尚硅谷大数据项目Flink实时数仓

尚硅谷·大数据项目Flink实时数仓插图

课程简介

在大数据处理领域，实时和离线各占非常大的比重，本套视频教程综合展示实时数据处理领域的一个重要应用：实时数仓项目。项目从数据采集开始，分别讲解了针对不同数据采取的不同采集策略，使用的不同数据采集工具。在数据处理部分，将实时采集的数据按照数据建模要求进行合理分层，使用当前最火热的实时计算引擎Flink，对实时计算结果进行可视化展示。

内容包括：搭建用户行为数据的实时数据采集框架Flume-Kafka-Flink；采用Canal、Maxwell、Flink CDC三种方案实现业务数据的实时采集；分层搭建实时数据仓库，包括ODS层、DWD层、DIM层、DWM层、DWS层、ADS层；数据可视化接口的实现；ClickHouse技术的深入讲解……

每一部分讲解均参照实际开发环境，提供了多种问题的解决方案，引导学员对问题进行更深层的思考。通过本套教程的学习，你将掌握企业实际开发中实时数仓搭建的全流程，深入理解Flink的高阶应用实例，掌握开发环节多种框架技术。教程总计40小时+，附赠全部视频、代码、笔记及资料。

教程涵盖的关键技术点：
数仓架构深入讲解、离线架构与实时架构对比分析、SpringBoot项目搭建讲解、Nginx安装配置使用、Flink CDC深入案例分析、Maxwell与Canal对比分析、使用侧输出流分流操作、Flink与HBase交互、Flink状态编程应用、Flink CEP循环模式匹配、双流join、旁路缓存、异步IO编码、ClickHouse多引擎讲解、Flink SQL、数据可视化接口编写、Flink实战优化方案等。

