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億級電商實時數據分析平臺構建實戰

2020-7-22 17:08| 發布者: 仙豆| 查看: 5984| 評論: 0|原作者: 仙豆

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基于Flink+ClickHouse構建億級電商實時數據分析平臺(PC、移動、小程序)

引用網絡文章開啟本課程的開篇:
在大數據分析領域中,傳統的大數據分析需要不同框架和技術組合才能達到最終的效果,在人力成本,技術能力和硬件成本上以及維護成本讓大數據分析變得成為昂貴的事情。讓很多中小型企業非常苦惱,不得不被迫租賃第三方大型公司的數據分析服務。

ClickHouse開源的出現讓許多想做大數據并且想做大數據分析的很多公司和企業耳目一新。ClickHouse 正是以不依賴Hadoop 生態、安裝和維護簡單、查詢速度快、可以支持SQL等特點在大數據分析領域越走越遠。

本課程采用全新的大數據技術棧:Flink+ClickHouse,讓你體驗到全新技術棧的強大,感受時代變化的氣息,通過學習完本課程可以節省你摸索的時間,節省企業成本,提高企業開發效率。本課程不僅告訴你如何做項目,還會告訴你如何驗證系統如何支撐億級并發,如何部署項目等等。希望本課程對一些企業開發人員和對新技術棧有興趣的伙伴有所幫助,如對我錄制的教程內容有建議請及時交流。


課程概述:
在這個數據爆發的時代,像大型電商的數據量達到百億級別,我們往往無法對海量的明細數據做進一步層次的預聚合,大量的業務數據都是好幾億數據關聯,并且我們需要聚合結果能在秒級返回。

那么我們該如何實現這一需求呢?基于Flink+ClickHouse構建電商億級實時數據分析平臺課程,將帶領大家一步一步從無到有實現一個高性能的實時數據分析平臺,該系統以熱門的互聯網電商實際業務應用場景為案例講解,對電商數據的常見實戰指標以及難點實戰指標進行了詳盡講解,具體指標包括:概況統計、全站流量分析、渠道分析、廣告分析、訂單分析、運營分析(團購、秒殺、指定活動)等,該系統指標分為分鐘級和小時級多時間方位分析,能承載海量數據的實時分析,數據分析涵蓋全端(PC、移動、小程序)應用。

本課程凝聚講師多年一線大數據企業實際項目經驗,大數據企業在職架構師親自授課,全程實操代碼,帶你體驗真實的大數據開發過程,代碼現場調試。通過本課程的學習再加上老師的答疑,你完全可以將本案例直接應用于企業。

項目截圖
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本課程包含的技術:
開發工具為:IDEA、WebStorm
Flink1.9.0
ClickHouse
Hadoop2.6.0
HBase1.0.0
Kafka2.1.0
Hive1.0.0
Jmeter(驗證如何支撐億級并發)
Docker (虛擬化部署)
HDFS、MapReduce
Zookeeper
SpringBoot2.0.2.RELEASE
SpringCloud Finchley.RELEASE Binlog、
Canal
MySQL
Vue.js、Nodejs
Highcharts
Linux Shell編程


課程亮點:
1.與企業無縫對接、真實工業界產品
2.ClickHouse高性能列式存儲數據庫
3.大數據熱門技術Flink新版本
4.Flink join 實戰
5.Flink 自定義輸出路徑實戰
6.全鏈路性能壓力測試
7.虛擬化部署
8.集成指標明細查詢
9.主流微服務后端系統
10.分鐘級別與小時級別多時間方位分析
11.數據庫實時同步解決方案
12.涵蓋主流前端技術VUE+jQuery+Ajax+NodeJS
13.集成SpringCloud實現統一整合方案
14.互聯網大數據企業熱門技術棧
15.支持海量數據的實時分析
16.支持全端實時數據分析
17.全程代碼實操,提供全部代碼和資料
18.提供答疑和提供企業技術方案咨詢
企業一線架構師講授,代碼在老師的指導下企業可以復用,提供企業解決方案。  

