包含课程

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  1984人 学习人数

  4.6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

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  2242人 学习人数

  4.6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

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  604人 学习人数

  4.9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

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  2568人 学习人数

  4.6分 课程评分
  基于Flink+Hudi构建企业亿级云上实时数据湖教程（PC、移动、小

  随着互联网的发展，数据的不断膨胀，从刚开始的关系型数据库到非关系型数据库，再到大数据技术，技术的不断演进最终是随着数据膨胀而不断改变，最初的数据仓库能解决我们的问题，但是随着时代发展，企业已经不满足于数据仓库，希望有更强大的技术来支撑数据的存储，包括结构化，非结构化的数据等，希望能够积累企业的数据，从中挖掘出更大的价值。基于这个背景，数据湖的技术应运而生。本课程基于真实的企业数据湖案例进行讲解，结合业务实现数据湖平台，让大家在实践中理解和掌握数据湖技术，未来数据湖的需求也会不断加大，希望同学们抓住这个机遇。项目中将以热门的互联网电商业务场景为案例讲解，具体分析指标包含：流量分析，订单分析，用户行为分析，营销分析，广告分析等，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。Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。Hudi的出现解决了现有hadoop体系的几个问题：1、HDFS的可伸缩性限制 2、需要在Hadoop中更快地呈现数据 3、没有直接支持对现有数据的更新和删除 4、快速的ETL和建模 5、要检索所有更新的记录，无论这些更新是添加到最近日期分区的新记录还是对旧数据的更新，Hudi都允许用户使用最后一个检查点时间戳，此过程不用执行扫描整个源表的查询。 本课程包含的技术： 开发工具为：IDEA、WebStorm Flink1.9.0、HudiClickHouseHadoop2.7.5 Hbase2.2.6Kafka2.1.0 Hive2.2.0HDFS、MapReduceSpark、ZookeeperBinlog、Canal、MySQLSpringBoot2.0.2.RELEASE SpringCloud Finchley.RELEASEVue.js、Nodejs、HighchartsLinux Shell编程课程亮点： 1.与企业接轨、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Flink4.Flink join 实战 5.Hudi数据湖技术6.集成指标明细查询 7.主流微服务后端系统 8.数据库实时同步解决方案 9.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS 10.集成SpringCloud实现统一整合方案 11.互联网大数据企业热门技术栈 12.支持海量数据的实时分析 13.支持全端实时数据分析 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。  

  Hudi

  数据湖

  云计算/大数据

  Flink

  大数据

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  889人 学习人数

  4.7分 课程评分
  基于电商业务的全链路数据中台落地方案（全渠道、全环节、全流程）

  在互联网发展浪潮中，数据对于企业的价值是非常大的，怎么管理好数据，以及快速挖掘数据价值，共享数据价值，急需一套解决方案，在数据开发中，核心数据模型的变化是相对缓慢的，同时，对数据进行维护的工作量也非常大；但业务创新的速度、对数据提出的需求的变化，是非常快速的。数据中台的出现，就是为了弥补数据开发和应用开发之间，由于开发速度不匹配，出现的响应力跟不上的问题。数据中台解决的问题，包括：效率问题、协作问题、能力问题，数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。本课程基于真实企业数据中台建设架构进行讲解，带大家构建数据中台，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。课程包含几大模块：数据源管理、数据接入管理、数据质量管理、数据质量报告、数据安全管理、数据中台实战应用等，对于数据中台涉及到的业务以及技术进行详尽的讲解。本课程包含的技术：开发工具为：IDEA、WebStormFlink1.9.0ClickHouseHadoop2.6.0Hbase1.0.0Kafka2.1.0Hive1.0.0HDFS、MapReduceZookeeper、AtlasSpringBoot2.0.8.RELEASESpring MybatisMySQLVue.js、NodejsElemntUI课程亮点：1.与企业接轨、真实工业界产品2.全方位管理、治理数据3.大数据以及业务系统数据与企业接轨4.支撑业务系统数据使用以及共享5.集成IDE可视化查询6.集成元数据管理和数据血缘追溯7.ClickHouse高性能列式存储数据库8.数据中台项目应用实战9.Flink+ClickHouse技术架构10.微服务架构技术SpringBoot技术架构11.后端+大数据技术栈+前端可视化12.提供全方位的技术落地指导支持13.课程凝聚讲师多年实战经验，经验直接复制14.掌握全部内容能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。  

