系列一：基于Flink流处理的动态实时亿级全端用户画像系统（视频+源码+课件）
课时 1 : 课程介绍
课时 2 : 项目价值说明
课时 3 : 项目架构讲解
课时 4 : 数据来源说明
课时 5 : 静态信息和动态信息说明
课时 6 : 用户画像之还原真实场景表结构定义讲解
课时 7 : 用户画像之flink画像分析模块项目构建
课时 8 : 用户画像之hadoop环境搭建
课时 9 : 用户画像之hbase环境搭建
课时 10 : 用户画像之mongo环境搭建
课时 11 : 用户画像之年代标签代码编写1
课时 12 : 用户画像之flink结合hbase保存年代标签代码编写
课时 13 : 用户画像之年代群体数量统计代码编写1
课时 14 : 用户画像之flink结合mongo保存年代群体数量
课时 15 : 用户画像之手机运营商标签代码编写1
课时 16 : 用户画像之手机运营商标签代码编写2
课时 17 : 用户画像之邮件运营商标签代码编写1
课时 18 : 用户画像之邮件运营商标签代码编写2
课时 19 : 用户画像之还原真实消费信息表结构定义
课时 20 : 用户画像之败家指数计算规则定义
课时 21 : 用户画像之败家指数代码编写1
课时 22 : 用户画像之败家指数代码编写2
课时 23 : 用户画像之败家指数代码编写3
课时 24 : 用户画像之败家指数代码编写4
课时 25 : 用户画像之败家指数代码编写5
课时 26 : 用户画像之败家指数之最终得分计算代码编写
课时 27 : 用户画像之败家指数之最终得分保存代码编写
课时 28 : 用户画像之用户行为日志结构讲解以及实体定义
课时 29 : 基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之注册中心代码编写1
课时 30 : 基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之注册中心补充
课时 31 : 基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之服务搭建代码编写
课时 32 : 用户画像之基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务代码编写
课时 33 : 用户画像之kafka环境搭建
课时 34 : 用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写1
课时 35 : 用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写2
课时 36 : 用户画像之实时品牌偏好设计以及代码编写实现实时更新用户品牌偏好
课时 37 : 用户画像之实时品牌偏好代码编写2
课时 38 : 用户画像之实时品牌偏好代码编写3
课时 39 : 用户画像之实时终端偏好代码编写1
课时 40 : 用户画像之实时终端偏好代码编写2
课时 41 : 用户画像之实时终端偏好代码编写3
课时 42 : 用户画像之flume环境搭建
课时 43 : 用户画像之梯度下降法大白话讲解
课时 44 : 用户画像之结合数据微分以及数学公式讲解梯度下降法
课时 45 : 用户画像之java实现逻辑回归算法
课时 46 : 用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写1
课时 47 : 用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写2
课时 48 : 用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写1
课时 49 : 用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写2
课时 50 : 用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写3
课时 51 : 用户画像之kmeans原理讲解
课时 52 : 用户画像之java实现kmeans代码编写
课时 53 : 53、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写1
课时 54 : 54、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写2
课时 55 : 55、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写3
课时 56 : 56、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写4
课时 57 : 57、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写1
课时 58 : 58、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写2
课时 59 : 59、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写3
课时 60 : 60、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写4
课时 61 : 61、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写5
课时 62 : 62、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写1
课时 63 : 63、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写2
课时 64 : 64、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写3
课时 65 : 65、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写4
课时 66 : 66、用户画像之消费水平标签代码编写1
课时 67 : 67、用户画像之消费水平标签代码编写2
课时 68 : 68、用户画像之消费水平标签代码编写3
课时 69 : 69、用户画像之vue.js+node.js构建前端项目讲解
课时 70 : 70、用户画像之vue.js+highcharts构建图表代码编写
课时 71 : 71、用户画像之vue.js+highcharts构建图表效果演示
课时 72 : 72、用户画像之接口查询服务构建
课时 73 : 73、用户画像之年代接口代码编写
课时 74 : 74、用户画像之前端查询服务构建
课时 75 : 75、用户画像之基于spring cloud+Feign服务调用代码编写
课时 76 : 76、用户画像之基于spring cloud+Feign服务调用代码编写2
课时 77 : 77、用户画像之vue.js整合前端查询接口代码编写