课程目录

001-课程介绍
002-项目介绍
003-采集模块-课程介绍
004-采集模块-数仓分层之为什么分层
005-采集模块-数仓分层之分层明细
006-采集模块-整体需求介绍
007-采集模块-离线架构分析之Sqoop&Flume
008-采集模块-离线架构分析之FlumeTairDirSource问题提出&解决
009-采集模块-离线架构分析之Kafka
010-采集模块-离线架构分析之其他
011-采集模块-实时架构分析
012-采集模块-架构对比
013-采集模块-日志数据采集之需求分析
014-采集模块-日志数据采集之MockJar包测试
015-采集模块-日志数据采集之SpringBoot简单介绍
016-采集模块-日志数据采集之SpringBoot创建项目&简单测试
017-采集模块-日志数据采集之SpringBoot创建项目&加参数测试
018-采集模块-日志数据采集之数据落盘&写入Kafka 编码
019-采集模块-日志数据采集之数据落盘&写入Kafka 本地测试
020-采集模块-日志数据采集之数据落盘&写入Kafka 单机测试
021-采集模块-日志数据采集之Nginx 介绍
022-采集模块-日志数据采集之Nginx 安装&启动
023-采集模块-日志数据采集之Nginx 配置负载均衡&测试
024-采集模块-日志数据采集之集群测试
025-采集模块-业务数据采集之建库&建表
026-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC 什么是CDC&对比
027-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC 介绍
028-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStream方式编码
029-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStream方式测试
030-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStreamAPI 设置CK&打包&开启集群
031-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStreamAPI 打包进行断点续传测
032-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC FlinkSQLAPI 编码&测试
033-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStreamAPI 自定义反序列化器格
034-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStreamAPI 自定义反序列化器编
035-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStreamAPI 自定义反序列化器代
036-采集模块-业务数据采集之FlinkCDC DataStreamAPI&FlinkSQL对比
037-采集模块-业务数据采集之Maxwell 安装说明&测试
038-采集模块-业务数据采集之Canal 安装说明&测试
039-采集模块-业务数据采集之CDC对比
040-采集模块-业务数据采集之读取MySQL数据并写入Kafka 编码
041-采集模块-业务数据采集之读取MySQL数据并写入Kafka 测试
042-DWD&DIM-课程介绍
043-DWD&DIM-行为数据需求分析
044-DWD&DIM-行为数据思路整理&消费Kafka数据
045-DWD&DIM-行为数据将数据转换为JSON对象
046-DWD&DIM-行为数据新老用户校验
047-DWD&DIM-行为数据侧输出流&写入Kafka
048-DWD&DIM-行为数据测试
049-DWD&DIM-业务数据之需求分析
050-DWD&DIM-业务数据之代码逻辑梳理
051-DWD&DIM-业务数据之代码编写消费数据并过滤
052-DWD&DIM-业务数据之代码编写读取配置表创建广播流
053-DWD&DIM-业务数据之代码编写配置表字段分析&建表&JavaBean
054-DWD&DIM-业务数据之代码编写开启配置表Binlog并测试
055-DWD&DIM-业务数据之代码编写连接主流&广播流并分析业务逻辑
056-DWD&DIM-业务数据之代码编写创建TableProcessFunction并初始化相关参数
057-DWD&DIM-业务数据之代码编写处理广播流数据解析数据&建表
058-DWD&DIM-业务数据之代码编写处理广播流数据写入状态
059-DWD&DIM-业务数据之代码编写处理主流数据读取状态&过滤字段
060-DWD&DIM-业务数据之代码编写处理主流数据补充SinkTable&分流
061-DWD&DIM-业务数据之代码编写检查代码
062-DWD&DIM-业务数据之代码编写测试准备
063-DWD&DIM-业务数据之代码编写测试
064-DWD&DIM-业务数据之代码编写将数据写入HBase 编码
065-DWD&DIM-业务数据之代码编写将数据写入Kafka 编码
066-DWD&DIM-业务数据之整体测试环境准备
067-DWD&DIM-业务数据之整体测试测试完成
068-ODS&DWD&DIM-小总结
069-ODS&DWD&DIM-SQL分享需求说明&建表&导数据
070-ODS&DWD&DIM-SQL分享方案一
071-ODS&DWD&DIM-SQL分享方案二
072-ODS&DWD&DIM-SQL分享 HiveOnSpark Bug说明
073-DWM层-需求分析
074-DWM层-访客UV 需求分析
075-DWM层-访客UV 代码编写消费数据并转换为JSON对象
076-DWM层-访客UV 代码编写过滤数据
077-DWM层-访客UV 代码编写设置状态超时时间防止状态过大
078-DWM层-访客UV 代码测试
079-DWM层-跳出明细需求分析
080-DWM层-跳出明细代码编写
081-DWM层-跳出明细代码测试
082-DWM层-跳出明细测试
083-DWM层-跳出明细 CEP 循环模式
084-DWM层-订单宽表需求分析
085-DWM层-订单宽表双流JOIN 官方文档说明
086-DWM层-订单宽表双流JOIN 代码编写
087-DWM层-订单宽表双流JOIN 代码测试
088-DWM层-订单宽表代码编写消费Kafka数据&转换JavaBean&提取事件时间
089-DWM层-订单宽表代码编写订单与订单明细表双流JOIN
090-DWM层-订单宽表代码测试准备工作
091-DWM层-订单宽表代码测试测试完成
092-DWM层-订单宽表关联维度思路梳理
093-DWM层-订单宽表关联维度 JDBCUtil 返回值&参数说明
094-DWM层-订单宽表关联维度 JDBCUtil 查询&封装泛型对象
095-DWM层-订单宽表关联维度 JDBCUtil 测试
096-DWM层-订单宽表关联维度 DimUtil封装&优化的必要性
097-DWM层-订单宽表关联维度优化1旁路缓存思路分析
098-DWM层-订单宽表关联维度优化1旁路缓存 Redis工具类&Key的设计
