21讲吃透实时流计算


课程介绍:

本课程是《21讲吃透实时流计算教程》,课程是吾爱自学收集整理,只为让更多的伙伴能找到自己想要的课程!

这几年,随着越来越多的业务对数据的实时性提出了高要求,实时流计算技术变得越来越火,字节、阿里、京东等互联网大厂都在用它来处理用户兴趣分析,实时异常检测、在线反欺诈和金融风控等实时业务。然而,想要真正搞懂并会运用实时流计算并不容易,NIO和异步编程、分布式处理、高并发编程、实时算法开发……这些都是阻碍你掌握实时流计算的拦路虎。

专栏解读:

为了帮你攻克相关技术难点,专栏给你设计了一条系统、高效的学习路径,共四个模块,从“实时算法”和“系统架构”两方面入手,由浅入深、自底而上带你扎实掌握实时流计算。


讲师简介:

周爽:资深系统架构师。曾就职于华为技术有限公司 2012 实验室高斯部门,从事实时分析型内存数据库 RTANA 研发,并搭建了最初版本的华为公有云 RDS 服务系统,特别擅长高并发编程以及实时流计算技术,有 7 年 Java 相关开发经验。还曾担任上海行邑 Maxent 移动反欺诈产品项目负责人及技术负责人,负责移动设备指纹及反欺诈技术研发。现著有《实时流计算系统设计与实现》一书。


课程目录:

01 实时流计算的通用架构

02 异步和高并发:为什么 NIO 是异步和高并发编程的基础?

03 反向压力:如何避免异步系统中的 OOM 问题?

04 流与异步:为什么说掌握流计算先要理解异步编程?

05 有向无环图(DAG):如何描述、分解流计算过程?

06 CompletableFuture:如何理解 Java 8 新引入的异步编程类?

07 死锁:为什么流计算应用突然卡住,不处理数据了

08 性能调优:如何优化流计算应用?

09 流数据操作:最基本的流计算功能.

10 时间维度聚合计算:如何在长时间窗口上实时计算聚合值

11 关联图谱分析:如何用 Lambda 架构实现实时的社交网络分析?

12 事件序列分析:大家都在说的 CEP 是怎么一回事?

13 模型学习和预测:如何检查流数据异常?

14 状态管理:为什么说流计算是有“状态”的?

15 扩展为集群:如何实现分布式状态存储?

16 Apache Storm:最早的开源流计算框架

17 Spark Streaming:从批处理走向流处理

18 Apache Samza:最简洁的开源流计算框架

19 Apache Flink:最惊艳的开源流计算框架

20 场景案例:如何用 Flink 实现实时风控引擎?

21 场景案例:如何用 Flink SQL CDC 实现实时数据同步?

彩蛋 1 竟然还有分布式的 JVM?

彩蛋 2 穷途末路的选择:Lambda 架构

结束语 Java 程序员的成长之路和从业方向

开篇词 攻克实时流计算难点,掌握大数据未来!


网盘截图:

 

 

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