課程大綱:
第一課:實時分析服務以及采集服務構建
1、課程說明免費
2、課程價值說明免費
3、數據采集服務構建免費
4、Spring Cloud Eureka構建服務注冊中心
5、日志數據結構深度講解
6、數據采集服務完善以及客戶端數據上報實戰
7、kafka環境搭建以及kafka聯調測試
8、數據采集服務整合kafka
9、flink部署以及任務提交講解
10、flink+kafka構建實時分析服務
11、flink+kafka構建實時分析服務聯調測試以及效果演示

第二課:ClickHouse講解和實戰以及用戶多終端多狀態設計和開發
12、hadoop環境搭建
13、ClickHouse 初識講解
14、ClickHouse安裝詳解以及簡單使用講解
15、ClickHouse數據類型以及常用操作實戰
16、ClickHouse Java使用講解
17、ClickHouse java使用講解
18、日志數據完善優化講解
19、數據收集服務優化完善
20、hbase環境安裝
21、hbase 工具類代碼編寫以及聯調測試
22、用戶狀態設計講解
23、數據收集服務業務處理
24、新增用戶狀態封裝代碼編寫
25、用戶多終端活躍狀態封裝代碼編寫
26、日期工具代碼編寫以及數據收集服務業務處理代碼完善

第三課:全站流量多維度多時間方位分析
27、全站流量分析訪問次數分鐘級map代碼編寫
28、全站流量分析訪問次數分鐘級瀏覽量reduce以及sink代碼編寫
29、全站流量分析新增用戶分鐘級趨勢代碼編寫
30、全站流量分析多時間周期活躍用戶分鐘級趨勢代碼編寫
31、全站流量分析分鐘級用戶趨勢以及分鐘級用戶去重代碼編寫
32、全站流量分析小時級趨勢分析代碼編寫以及巧妙代碼重構
33、全站流量趨勢分析完善補充
34、全站流量分析時間間隔處理代碼編寫
35、flink自定義輸出路徑BucketingSink
36、flink事件數據規則自定義輸出路徑代碼編寫以及效果演示
37、flink自定義輸出路徑StreamingFileSink代碼編寫以及效果演示
38、全站流量分析之flink實現用戶小時級明細map代碼編寫
39、全站流量分析之flink實現小時級明細reduce以及filesink代碼編寫
40、全站流量分析之flink實現小時級明細分區路徑優化代碼編寫

第四課:用戶指標明細以及渠道分析
41、hive安裝實戰
42、hive使用詳解
43、Hive JsonSerde實戰講解
44、全站流量分析小時級用戶明細聯調測試
45、全站流量分析小時級用戶明細bug調試以及問題解決實戰講解
46、hive 分區表實戰講解
47、linux shell編程講解
48、linux crontab實戰講解
49、全站流量用戶明細hive區分表以及添加分區實現
50、全站流量用戶明細定時任務腳本編寫以及定時任務設定
51、渠道分析數據以及指標講解
52、渠道分析分鐘級訪問次數趨勢代碼編寫
53、渠道分析分鐘級新增以及活躍用戶趨勢代碼編寫
54、渠道分析小時級分析代碼編寫
55、渠道分析之小時級用戶明細代碼編寫
56、渠道分析趨勢代碼完善
57、渠道分析之用戶明細hive表構建以及定時任務腳本編寫以及定時任務設定

第五課:業務數據實時同步設計和開發
58、業務數據結構講解
59、業務數據同步之binlog講解
60、業務數據同步之binlog日志查看
61、業務數據同步之canal講解
62、業務數據同步之canal+kafka實時同步業務數據
63、業務數據同步之實戰聯調講解1
64、業務數據同步之實戰聯調講解2
65、業務數據同步之實戰聯調講解3
66、flink+fastJson實時處理binlog數據代碼編寫
67、flink+反射技術實時業務數據提取和存儲
68、kafka 工具類代碼編寫
69、業務數據重定向各個業務topic
70、業務數據實時重定向實戰聯調演示

