近年来,随着越来越多的业务对数据实时性的要求越来越高,实时流计算技术越来越受欢迎,阿里、字节、京东等互联网制造商正在处理用户兴趣分析、实时异常检测、在线反欺诈、金融风险控制等实时业务

课程目录

开篇词  克服实时流计算的困难,掌握大数据的未来!.mp4

01  通用架构实时流程计算.mp4

02  为什么异步和高并发: NIO 是异步和高并发编程的基础吗?.mp4

03  反向压力:如何避免异步系统中的异步 OOM 问题?.mp4

04  流与异步:为什么要先理解异步编程,才能掌握流计算?.mp4

05  有向无环图(DAG):如何描述和分解流计算过程?.mp4

06  CompletableFuture:如何理解 Java 8 新引进的异步编程?.mp4

07  死锁:为什么流计算应用突然卡住,不处理数据?.mp4

08  性能调优:如何优化流量计算应用?.mp4

09  流数据操作:最基本的流计算功能.mp4

10  时间维度聚合计算:如何在长时间窗口上实时计算聚合值?.mp4

11  关联图谱分析:如何使用 Lambda 实现实时社交网络分析的架构?.mp4

12  事件序列分析:大家都在说。 CEP 怎么回事?.mp4

13  模型学习与预测:如何检查流数据异常?.mp4

14  状态管理:为什么说流计算有“状态”?.mp4

15  扩展到集群:如何实现分布式存储?.mp4

16  Apache Storm:最早的开源流计算框架.mp4

17  Spark Streaming:从批处理到流处理.mp4

18  Apache Samza:最简单的开源流计算框架.mp4

19  Apache Flink:最惊艳的开源流计算框架.mp4

20  场景案例:如何使用 Flink 实时风险控制引擎?.mp4

21  场景案例:如何使用 Flink SQL CDC 实现实时数据同步?.mp4

彩蛋 1  甚至有分布式 JVM?.mp4

彩蛋 2  穷途末路的选择:Lambda 架构.mp4

结束语  Java 程序员的成长道路和就业方向.mp4

文档

开篇词  克服实时流计算的困难,掌握大数据的未来!.md

01  通用架构实时流计算.md

02  为什么异步和高并发: NIO 是异步和高并发编程的基础吗?.md

03  反向压力:如何避免异步系统中的异步 OOM 问题?.md

04  流与异步:为什么要先理解异步编程,才能掌握流计算?.md

05  有向无环图(DAG):如何描述和分解流计算过程?.md

06  CompletableFuture:如何理解 Java 8 新引进的异步编程?.md

07  死锁:为什么流计算应用突然卡住,不处理数据?.md

08  性能调优:如何优化流量计算应用?.md

09  流量数据操作:最基本的流量计算功能.md

10  时间维度聚合计算:如何在长时间窗口上实时计算聚合值?.md

11  关联图谱分析:如何使用 Lambda 实现实时社交网络结构分析?.md

12  事件序列分析:大家都在说。 CEP 发生了什么事?.md

13  模型学习与预测:如何检查流数据异常?.md

14  状态管理:为什么说流计算有“状态”?.md

15  扩展到集群:如何实现分布式存储?.md

16  Apache Storm:最早的开源流计算框架.md

17  Spark Streaming:从批处理到流处理.md

18  Apache Samza:最简单的开源流计算框架.md

19  Apache Flink:最惊艳的开源流计算框架.md

20  场景案例:如何使用 Flink 实时风险控制引擎?.md

21  场景案例:如何使用 Flink SQL CDC 实现实时数据同步?.md

彩蛋 1  甚至有分布式 JVM?.md

彩蛋 2  穷途末路的选择:Lambda 架构.md

结束语  Java 程序员的成长道路和就业方向.md

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