拉勾教育 21讲吃透实时流计算
内容简介
课程背景
这几年，随着越来越多的业务对数据的实时性提出了高要求，实时流计算技术变得越来越火，阿里、字节、京东等互联网大厂都在用它来处理用户兴趣分析，实时异常检测、在线反欺诈和金融风控等实时业务。
然而，想要真正搞懂并会运用实时流计算并不容易，NIO和异步编程、高并发编程、分布式处理、实时算法开发……这些都是阻碍你掌握实时流计算的拦路虎。
专栏解读
为了帮你攻克相关技术难点，专栏给你设计了一条系统、高效的学习路径，共四个模块，从“系统架构”和“实时算法”两方面入手，由浅入深、自底而上带你扎实掌握实时流计算。
① 模块一：实时流计算入门
这部分会介绍流计算系统的整体架构和使用场景，以及入门需掌握的编程基础，比如 NIO 和异步编程，以及异步系统中的 OOM 和反向压力问题，学完你会对实时流计算有个整体的认识，对“流”的本质有个初步理解。
②模块二：自己动手做一个流计算框架
这部分会介绍如何从 JDK 里最基础的工具类，一步步开发出一个分布式流计算框架。通过这种自己动手的方式，你会更深刻理解流计算系统的核心概念及实现原理。
③模块三：核心技术篇
这部分详细讲解流计算能够解决哪些类型的问题（流数据操作、时间维度聚合计算、关联图谱分析、事件序列分析、模型学习和预测）。还讨论了流计算过程中重要的状态管理问题，带你思考如何将前面的流计算框架扩展为分布式系统。你会掌握实时流计算中的各种算法，帮你解决各种实时业务场景中的问题。
④模块四：开源流计算框架原理解析及实战
这部分会对比分析 4 种开源流计算框架的具体实现，来巩固你对流计算核心概念和技术的理解，并带你正确理解这些框架的 API 设计，以便你在实际业务场景中灵活应用，实现各种复杂的业务逻辑。
此外，专栏还会通过两个实践案例（实时风控和实时数据同步），带你将开源流计算框架运用到具体的业务场景中。
讲师简介
周爽
资深系统架构师
曾就职于华为技术有限公司 2012 实验室高斯部门，从事实时分析型内存数据库 RTANA 研发，并搭建了最初版本的华为公有云 RDS 服务系统，特别擅长高并发编程以及实时流计算技术，有 7 年 Java 相关开发经验。
还曾担任上海行邑 Maxent 移动反欺诈产品项目负责人及技术负责人，负责移动设备指纹及反欺诈技术研发。现著有《实时流计算系统设计与实现》一书。
资源目录
——/计算机教程/07拉勾/096-614-21讲吃透实时流计算/
文档
01 实时流计算的通用架构.md 19.67kb
02 异步和高并发：为什么 NIO 是异步和高并发编程的基础？.md 17.79kb
03 反向压力：如何避免异步系统中的 OOM 问题？.md 31.79kb
04 流与异步：为什么说掌握流计算先要理解异步编程？.md 25.52kb
05 有向无环图（DAG）：如何描述、分解流计算过程？.md 26.95kb
06 CompletableFuture：如何理解 Java 8 新引入的异步编程类？.md 24.30kb
07 死锁：为什么流计算应用突然卡住，不处理数据了.md 19.48kb
08 性能调优：如何优化流计算应用？.md 16.15kb
09 流数据操作：最基本的流计算功能.md 24.45kb
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 20.05kb
11 关联图谱分析：如何用 Lambda 架构实现实时的社交网络分析？.md 37.87kb
12 事件序列分析：大家都在说的 CEP 是怎么一回事？.md 29.18kb
13 模型学习和预测：如何检查流数据异常？.md 25.77kb
14 状态管理：为什么说流计算是有“状态”的？.md 33.46kb
15 扩展为集群：如何实现分布式状态存储？.md 18.33kb
16 Apache Storm：最早的开源流计算框架.md 28.26kb
17 Spark Streaming：从批处理走向流处理.md 22.16kb
18 Apache Samza：最简洁的开源流计算框架.md 22.22kb
19 Apache Flink：最惊艳的开源流计算框架.md 22.42kb
20 场景案例：如何用 Flink 实现实时风控引擎？.md 64.60kb
21 场景案例：如何用 Flink SQL CDC 实现实时数据同步？.md 25.30kb
彩蛋 1 竟然还有分布式的 JVM？.md 25.46kb
彩蛋 2 穷途末路的选择：Lambda 架构.md 20.51kb
结束语 Java 程序员的成长之路和从业方向.md 13.72kb
开篇词 攻克实时流计算难点，掌握大数据未来！.md 21.72kb
01 实时流计算的通用架构.md 18.85kb
02 异步和高并发：为什么 NIO 是异步和高并发编程的基础？.md 14.56kb
03 反向压力：如何避免异步系统中的 OOM 问题？.md 19.91kb
04 流与异步：为什么说掌握流计算先要理解异步编程？.md 22.50kb
05 有向无环图（DAG）：如何描述、分解流计算过程？.md 21.80kb
06 CompletableFuture：如何理解 Java 8 新引入的异步编程类？.md 21.12kb
07 死锁：为什么流计算应用突然卡住，不处理数据了.md 15.19kb
08 性能调优：如何优化流计算应用？.md 13.68kb
09 流数据操作：最基本的流计算功能.md 23.31kb
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 15.64kb
11 关联图谱分析：如何用 Lambda 架构实现实时的社交网络分析？.md 36.50kb