第六課:廣告多方位分析
71、廣告分析之分鐘級點擊量趨勢
72、廣告分析之用戶趨勢實時分析代碼編寫
73、廣告分析之小時級用戶明細代碼編寫
74、廣告分析之用戶明細hive定時離線導入
75、flink之Join詳解
76、flink之Join實戰代碼編寫
77、flink之Join實戰效果聯調測試
78、廣告分析之廣告轉化率實時分析代碼編寫1
79、廣告分析之廣告轉化率實時分析代碼編寫2

第七課:Clickhouse工具封裝、flink代碼完善以及后端服務和前端vue項目構建
80、ClickHouse業務表構建
81、ClickHouse工具類封裝數據轉換sql代碼編寫
82、ClickHouse工具類封裝數值類型特殊轉換代碼編寫
83、ClickHouse工具類結合jdbc實戰調試數據轉換和數據存儲
84、flink ClickHouseSink代碼完善
85、spring boot 2.x 構建后端接口服務
86、vue.js構建前端項目1
87、vue.js構建前端項目2
88、vue 前端項目模板說明
89、前端系統之vue.js+highcharts構建圖表實戰

第八課:前端系統之Vue+highchart圖表開發、后端接口服務開發、前后端聯調及壓力測試
90、前端系統之全站流量趨勢新增用戶趨勢實戰開發
91、前端系統之vue表格實戰
92、前端系統之vue-resource實現后臺交互實戰
93、前端系統vue代碼完善以及后端接口設計和代碼編寫
94、前端系統聯調后端接口服務實戰講解
95、前端系統vue代碼調試以及跨域問題解決
96、前端系統之highchart點擊事件實戰講解
97、vue 動態參數傳遞以及頁面內部跳轉講解
98、clickhouse表結構優化以及flink sink代碼優化
99、flink日期特殊處理9
100、接口服務整合clickhouse代碼編寫
101、接口服務封裝clickhouse查詢結果以及數據聯調效果演示
102、接口服務之map和set巧妙解決日期亂序數據日期不對稱問題
103、接口服務之代碼坑講解以及解決
104、后端數據聯調前端項目實戰演示
105、接口服務整合hive之hive工具類代碼編寫
106、后端數據服務整合hive代碼編寫
107、壓力測試jemeter詳解
108、flink實時分析系統jemeter壓測實戰

第九課:全站流量以及廣告分析前后端開發、實時分析服務docker化部署、訂單分析開發
109、接口服務以及前端系統完善之全站點擊量趨勢
110、接口服務以及前端系統之全站流量用戶數量趨勢
111、接口服務以及前端系統之全站流量活躍用戶趨勢
112、接口服務以及前端系統完善之渠道分析
113、接口服務之廣告分析點擊趨勢和用戶趨勢代碼編寫
114、廣告分析之廣告列表服務以vue 點擊事件以及自定義函數及前端開發
115、廣告分析之廣告轉化率接口以及前端代碼編寫
116、廣告分析之廣告用戶明細接口以及前端代碼編寫
117、docker 部署實時分析服務之docker安裝
118、docker 部署實時分析服務之dockerfile講解
119、docker部署全流量分析服務實戰
120、docker部署全流量分析服務實戰
121、docker部署全流量分析服務實戰
122、訂單分析之訂單量趨勢分鐘級代碼編寫
123、訂單分析之訂單量趨勢小時級代碼編寫
124、訂單分析之訂單用戶趨勢代碼編寫
125、訂單分析之客單價分析代碼編寫
126、訂單分析完善之clickhouse建表補充

