基于Flink流处理的动态实时亿级全端用户数据统计分析系统（支持所有的终端统计）...

最新推荐文章于 2022-09-20 15:04:21 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：大数据 javascript 内存管理 ViewUI

原文链接：http://blog.51cto.com/12713750/2333714

本课程基于真实产品，采用Flink+Node.js+Vue.js，符合企业级标准。Flink作为第四代大数据引擎，支持高吞吐、低延迟的流处理，统一处理流和批数据，提供DataStream和DataSet API，支持机器学习、图分析和复杂事件处理。

基于Flink流处理的动态实时亿级全端用户数据统计分析系统（支持所有的终端统计）
资源网盘下载：https://pan.baidu.com/s/1LlAu1u6NVqX7b0JmUqwKMQ 提取码: m3kn
讲师：友凡老师

本套案例是完全基于真实的产品进行开发和讲解的，同时对架构进行全面的升级，采用了全新的Flink架构+Node.js+Vue.js等，完全符合目前企业级的使用标准。对于本套课程在企业级应用的问题，可以提供全面的指导。

Flink作为第四代大数据计算引擎，越来越多的企业在往Flink转换。Flink在功能性、容错性、性能方面都远远超过其他计算框架，兼顾高吞吐和低延时。

Flink能够基于同一个Flink运行时，提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。也就是说同时支持流处理和批处理。Flink将流处理和批处理统一起来，也就是说作为流处理看待时输入数据流是×××的；批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的输入数据流被定义为有界的。

课程包含技术：

流处理特性

支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理
支持带有事件时间的窗口（Window）操作
支持有状态计算的Exactly-once语义
支持高度灵活的窗口（Window）操作，支持基于time、count、session，以及data-driven的窗口操作
支持具有Backpressure功能的持续流模型
支持基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错
一个运行时同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理
Flink在JVM内部实现了自己的内存管理
支持迭代计算
支持程序自动优化：避免特定情况下Shuffle、排序等昂贵操作，中间结果有必要进行缓存