包含课程

  • 27人 学习人数
    5.0分 课程评分
    基于Flink+ClickHouse构建亿级电商实时数据分析平台(PC
    引用网络文章开启本课程的开篇: 在大数据分析领域中,传统的大数据分析需要不同框架和技术组合才能达到最终的效果,在人力成本,技术能力和硬件成本上以及维护成本让大数据分析变得成为昂贵的事情。让很多中小型企业非常苦恼,不得不被迫租赁第三方大型公司的数据分析服务。  ClickHouse开源的出现让许多想做大数据并且想做大数据分析的很多公司和企业耳目一新。ClickHouse 正是以不依赖Hadoop 生态、安装和维护简单、查询速度快、可以支持SQL等特点在大数据分析领域越走越远。  本课程采用全新的大数据技术栈:Flink+ClickHouse,让你体验到全新技术栈的强大,感受时代变化的气息,通过学习完本课程可以节省你摸索的时间,节省企业成本,提高企业开发效率。本课程不仅告诉你如何做项目,还会告诉你如何验证系统如何支撑亿级并发,如何部署项目等等。希望本课程对一些企业开发人员和对新技术栈有兴趣的伙伴有所帮助,如对我录制的教程内容有建议请及时交流。 课程概述:在这个数据爆发的时代,像大型电商的数据量达到百亿级别,我们往往无法对海量的明细数据做进一步层次的预聚合,大量的业务数据都是好几亿数据关联,并且我们需要聚合结果能在秒级返回。  那么我们该如何实现这一需求呢?基于Flink+ClickHouse构建电商亿级实时数据分析平台课程,将带领大家一步一步从无到有实现一个高性能的实时数据分析平台,该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,对电商数据的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解,具体指标包括:概况统计、全站流量分析、渠道分析、广告分析、订单分析、运营分析(团购、秒杀、指定活动)等,该系统指标分为分钟级和小时级多时间方位分析,能承载海量数据的实时分析,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用。 本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验,大数据企业在职架构师亲自授课,全程实操代码,带你体验真实的大数据开发过程,代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑,你完全可以将本案例直接应用于企业。 本套课程可以满足世面上绝大多数大数据企业级的海量数据实时分析需求,全部代码在老师的指导下可以直接部署企业,支撑千亿级并发数据分析。项目代码也是具有极高的商业价值的,大家可以根据自己的业务进行修改,便可以使用。  本课程包含的技术: 开发工具为:IDEA、WebStorm Flink1.9.0 ClickHouseHadoop2.6.0 Hbase1.0.0 Kafka2.1.0 Hive1.0.0 Jmeter(验证如何支撑亿级并发)Docker (虚拟化部署)HDFS、MapReduce Zookeeper SpringBoot2.0.2.RELEASE SpringCloud Finchley.RELEASE Binlog、Canal MySQL Vue.js、Nodejs Highcharts Linux Shell编程  课程亮点: 1.与企业对接、真实工业界产品 2.ClickHouse高性能列式存储数据库 3.大数据热门技术Flink新版本 4.Flink join 实战 5.Flink 自定义输出路径实战 6.全链路性能压力测试 7.虚拟化部署 8.集成指标明细查询 9.主流微服务后端系统 10.分钟级别与小时级别多时间方位分析 11.数据库实时同步解决方案 12.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS 13.集成SpringCloud实现统一整合方案 14.互联网大数据企业热门技术栈 15.支持海量数据的实时分析 16.支持全端实时数据分析 17.全程代码实操,提供全部代码和资料 18.提供答疑和提供企业技术方案咨询 企业一线架构师讲授,代码在老师的指导下企业可以复用,提供企业解决方案。  版权归作者所有,盗版将进行法律维权。 
    ClickHouse
    云计算/大数据
    电商实时数据分析平台
    大数据分析平台
    Flink
  • 55人 学习人数
    5.0分 课程评分
    基于Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像平台(PC
    用户画像作为大数据的根基,它抽象出一个用户的信息全貌,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息,提供了足够的数据基础,奠定了大数据时代的基石。 用户画像,即用户信息标签化,就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后,抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础,能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。 用户画像系统能很好地帮助企业分析用户的行为与消费习惯,可以预测商品的发展的趋势,提高产品质量,同时提高用户满意度。构建一个用户画像,包括数据源端数据收集、数据预处理、行为建模、构建用户画像。有些标签是可以直接获取到的,有些标签需要通过数据挖掘分析到!本套课程会带着你一步一步的实现用户画像案例,掌握了本套课程内容,可以让你感受到Flink+ClickHouse技术架构的强大和大数据应用的广泛性。 在这个数据爆发的时代,像大型电商的数据量达到百亿级别,我们往往无法对海量的明细数据做进一步层次的预聚合,大量的业务数据都是好几亿数据关联,并且我们需要聚合结果能在秒级返回。 包括我们的画像数据,也是有这方便的需求,那怎么才能达到秒级返回呢?ClickHouse正好满足我们的需求,它是非常的强大的。 本课程采用Flink+ClickHouse技术架构实现我们的画像系统,通过学习完本课程可以节省你摸索的时间,节省企业成本,提高企业开发效率。希望本课程对一些企业开发人员和对新技术栈有兴趣的伙伴有所帮助,如对我录制的教程内容有建议请及时交流。项目中采用到的算法包含Logistic Regression、Kmeans、TF-IDF等,Flink暂时支持的算法比较少,对于以上算法,本课程将带大家用Flink实现,并且结合真实场景,学完即用。系统包含所有终端的数据(移动端、PC端、小程序端),支持亿级数据量的分析和查询,并且是实时和近实时的对用户进行画像计算。