第十課:運營分析開發以及課程總結u
127、運營分析表結構講解
128、運營分析之團購商品類別趨勢分鐘級代碼編寫
129、運營分析之團購商品類別趨勢小時級完善補充
130、運營分析之團購訂單趨勢代碼編寫
131、運營分析之團購用戶趨勢代碼編寫
132、運營分析之團購用戶趨勢代碼編寫補充講解
133、運營分析之秒殺成交訂單趨勢分鐘級代碼編寫
134、運營分析之秒殺成交訂單趨勢小時級代碼編寫
135、運營分析之秒殺支付類型趨勢代碼編寫
136、運營分析之秒殺clickhouse表構建補充
137、運營分析之活動地域趨勢分析代碼編寫
138、運營分析之指定活動訂單趨勢代碼編寫
139、訂單分析后端服務之訂單趨勢以及用戶趨勢接口代碼編寫
140、訂單分析后端服務之客單價接口代碼編寫
141、團購分析后端服務接口代碼編寫1
142、團購分析后端服務接口代碼編寫2
143、秒殺活動分析后端服務接口代碼編寫
144、指定活動分析后端服務接口代碼編寫
145、訂單分析前端代碼開發
146、團購分析前端代碼開發
147、秒殺分析以及活動分析前端代碼開發講解
148、clickhouse實現實時概況統計實戰
149、clickhouse實現實時概況統計實戰
150、前端項目完善
151、前端項目完善
152、課程總結
153、項目最終效果演示

授課時間:
課程將于2021年1月11日開課,課程持續時間大約為12周。

課程環境:
開發工具為:IDEA、WebStorm

授課對象:
本課程針對具有一定的Java、大數據基礎與相關大數據框架經驗,想通過本項目的學習,掌握Flink+ClickHouse技術棧的綜合應用以及提高自己大數據的技能的同學。同時歡迎想入行大數據,或者對大數據Flink+ClickHouse技術棧感興趣及想跳槽拿高薪的同學們加入,一起成長一起進步。

講師介紹:
友凡
多年移動互聯網產品設計和開發經驗,帶領團隊完成多個知名互聯網產品,歷任多家知名公司Java和大數據架構師,負責過多個大型Java和大數據系統的架構和開發。精通Java、Go、Python、Hadoop、Storm、Spark、Docker、NoSQL等語言和大數據技術,對分布式、高并發、高可用、微服務、緩存、虛擬化、海量數據處理有豐富的實戰經驗和解決方案。IT一線行業8年實戰經驗,教程案例均來自真實工業界開發場景。

收獲預期:
該系統以熱門的互聯網電商實際業務應用場景為案例講解,對電商數據的常見實戰指標以及難點實戰指標進行了詳盡講解,學完后能通過以上技術自主開發一套高并發高可用的實時數據分析系統。學員還可以對企業的大數據開發過程一目了然,全部掌握本課程內容能夠滿足企業級的大數據開發人才需求。

課程試聽:


新穎的課程收費形式:“逆向收費”約等于免費學習,僅收取100元固定收費+300元暫存學費,學習圓滿則全額獎勵返還給學員!

本門課程本來打算完全免費,某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動,為了防止一些朋友在學習途中半途而廢,浪費了講師的付出,為此我們計劃模仿某些健身課程,使用“逆向收費”的方法。
在報名時每位報名者收取400元,其中100元為固定 收費,另外300是暫存學費,即如果學員能完成全部課程要求,包括完成全部的書面和互動作業,則300元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務,則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力!

課程授課方式:
1、 學習方式:老師發布教學資料、教材,幻燈片和視頻,學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。
2、 學習作業:老師每周布置書面及互動作業,學員需按時按質完成作業。
3、 老師輔導:根據作業批改中發現的問題,針對性給予輔導,幫助大家掌握知識。
4、 結業測驗:通過測驗,完成學業。

您是否對此課程還有疑問,那么請 點擊進入 FAQ,您的問題將基本得到解答
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