基于Flink流處理的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)億級(jí)電商實(shí)時(shí)分析（工業(yè)界代碼實(shí)操）

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基于Flink流處理的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)億級(jí)電商實(shí)時(shí)分析（工業(yè)界代碼實(shí)操）附帶源碼

課程目標(biāo)
本課程將基于真實(shí)的電商分析系統(tǒng)構(gòu)建，通過Flink實(shí)現(xiàn)真正的實(shí)時(shí)分析，該系統(tǒng)會(huì)從無(wú)到有一步一步實(shí)戰(zhàn)。
適用人群
適合有Flink基礎(chǔ)的同學(xué)學(xué)習(xí)

基于Flink流處理的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)電商實(shí)時(shí)分析系統(tǒng)

在開始學(xué)習(xí)前給大家說下什么是Flink？

1.Flink是一個(gè)針對(duì)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(shí)現(xiàn)。
2.Apache Flink作為Apache的**項(xiàng)目，F(xiàn)link集眾多優(yōu)點(diǎn)于一身，包括快速、可靠可擴(kuò)展、完全兼容Hadoop、使用簡(jiǎn)便、表現(xiàn)**。
通過以上的描述大家對(duì)Flink有了一個(gè)基本的認(rèn)識(shí)，本套課程不會(huì)講解基礎(chǔ)內(nèi)容，因此建議有Flink基礎(chǔ)的同學(xué)進(jìn)行認(rèn)購(gòu)。

開始學(xué)習(xí)前建議大家認(rèn)真閱讀下文：

隨著人工智能時(shí)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(wù)場(chǎng)景下數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)最通用的做法是：選用批處理的技術(shù)處理全量數(shù)據(jù)，采用流式計(jì)算處理實(shí)時(shí)增量數(shù)據(jù)。在絕大多數(shù)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景之下，用戶的業(yè)務(wù)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(jì)算引擎是不同的。  
因此，用戶通常需要寫兩套代碼。毫無(wú)疑問，這帶來(lái)了一些額外的負(fù)擔(dān)和成本。阿里巴巴的商品數(shù)據(jù)處理就經(jīng)常需要面對(duì)增量和全量?jī)商撞煌�的業(yè)務(wù)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(shù)，用戶只需要根據(jù)自己的業(yè)務(wù)邏輯開發(fā)一套代碼。這樣在各種不同的場(chǎng)景下，不管是全量數(shù)據(jù)還是增量數(shù)據(jù)，亦或者實(shí)時(shí)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(lái)了。對(duì)于電商系統(tǒng)，擁有著龐大的數(shù)據(jù)量，對(duì)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(duì)于電商來(lái)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(yùn)營(yíng)、用戶體驗(yàn)等多方面的作用。因此企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)人才的需求會(huì)持續(xù)旺盛，優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)人才年收入在50-100萬(wàn)。  

目前經(jīng)過10多年的發(fā)展大數(shù)據(jù)技術(shù)也在不斷的更新和進(jìn)步中，大數(shù)據(jù)計(jì)算引擎經(jīng)歷了幾個(gè)過程，從一代的Hadoop Mapreduce、二代的基于有向無(wú)環(huán)圖的TeZ，OOZIE等，到三代的基于內(nèi)存計(jì)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(wàn)，到如今Flink的崛起，相信更多的先機(jī)者會(huì)看到Flink的機(jī)遇。對(duì)于Flink巨頭們?cè)缫呀?jīng)應(yīng)用的非常成熟，比如阿里、Uber、美團(tuán)等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，因此Flink使用會(huì)越來(lái)越多，這是趨勢(shì)，現(xiàn)在很多公司都在往Flink轉(zhuǎn)換，足以可見Flink技術(shù)的先進(jìn)和強(qiáng)大。
本課程將基于真實(shí)的電商分析系統(tǒng)構(gòu)建，通過Flink實(shí)現(xiàn)真正的實(shí)時(shí)分析，該系統(tǒng)會(huì)從無(wú)到有一步一步帶大家實(shí)現(xiàn)，讓大家在實(shí)操中快速掌握Flink技術(shù)。

