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
[我要扒资料]