P- t7 H' ~- h1 m 第7讲 6、上报服务之spring boot 集成kafka$ V5 K' I2 D- l
第8讲 7、上报服务之集成kafka之windows环境发送失败问题解决
& a+ Q) Y, N! J7 b 第9讲 8、实时分析服务之flink streaming之kafka整合代码讲解
- b# L. M5 Y; P8 k 第10讲 9、模拟电商浏览记录代码编写
0 p1 z$ }! T* k& y7 J# A! m 第11讲 10、电商浏览记录联调上报服务代码编写
4 t1 s$ v. U T% B; ~ 第12讲 11、频道分析之实时热点排行flink代码编写1
1 h" S/ P& b" a* O! |; V5 @) _' S 第13讲 12、频道分析之实时热点排行flink代码编写2
4 f# j7 Y0 X7 b2 b. v% m/ b- v 第14讲 13、频道分析之实时热点排行flink代码编写3 ^, l" n. Z% Q1 Z( n- p/ G1 ?
第15讲 14、频道分析之实时热点排行flink代码编写4以及联调测试( W1 l* r% X2 Z5 A2 R
第16讲 15、频道分析之redis环境搭建
& L$ O2 _2 s8 R7 W 第17讲 16、频道分析之jedis使用以及flink整合jedis代码编写* O. Z4 u: E9 P# y& j+ G u) T- u
第18讲 17、频道分析之联调redis测试讲解9 D2 G6 d7 ~% w% n5 M6 b
第19讲 18、flink单机部署以及flink程序打包讲解& \) l( }/ y: K' Y9 f, T$ e
第20讲 19、提交flink任务讲解以及flink控制台查看日志讲解
) u, \5 [- s& O8 T7 x* \ 第21讲 20、springboot 构建前端展示服务
' K( J4 i9 I( T, O8 b# g. a 第22讲 21、前端查询服务整合redis
9 G0 w( P' i4 Y6 j/ r; D: q/ p 第23讲 22、 flink分析优化以及分析结果整合前端服务
, H$ ~ f* E3 K t 第24讲 23、 flink分析之hadoop环境搭建
9 B% ]& b3 [% u8 p) x 第25讲 24、 flink分析之hbase环境搭建3 `+ f/ H9 g1 c! r k9 V1 R
第26讲 25、 flink分析之hbase工具类代码编写以及业务整合
4 A' o3 F: A9 v1 D# H1 Y; x, @3 D 第27讲 26、 flink分析之频道浏览pv，uv代码编写1
5 P! ]) J* U3 M, V1 g6 ~ k; L 第28讲 27、 flink分析之flatmap实现频道浏览pv，uv时间周期分析
% h! Z4 p8 c5 `5 u% W9 O 第29讲 28、 flink分析之封装dao层结合hbase进行判重代码编写
/ w8 y& D' M8 B; \ 第30讲 29、 flink分析之分析用户访问状态代码编写1
& m* e1 d6 H# N( |+ m4 f; s 第31讲 30、 flink分析之分析用户访问状态代码编写2
5 d* Y* y4 _" i& l( q 第32讲 31、 flink分析之map代码逻辑改造以及reduce代码编写7 s1 N6 y- O! R( m) Z- @/ H E
第33讲 32、 flink分析之map和reduce代码改造以及reduce分析结果保存代码编写& i. U& M9 u. i) M1 b6 K3 T$ K
第34讲 33、 flink分析之模拟真实上报联调测试以及调试
, n9 s; Z6 V0 F- o! a* f 第35讲 34、 flink分析之项目打包提交到flink集群讲解
# y/ e! }8 {( d, @" h% J5 b' u 第36讲 35、 flink分析之bug调试以及优化1
. L( {) P, | t7 q' R7 X 第37讲 36、 flink分析之bug调试以及优化2
) c# q) ~- ]9 l3 h$ Q" s3 I 第38讲 37、flink分析之hadoop window环境运行配置及flink Watermark- p# u, a7 H. ^5 y7 C+ H
第39讲 38、flink分析之flink集群运行任务演示' M! }# o7 C& N. Y
第40讲 39、flink分析之频道新鲜度map逻辑代码编写 s# {, y# b( p5 [" d' e j
第41讲 40、flink分析之频道新鲜度reduce逻辑代码编写
4 [1 U9 @, m! M2 g9 T# p4 d& a/ S 第42讲 41、flink分析之频道新鲜度reduce sink代码编写
6 _; V" ]: R; D1 w/ K4 H 第43讲 42、 flink分析之频道浏览地区分布分析代码编写1# J) D) Q! R9 r2 `3 J
第44讲 43、 flink分析之频道浏览地区分布分析代码编写2; J1 ?1 f* X6 d" Z
第45讲 44、flink分析之用户网络分析代码编写1
2 a2 C4 |( D" M' q( c) t 第46讲 45、flink分析之用户网络分析代码编写2/ _& c* P$ Y+ l) V
第47讲 46、flink分析之用户浏览器使用分析代码编写1
6 c/ p' x3 |2 @% l 第48讲 47、flink分析之用户浏览器使用分析代码编写2
: N5 z7 v' M3 W; d( z, a 第49讲 48、flink分析之真实业务数据构建1% ~. o1 m8 j9 f0 W X
第50讲 49、flink分析之真实业务数据构建2
8 ? q/ [+ G& x 第51讲 50、flink分析之hive环境搭建
: I- r3 `& J, f6 Z9 B 第52讲 51、flink分析之hive环境搭建补充
3 I# C6 R4 }4 G' I8 y' Q( ? 第53讲 52、flink分析之sqoop同步业务数据之hive表创建! e& Q4 R" {- P3 P
第54讲 53、flink分析之sqoop同步业务数据之sqoop安装以及sqoop脚本同步数据
5 o+ L& A6 P- ?9 X# C9 ~ 第55讲 54、flink分析之flink batch实现产品成交分析代码编写18 b& O2 }8 v1 A1 |# D. N+ B
第56讲 55、flink分析之flink batch实现产品成交分析代码编写2( f4 ^9 s5 b, h; ~+ u( Q
第57讲 56、spring boot构建接口服务) `& }+ M8 }$ @
第58讲 57、spring boot接口服务整合hbase实现接口查询
; }' |$ M; e/ p- }5 G% s! R: U 第59讲 58、spring cloud整合前端服务调用接口服务代码编写1
, A. [$ k2 N" m6 U% r* I1 y 第60讲 59、spring cloud整合前端服务调用接口服务代码编写28 i, e- E# ]) P. g- ?% N+ ^5 v
第61讲 60、spring cloud整合前端服务调用接口服务代码编写3, z0 B, x1 {9 R% E
第62讲 61、flink分析之flink table 实现订单分析代码编写1
6 J+ U' d. V$ i2 Y& h 第63讲 62、flink分析之flink table 实现订单分析代码编写2/ m+ I% O% s; `
第64讲 63、flink分析之flink table订单分析效果演示讲解1
8 q- \+ q+ _ h8 L1 p3 e, { 第65讲 64、flink分析之flink table订单分析效果演示以及代码调试优化讲解* k& H+ \5 i: B3 z* P! u! v) Z
第66讲 65、flink分析之flink table订单分析效果演示以及代码调试优化讲解补充15 k5 u W( p1 j! D
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发表于 2019-12-23 12:23:37