099-DWM层-订单宽表关联维度优化1旁路缓存代码编写
100-DWM层-订单宽表关联维度优化1旁路缓存代码测试
101-DWM层-订单宽表回顾
102-DWM层-订单宽表关联维度优化2 异步IO说明
103-DWM层-订单宽表关联维度优化2 异步IO编码步骤
104-DWM层-订单宽表关联维度优化2 异步IO编码初始化函数
105-DWM层-订单宽表关联维度优化2 异步IO编码异步函数完成
106-DWM层-订单宽表关联维度优化2 异步IO编码测试准备
107-DWM层-订单宽表关联维度优化2 异步IO编码测试完成
108-DWM层-订单宽表关联维度补充其他维度信息
109-DWM层-订单宽表最终测试
110-DWM层-订单宽表不丢维度数据说明
111-DWM层-支付宽表需求分析
112-DWM层-支付宽表代码编写
113-DWM层-支付宽表代码测试
114-DWM层-支付宽表时间工具类说明
115-DWS层-课程介绍
116-DWS层-访客主题宽表需求分析
117-DWS层-访客主题宽表思路整理&读取Kafka数据
118-DWS层-访客主题宽表处理输出流&union&提取时间戳分组
119-DWS层-访客主题宽表开窗&聚合
120-DWS层-访客主题宽表打印测试
121-DWS层-ClickHouse 课程介绍
122-DWS层-ClickHouse 概述&特点
123-DWS层-ClickHouse 安装准备工作
124-DWS层-ClickHouse 安装&启动
125-DWS层-ClickHouse 数据类型
126-DWS层-ClickHouse 简单引擎介绍
127-DWS层-ClickHouse MergeTree
128-DWS层-ClickHouse MergeTree之Partition By
129-DWS层-ClickHouse MergeTree之Primary Key
130-DWS层-ClickHouse MergeTree之Order By
131-DWS层-ClickHouse MergeTree之TTL
132-DWS层-ClickHouse ReplacingMergeTree
133-DWS层-ClickHouse SummingMergeTree
134-DWS层-ClickHouse 引擎选择分析
135-DWS层-ClickHouse SQL操作一
136-DWS层-ClickHouse SQL操作二
137-DWS层-ClickHouse 副本机制
138-DWS层-ClickHouse 分片机制说明
139-DWS层-ClickHouse 分片机制实操
140-DWS层-访客主题 ClickHouseUtil 创建
141-DWS层-访客主题 ClickHouseUtil 封装
142-DWS层-访客主题 ClickHouseUtil 封装完成
143-DWS层-访客主题 ClickHouseUtil 测试完成
144-DWS层-商品主题需求分析
145-DWS层-商品主题 JavaBean说明
146-DWS层-商品主题代码编写思路整理&消费数据创建流
147-DWS层-商品主题代码编写处理页面日志&收藏数据&购物车数据
148-DWS层-商品主题代码编写处理订单&支付数据
149-DWS层-商品主题代码编写处理退单&评价数据
150-DWS层-商品主题代码编写分组开窗&聚合
151-DWS层-商品主题代码编写关联维度&将数据写入ClickHouse
152-DWS层-商品主题-整体测试
153-DWS层-商品主题-需求分析
154-DWS层-商品主题代码编写创建环境&使用DDL方式读取Kafka数据
155-DWS层-商品主题代码编写分组开窗聚合
156-DWS层-商品主题代码编写将动态表转换为流并打印
157-DWS层-商品主题代码编写将数据写入ClickHouse&测试
158-DWS层-关键词主题需求分析
159-DWS层-关键词主题代码编写分词工具类封装
160-DWS层-关键词主题代码编写分词UDTF
161-DWS层-关键词主题代码编写思路分析&读取数据&建表
162-DWS层-关键词主题代码编写分词&开窗聚合
163-DWS层-关键词主题代码编写动态表转换为流&写入ClickHouse
164-DWS层-关键词主题代码测试
165-数据可视化-课程介绍
166-数据可视化-Sugar 创建大屏
167-数据可视化-Sugar 使用步骤介绍
168-数据可视化-数据接口项目构建
169-数据可视化-数据接口依赖导入&分层说明
170-数据可视化-数据接口 GMV接口 Mapper完成
171-数据可视化-数据接口 GMV接口 Service&Controller完成
172-数据可视化-数据接口 GMV接口测试
173-数据可视化-数据接口 GMV接口对接Sugar
174-数据可视化-数据接口品牌GMV接口 Mapper完成
175-数据可视化-数据接口品牌GMV接口 Service完成
176-数据可视化-数据接口品牌GMV接口 Controller完成
177-数据可视化-数据接口品牌GMV接口测试完成
178-数据可视化-数据接口品牌GMV接口对接Sugar
179-数据可视化-数据接口导入代码&品类GMV&SPU GMV
180-数据可视化-数据接口其他需求图表
181-数据可视化-最终测试
182-Flink优化-课程介绍
183-Flink优化-资源优化之内存设置
184-Flink优化-资源优化之并行度设置
185-Flink优化-资源优化之RockDB配置
186-Flink优化-资源优化之CheckPoint配置
187-Flink优化-资源优化之ParameterTool的介绍
188-Flink优化-反压处理之反压介绍&定位
189-Flink优化-反压处理之反压问题解决
190-Flink优化-数据倾斜之定位问题
191-Flink优化-数据倾斜之KeyBy之前的数据倾斜
192-Flink优化-数据倾斜之KeyBy之后直接聚合
193-Flink优化-数据倾斜之KeyBy之后开窗聚合
194-Flink优化-KafkaSource
195-Flink优化-FlinkSQL优化之MiniBatch
196-Flink优化-FlinkSQL优化之LocalGlobal
197-Flink优化-FlinkSQL优化之SplitDistinct
198-Flink优化-FlinkSQL优化之Agg With Filter
199-Flink优化-FlinkSQL优化之TopN优化
200-Flink优化-FlinkSQL优化之去重方案&其他

免责声明：
①本站所有资源均由用户自发贡献上传，用户自发分享网盘链接，仅限用于试看学习和参考，不得将上述资源用于商业或其它非法用途，否则一切后果请用户自负，与本站无关。
②本站所有资源均为免费提供，目的是让大家节省学习和摸索的成本，所收取的相应费用并非资源销售费用，而是打赏捐赠给资源提供者收集、整理、后期维护服务的辛苦费，与本站无利益关联。若需提供增值服务，则额外打赏资源提供者即可！
③资源下载后，请于24小时内从您的电脑中彻底删除！如您喜欢请移步官方网站购买，将得到更好的学习交流服务。
④所有资源均来自网络，版权归原作者所有，本站仅提供展示信息，一切问题与本站无关！
⑤如若侵犯到您的权益，请提供相关证明文件，按处理流程给我们反馈【侵权资源处理流程】，我们将在72小时内处理！如没有提供相关文件，一律视为诈骗恶搞，将拉黑处理！