課程所涵蓋的知識(shí)點(diǎn)包括：Flink、Kafka、Flume、Sqoop、SpringMVC、Redis、HDFS、Mapreduce、Hbase、Hive、SpringBoot、SpringCloud等等

分析指標(biāo)包含：頻道分析、產(chǎn)品分析、用戶分析、活動(dòng)效果分析、營(yíng)銷分析、購(gòu)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(xué)完該課程大家會(huì)對(duì)Flink有非常深入的了解，同時(shí)可以體會(huì)到Flink的強(qiáng)大之處，以及可以結(jié)合自己公司的業(yè)務(wù)進(jìn)行使用，減少自己研究和學(xué)習(xí)Flink的時(shí)間。   

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課程大綱
0、課程說明
1、1項(xiàng)目架構(gòu)設(shè)計(jì)
2、2springboot 構(gòu)建上報(bào)服務(wù)
3、spring boot上報(bào)服務(wù)完善代碼編寫
4、模擬數(shù)據(jù)上報(bào)代碼編寫
5、kafka環(huán)境搭建
6、上報(bào)服務(wù)之spring boot 集成kafka
7、上報(bào)服務(wù)之集成kafka之windows環(huán)境發(fā)送失敗問題
8、實(shí)時(shí)分析服務(wù)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(diào)上報(bào)服務(wù)代碼編寫
11、頻道分析之實(shí)時(shí)熱點(diǎn)排行flink代碼編寫1
12、頻道分析之實(shí)時(shí)熱點(diǎn)排行flink代碼編寫2
13、頻道分析之實(shí)時(shí)熱點(diǎn)排行flink代碼編寫3
14、頻道分析之實(shí)時(shí)熱點(diǎn)排行flink代碼編寫4以及聯(lián)調(diào)測(cè)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(diào)redis測(cè)試講解
18、flink單機(jī)部署以及flink程序打包講解
19、提交flink任務(wù)講解以及flink控制臺(tái)查看日志講解
20、springboot 構(gòu)建前端展示服務(wù)
21、前端查詢服務(wù)整合redis
22、flink分析優(yōu)化以及分析結(jié)果整合前端服務(wù)
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(wù)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(shí)現(xiàn)頻道瀏覽pv，uv時(shí)
28、flink分析之封裝dao層結(jié)合hbase進(jìn)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(shí)上報(bào)聯(lián)調(diào)測(cè)試以及調(diào)試
34、flink分析之項(xiàng)目打包提交到flink集群講解
35、flink分析之bug調(diào)試以及優(yōu)化1
36、flink分析之bug調(diào)試以及優(yōu)化2
37、flink分析之hadoop window環(huán)境運(yùn)行配置
38、flink分析之flink集群運(yùn)行任務(wù)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(luò)分析代碼編寫1
45、flink分析之用戶網(wǎng)絡(luò)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(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)建1
49、flink分析之真實(shí)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)構(gòu)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(bǔ)充
52、flink分析之sqoop同步業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之hive表創(chuàng)建
53、flink分析之sqoop同步業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)之sqoop安裝
54、flink分析之flink batch實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品成交分析
55、flink分析之flink batch實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品成交分析
56、spring boot構(gòu)建接口服務(wù)
57、spring boot接口服務(wù)整合hbase實(shí)現(xiàn)接口查
58、spring cloud整合前端服務(wù)調(diào)用接口服務(wù)代碼編
59、spring cloud整合前端服務(wù)調(diào)用接口服務(wù)代碼編
60、spring cloud整合前端服務(wù)調(diào)用接口服務(wù)代碼編
61、flink分析之flink table 實(shí)現(xiàn)訂單分析代
62、flink分析之flink table 實(shí)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(yǔ)言』] 基于Flink流處理的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)億級(jí)電商實(shí)時(shí)分析（工業(yè)界代碼實(shí)操）

sss2008

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sorrygang

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gt289721103

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xiaocao

在上次？？？

ye1987xx

強(qiáng)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(lái)越火！

hackem1

資源共享吧真是一個(gè)好地方！