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、WebStorm
Flink1.9.0
DorisDB
Hadoop2.7.5
Hbase2.2.6
Kafka2.1.0
Hive2.2.0
HDFS、MapReduce
Flume、Zookeeper
Binlog、Canal、MySQL
SpringBoot2.0.8.RELEASE
SpringCloud Finchley.SR2
Vue.js、Nodejs、Highcharts、ElementUI
Linux 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Flink
4.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+ElementUI
11.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。  
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