本课程包含的画像指标包含:概况趋势,基础属性,行为特征,兴趣爱好,风险特征,消费特征,营销敏感度,用户标签信息,用户群里,商品关键字等几大指标模块,每个指标都会带大家实现。课程所涵盖的知识点包括:开发工具为:IDEA FlinkClickhouseHadoopHbaseKafkaCanalbinlogSpringBootSpringCloudHDFSVue.jsNode.jsElemntUIEcharts等等 课程亮点: 1.企业级实战、真实工业界产品 2.ClickHouse高性能列式存储数据库 3.提供原始日志数据进行效果检测 4.Flink join企业级实战演练 5.第四代计算引擎Flink+ClickHouse技术架构6.微服务架构技术SpringBoot+SpringCloud技术架构7.算法处理包含Logistic Regression、Kmeans、TF-IDF等8.数据库实时同步落地方案实操9.统计终端的数据(移动端、PC端、小程序端) 10.支撑亿级海量数据的用户画像平台11.实时和近实时的对用户进行画像计算12.后端+大数据技术栈+前端可视化13.提供技术落地指导支持 14.课程凝聚讲师多年实战经验,经验直接复制15.掌握全部内容能独立进行大数据用户平台的设计和实操企业一线架构师讲授,代码在老师的指导下企业可以复用,提供企业解决方案。  版权归作者所有,盗版将进行法律维权。 
    用户画像
    ClickHouse
    云计算/大数据
    Flink
    大数据
  • 72人 学习人数
    5.0分 课程评分
    高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现(PC、移动、小程序)
    数据仓库(Data Warehouse)简称DW或DWH,是数据库的一种概念上的升级,可以说是为满足新需求设计的一种新数据库,而这个数据库是需容纳更多的数据,更加庞大的数据集,从逻辑上讲数据仓库和数据库是没有什么区别的。为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支撑的战略集合,主要是用于数据挖掘和数据分析,以建立数据沙盘为基础,为消灭消息孤岛和支持决策为目的而创建的。 数据仓库的应用 1.数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学习、风险控制、无人驾驶。 2.数据化运营、精准运营。 3.广告精准、智能投放。 随着我们从IT时代步入DT时代,数据积累量也与日俱增,同时伴随着互联网的发展,越来越多的应用场景产生,传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂, 因此基于大数据构建的数据仓库先在互联网行业得到了尝试。 高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现(PC、移动、小程序) ,以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解,对电商数据仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解,具体指标包括:每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量域多方位分析、营销域多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等,数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用,与互联网企业大数据技术同步,让大家能够真正学到大数据企业级数据仓库的实战经验。本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验,大数据企业在职架构师亲自授课,全程实操代码,带你体验真实的大数据开发过程,代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑,你完全可以将本案例直接应用于企业。本套课程可以满足世面上绝大多数大数据企业级的数据仓库业务场景,全部代码可以直接部署企业,支撑亿级并发数据分析。该项目代码也是具有极高的商业价值的,大家可以根据自己的业务进行修改,便可以使用。本课程包含的技术:  开发工具为:IDEA、WebStorm Flink1.9.0 Greenplum5.0.0 Hadoop2.6.0 Hbase1.0.0 Kafka2.1.0 Hive1.1.0 HDFS、MapReduce Redis、Flume Sqoop、Zookeeper MyBatis、EhCache SpringBoot2.0.2.RELEASE SpringCloud Finchley.RELEASE Binlog、Canal MySQL、MyCat Vue.js、Nodejs Highcharts课程亮点: 1.与企业对接、真实工业界产品  2.支持海量数据的分析 3.支持全端实时数据分析 4.通用数据仓库分层解决方案 5.数据库实时同步解决方案 6.主流微服务后端系统 7.电商数据仓库实战指标 8.实时加离线多方位分析 9.互联网大数据企业热门技术栈 10.分布式数据库存储解决方案 11.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS 12.大数据热门技术Flink新版本13.集成SpringCloud实现统一整合方案 14.全程代码实操,提供全部代码和资料 15.提供答疑和提供企业技术方案咨询企业一线架构师讲授,代码企业直接复用,提供企业解决方案。  版权归作者所有,盗版将进行法律维权。 
    大数据数据仓库
    数据仓库
    云计算/大数据
    实时数据仓库
    大数据

套餐介绍

课题一基于Flink+ClickHouse构建亿级电商全端实时数据分析平台(PC、移动、小程序) 课题二基于Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像平台(PC、移动、小程序) 课题三高性能高扩展的千亿级实时数据仓库全实现 本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验,大数据企业在职架构师亲自授课,全程实操代码,带你体验真实的大数据开发过程,代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑,你完全可以将本案例直接应用于企业。
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