  大数据中台

  云计算/大数据

  数据中台

  大数据

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  2732人 学习人数

  4.6分 课程评分
  基于Flink+Doris构建亿级全端电商实时数据分析平台

  上层应用业务对实时数据的需求，主要包含两部分内容：1、 整体数据的实时分析。2、 AB实验效果的实时监控。这几部分数据需求，都需要进行的下钻分析支持，我们希望能够建立统一的实时OLAP数据仓库，并提供一套安全、可靠的、灵活的实时数据服务。目前每日新增的曝光日志达到几亿条记录，再细拆到AB实验更细维度时，数据量则多达上百亿记录，多维数据组合下的聚合查询要求秒级响应时间，这样的数据量也给团队带来了不小的挑战。OLAP层的技术选型，需要满足以下几点：1：数据延迟在分钟级，查询响应时间在秒级2：标准SQL交互引擎，降低使用成本3：支持join操作，方便维度增加属性信息4：流量数据可以近似去重，但订单行要精准去重5：高吞吐，每分钟数据量在千W级记录，每天数百亿条新增记录6：前端业务较多，查询并发度不能太低通过对比开源的几款实时OLAP引擎，可以发现Doris和ClickHouse能够满足上面的需求，但是ClickHouse的并发度太低是个潜在的风险，而且ClickHouse的数据导入没有事务支持，无法实现exactly once语义，对标准SQL的支持也是有限的。所以针对以上需求Doris完全能解决我们的问题，DorisDB是一个性能非常高的分布式、面向交互式查询的分布式数据库，非常的强大，随着互联网发展，数据量会越来越大，实时查询需求也会要求越来越高，DorisDB人才需求也会越来越大，越早掌握DorisDB，以后就会有更大的机遇。本课程基于真实热门的互联网电商业务场景为案例讲解，具体分析指标包含：AB版本分析，下砖分析，营销分析，订单分析，终端分析等，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。整个课程，会带大家实践一个完整系统，大家可以根据自己的公司业务修改，既可以用到项目中去，价值是非常高的。本课程包含的技术：开发工具为：IDEA、WebStormFlink1.9.0DorisDBHadoop2.7.5Hbase2.2.6Kafka2.1.0Hive2.2.0HDFS、MapReduceFlume、ZookeeperBinlog、Canal、MySQLSpringBoot2.0.8.RELEASESpringCloud Finchley.SR2Vue.js、Nodejs、Highcharts、ElementUILinux Shell编程等课程亮点：1.与企业接轨、真实工业界产品2.DorisDB高性能分布式数据库3.大数据热门技术Flink4.支持ABtest版本实时监控分析5.支持下砖分析6.数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用7.主流微服务后端系统8.天级别与小时级别多时间方位分析9.数据库实时同步解决方案10.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS+ElementUI11.集成SpringCloud实现统一整合方案12.互联网大数据企业热门技术栈13.支持海量数据的实时分析14.支持全端实时数据分析15.全程代码实操，提供全部代码和资料16.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。 