12 事件序列分析：大家都在说的 CEP 是怎么一回事？.md 27.04kb
13 模型学习和预测：如何检查流数据异常？.md 25.74kb
14 状态管理：为什么说流计算是有“状态”的？.md 31.45kb
15 扩展为集群：如何实现分布式状态存储？.md 16.75kb
16 Apache Storm：最早的开源流计算框架.md 28.16kb
17 Spark Streaming：从批处理走向流处理.md 16.11kb
18 Apache Samza：最简洁的开源流计算框架.md 20.94kb
19 Apache Flink：最惊艳的开源流计算框架.md 22.40kb
20 场景案例：如何用 Flink 实现实时风控引擎？.md 63.56kb
21 场景案例：如何用 Flink SQL CDC 实现实时数据同步？.md 24.31kb
彩蛋 1 竟然还有分布式的 JVM？.md 22.51kb
彩蛋 2 穷途末路的选择：Lambda 架构.md 20.48kb
结束语 Java 程序员的成长之路和从业方向.md 13.43kb
开篇词 攻克实时流计算难点，掌握大数据未来！.md 12.25kb
01 实时流计算的通用架构.mp4 187.38M
02 异步和高并发：为什么 NIO 是异步和高并发编程的基础？.mp4 126.37M
03 反向压力：如何避免异步系统中的 OOM 问题？.mp4 128.15M
04 流与异步：为什么说掌握流计算先要理解异步编程？.mp4 181.23M
05 有向无环图（DAG）：如何描述、分解流计算过程？.mp4 163.14M
06 CompletableFuture：如何理解 Java 8 新引入的异步编程类？.mp4 150.08M
07 死锁：为什么流计算应用突然卡住，不处理数据了.mp4 100.41M
08 性能调优：如何优化流计算应用？.mp4 108.91M
09 流数据操作：最基本的流计算功能.mp4 193.74M
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 149.91M
11 关联图谱分析：如何用 Lambda 架构实现实时的社交网络分析？.mp4 318.62M
12 事件序列分析：大家都在说的 CEP 是怎么一回事？.mp4 167.79M
13 模型学习和预测：如何检查流数据异常？.mp4 205.78M
14 状态管理：为什么说流计算是有“状态”的？.mp4 230.77M
15 扩展为集群：如何实现分布式状态存储？.mp4 159.09M
16 Apache Storm：最早的开源流计算框架.mp4 231.98M
17 Spark Streaming：从批处理走向流处理.mp4 155.11M
18 Apache Samza：最简洁的开源流计算框架.mp4 191.66M
19 Apache Flink：最惊艳的开源流计算框架.mp4 244.46M
20 场景案例：如何用 Flink 实现实时风控引擎？.mp4 331.24M
21 场景案例：如何用 Flink SQL CDC 实现实时数据同步？.mp4 197.47M
彩蛋 1 竟然还有分布式的 JVM？.mp4 176.03M
彩蛋 2 穷途末路的选择：Lambda 架构.mp4 135.62M
结束语 Java 程序员的成长之路和从业方向.mp4 125.55M
开篇词 攻克实时流计算难点，掌握大数据未来！.mp4 126.99M
01 实时流计算的通用架构.mp4 187.38M
02 异步和高并发：为什么 NIO 是异步和高并发编程的基础？.mp4 126.37M
03 反向压力：如何避免异步系统中的 OOM 问题？.mp4 128.15M
04 流与异步：为什么说掌握流计算先要理解异步编程？.mp4 181.23M
05 有向无环图（DAG）：如何描述、分解流计算过程？.mp4 163.14M
06 CompletableFuture：如何理解 Java 8 新引入的异步编程类？.mp4 150.08M
07 死锁：为什么流计算应用突然卡住，不处理数据了.mp4 100.41M
08 性能调优：如何优化流计算应用？.mp4 108.91M
09 流数据操作：最基本的流计算功能.mp4 193.74M
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 149.91M
11 关联图谱分析：如何用 Lambda 架构实现实时的社交网络分析？.mp4 318.62M
12 事件序列分析：大家都在说的 CEP 是怎么一回事？.mp4 167.79M
13 模型学习和预测：如何检查流数据异常？.mp4 205.78M
14 状态管理：为什么说流计算是有“状态”的？.mp4 230.77M
15 扩展为集群：如何实现分布式状态存储？.mp4 159.09M
16 Apache Storm：最早的开源流计算框架.mp4 231.98M
17 Spark Streaming：从批处理走向流处理.mp4 155.11M
18 Apache Samza：最简洁的开源流计算框架.mp4 191.66M
19 Apache Flink：最惊艳的开源流计算框架.mp4 244.46M
20 场景案例：如何用 Flink 实现实时风控引擎？.mp4 331.24M
21 场景案例：如何用 Flink SQL CDC 实现实时数据同步？.mp4 197.47M
彩蛋 1 竟然还有分布式的 JVM？.mp4 176.03M
彩蛋 2 穷途末路的选择：Lambda 架构.mp4 135.62M
结束语 Java 程序员的成长之路和从业方向.mp4 125.55M
开篇词 攻克实时流计算难点，掌握大数据未来！.mp4 126.99M
