大數據技術(shù)基礎 22 講，直擊大數據核心價(jià)值，抓住智能時(shí)代掘金利器

大數據技術(shù)基礎 22 講，直擊大數據核心價(jià)值，抓住智能時(shí)代掘金利器

21講吃透實(shí)時(shí)流計算，攻克實(shí)時(shí)流計算難點(diǎn)，掌握大數據未來(lái)

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這幾年，隨著(zhù)越來(lái)越多的業(yè)務(wù)對數據的實(shí)時(shí)性提出了高要求，實(shí)時(shí)流計算技術(shù)變得越來(lái)越火，阿里、字節、京東等互聯(lián)網(wǎng)大廠(chǎng)都在用它來(lái)處理用戶(hù)興趣分析，實(shí)時(shí)異常檢測、在線(xiàn)反欺詐和金融風(fēng)控等實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)。

然而，想要真正搞懂并會(huì )運用實(shí)時(shí)流計算并不容易，NIO和異步編程、高并發(fā)編程、分布式處理、實(shí)時(shí)算法開(kāi)發(fā)……這些都是阻礙你掌握實(shí)時(shí)流計算的攔路虎。

21講吃透實(shí)時(shí)流計算，攻克實(shí)時(shí)流計算難點(diǎn)，掌握大數據未來(lái)課程目錄

[6417] 開(kāi)篇詞 攻克實(shí)時(shí)流計算難點(diǎn)，掌握大數據未來(lái)！.mp4

[6418] 01 實(shí)時(shí)流計算的通用架構.mp4

[6419] 02 異步和高并發(fā)：為什么 NIO 是異步和高并發(fā)編程的基礎？.mp4

[6420] 03 反向壓力：如何避免異步系統中的 OOM 問(wèn)題？.mp4

[6421] 04 流與異步：為什么說(shuō)掌握流計算先要理解異步編程？.mp4

[6422] 05 有向無(wú)環(huán)圖（DAG）：如何描述、分解流計算過(guò)程？.mp4

[6423] 06 CompletableFuture：如何理解 Java 8 新引入的異步編程類(lèi)？.mp4

[6424] 07 死鎖：為什么流計算應用突然卡住，不處理數據了.mp4

[6425] 08 性能調優(yōu)：如何優(yōu)化流計算應用？.mp4

[6426] 09 流數據操作：最基本的流計算功能.mp4

[6427] 10 時(shí)間維度聚合計算：如何在長(cháng)時(shí)間窗口上實(shí)時(shí)計算聚合值？.mp4

[6428] 11 關(guān)聯(lián)圖譜分析：如何用 Lambda 架構實(shí)現實(shí)時(shí)的社交網(wǎng)絡(luò )分析？.mp4

[6429] 12 事件序列分析：大家都在說(shuō)的 CEP 是怎么一回事？.mp4

[6430] 13 模型學(xué)習和預測：如何檢查流數據異常？.mp4

[6431] 14 狀態(tài)管理：為什么說(shuō)流計算是有“狀態(tài)”的？.mp4

[6432] 15 擴展為集群：如何實(shí)現分布式狀態(tài)存儲？.mp4

[6433] 16 Apache Storm：最早的開(kāi)源流計算框架.mp4

[6434] 17 Spark Streaming：從批處理走向流處理.mp4

[6435] 18 Apache Samza：最簡(jiǎn)潔的開(kāi)源流計算框架.mp4

[6436] 19 Apache Flink：最驚艷的開(kāi)源流計算框架.mp4

[6437] 20 場(chǎng)景案例：如何用 Flink 實(shí)現實(shí)時(shí)風(fēng)控引擎？.mp4

[6438] 21 場(chǎng)景案例：如何用 Flink SQL CDC 實(shí)現實(shí)時(shí)數據同步？.mp4

[6439] 彩蛋 1 竟然還有分布式的 JVM？.mp4

[6440] 彩蛋 2 窮途末路的選擇：Lambda 架構.mp4

[6441] 結束語(yǔ) Java 程序員的成長(cháng)之路和從業(yè)方向.mp4

文檔

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