  Flink+Doris

  Doris

  大数据电商实时分析

  云计算/大数据

  大数据

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  2888人 学习人数

  4.6分 课程评分
  基于Flink+Doris构建高性能高扩展的全端实时数据仓库教程

  课程总体架构请观看89讲。数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。数据仓库的应用有：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、智能投放等等。数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的，在企业信息化的过程中，随着信息化工具的升级和新工具的应用，数据量变的越来越大，数据格式越来越多，决策要求越来越苛刻，数据仓库技术也在不停的发展。数据仓库有两个环节：数据仓库的构建与数据仓库的应用。随着IT技术走向互联网、移动化，数据源变得越来越丰富，在原来业  务数据库的基础上出现了非结构化数据，比如网站log，IoT设备数据，APP埋点数据等，这些数据量比以往结构化的数据大了几个量级，对ETL过程、存储都提出了更高的要求。互联网的在线特性也将业务需求推向了实时化 ，随时根据当前客户行为而调整策略变得越来越常见，比如大促过程中库存管理，运营管理等（即既有中远期策略型，也有短期操作型）。同时公司业务互联网化之后导致同时服务的客户剧增，有些情况人工难以完全处理，这就需要机器 自动决策 。比如欺诈检测和用户审核。总结来看，对数据仓库的需求可以抽象成两方面： 实时产生结果、处理和保存大量异构数据。本课程基于真实热门的互联网电商业务场景为案例讲解，结合分层理论和实战对数仓设计进行详尽的讲解，基于Flink+DorisDB实现真正的实时数仓,数据来及分析,实时报表应用。具体数仓报表应用指标包括：实时大屏分析、流量分析、订单分析、商品分析、商家分析等，数据涵盖全端（PC、移动、小程序）应用，与互联网企业大数据技术同步，让大家能够学到大数据企业级实时数据仓库的实战经验。本课程包含的技术： 开发工具为：IDEA、WebStorm Flink 1.11.3Hadoop 2.7.5Hive 2.2.0ZookeeperKafka 2.1.0、Spring boot 2.0.8.RELEASESpring Cloud Finchley.SR2Flume 、Hbase 2.2.6DorisDB 0.13.9、RedisVUE+jQuery+Ajax+NodeJS+ElementUI+Echarts+Datav等课程亮点： 1.与企业接轨、真实工业界产品2.DorisDB高性能分布式数据库3.大数据热门技术Flink最新版4.真正的实时数仓以及分层设计5.海量数据大屏实时报表6.数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用7.主流微服务后端系统8.数据库实时同步解决方案9.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS+ElementUI+Echarts+Datav10.集成SpringCloud实现统一整合方案11.互联网大数据企业热门技术栈12.支持海量数据的实时数仓报表分析13.支持全端实时实时数仓报表分析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。 

  Doris

  云计算/大数据

  实时数据仓库

  Flink

  大数据

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  2257人 学习人数

  4.9分 课程评分
  基于DolphinScheduler构建大数据调度平台

  Apache DolphinScheduler是一个新一代分布式大数据工作流任务调度系统，致力于“解决大数据任务之间错综复杂的依赖关系，整个数据处理开箱即用”。它以 DAG(有向无环图) 的方式将任务连接起来，可实时监控任务的运行状态，同时支持重试、从指定节点恢复失败、暂停及 Kill任务等操作。目前已经有像IBM、腾讯、美团、360等400多家公司生产上使用。 调度系统现在市面上的调度系统那么多,比如老牌的Airflow, Oozie,Kettle,xxl-job ,Spring Batch等等, 为什么要选DolphinScheduler ? DolphinScheduler 的定位是大数据工作流调度。通过把大数据和工作流做了重点标注. 从而可以知道DolphinScheduler的定位是针对于大数据体系。 DolphinScheduler是非常强大的大数据调度工具，有以下一些特点：1、通过拖拽以DAG 图的方式将 Task 按照任务的依赖关系关联起来，可实时可视化监控任务的运行状态；2、支持丰富的任务类型；3、支持工作流定时调度、依赖调度、手动调度、手动暂停/停止/恢复，同时支持失败重试/告警、从指定节点恢复失败、Kill 任务等操作；4、支持工作流全局参数及节点自定义参数设置；5、支持集群HA，通过 Zookeeper实现 Master 集群和 Worker 集群去中心化；6、支持工作流运行历史树形/甘特图展示、支持任务状态统计、流程状态统计；7、支持补数，并行或串行回填数据。课程会带大家构建DolphinScheduler大数据调度平台，实战讲解多种任务调度配置，会基于案例讲解DolphinScheduler使用，让大家在实战中掌握DolphinScheduler。 DolphinScheduler 发展很快 很多公司调度都切换到了DolphinScheduler，掌握DolphinScheduler调度使用势在必行，抓住新技术机遇，为跳巢涨薪做好准备。

  云计算/大数据

  DolphinScheduler

  大数据

  调度系统

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