课时 78 : 78、用户画像之vue.js整合前端查询接口之跨域问题解决
课时 79 : 79、用户画像之前端查询接口进一步封装代码编写
课时 80 : 80、用户画像之数据接口重构代码编写
课时 81 : 81、用户画像之前端查询接口重用改造代码编写
课时 82 : 82、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写1
课时 83 : 83、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写2
课时 84 : 84、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写3
课时 85 : 85、用户画像之vue.js配置路由代码编写
课时 86 : 86、用户画像之接口服务、前端查询服务以及前端展示服务联调以及效果演示
课时 87 : 87、用户画像之TF-IDF通俗讲解
课时 88 : 88、用户画像之分词工具ik讲解以及代码编写
课时 89 : 89、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写1
课时 90 : 90、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写2
课时 91 : 91、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写1
课时 92 : 92、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写2
课时 93 : 93、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写1
课时 94 : 94、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写2
课时 95 : 95、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写3
课时 96 : 96、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写4
课时 97 : 97、用户画像之标签接口之败家指数接口代码编写
课时 98 : 98、用户画像之全部标签接口代码编写
课时 99 : 99、用户画像之前端标签查询服务代码编写
课时 100 : 100、用户画像之vue.js标签显示代码编写1
课时 101 : 101、用户画像之vue.js标签显示代码编写2以及效果演示
课时 102 : 用户画像课程资料.rar
课时 103 : 用户画像课程最终代码.rar
系列二：2019最新Flink实战教程（上部+下部）
上部目录：
1：Flink基本原理及应用场景分析
2：Flink vs Storm vs SparkStreaming
3：Flink案例开发需求分析
4：滑动窗口单词计数-java代码实现
5：滑动窗口单词计数-scala代码实现
6：batch批处理-java代码实现
7：batch批处理-scala代码实现
8：Flink streaming和Batch代码层面的使用区别
9：Flink local集群安装以及集群代码提交执行
10：Flink standalone集群安装部署
11：Flink on yarn的两种方式
12：Flink on yarn内部实现
13：Flink standalone集群HA配置
14：如何解决集群启动失败的问题
15：Flink on yarn集群HA配置
16：Flink scala shell代码调试
下部目录：
1：课程内容介绍
2：DataStreamAPI之source讲解-(java代码)
3：DataStreamAPI之自定义source-1-(java代码)
4：DataStreamAPI之自定义source-2-(java代码)
5：DataStreamAPI之transformation-(java代码)
6：DataStreamAPI之partition-(java代码)
7：DataStreamAPI之sink-(java代码)
8：DataStreamAPI之source-(scala代码)
9：DataStreamAPI之transformation-(scala代码)
10：DataStreamAPI之partition-(scala代码)
11：DataStreamAPI之sink-(scala代码)
12：DataSetAPI之transformation-1-(java代码)
13：DataSetAPI之transformation-2-(java代码)
14：DataSetAPI之partition-(java代码)
15：DataSetAPI之transformation-1-(scala代码)
16：DataSetAPI之transformation-2-(scala代码)
17：TableApi简介+Flink支持的dataType和序列化
18：Flink Broadcast广播变量-(java代码)
19：Flink Broadcast广播变量-(scala代码)
20：Flink Accumulators-Counters-(java代码)
21：Flink Accumulators-Counters-(scala代码)
22：Flink Distributed Cache-(java+scala代码)
23：Flink state之keyedState分析
24：Flink state之operatorState分析
25：Flink checkPoint分析
26：Flink state backend详细分析
27：Flink state backend实战演示
28：Flink Restart Strategies(重启策略)分析
29：Flink 从checkpoint恢复数据
30：Flink savePoint的使用详解
31：Flink window详解
32：Flink time介绍
33：Flink watermark介绍
34：Flink watermark解决乱序数据-1
35：Flink watermark解决乱序数据-2
36：Flink parallelism并行度分析
37：Flink UI界面介绍
38：Flink kafka-connector分析
39：Flink kafka-connector代码操作-(java代码)
40：Flink kafka-connector代码操作-(scala代码)
41：Flink 生产环境配置介绍
42：实战需求分析(数据清洗[实时ETL])
43：数据清洗[实时ETL]-java代码实现-1
44：数据清洗[实时ETL]-java代码实现-2
45：数据清洗[实时ETL]-java代码提交集群运行
46：数据清洗[实时ETL]-把任务提交命令封装成脚本
47：数据清洗[实时ETL]-scala代码实现
48：实战需求分析(数据报表)
49：数据报表-java代码实现-1
50：数据报表-java代码实现-2
51：数据报表-es和kibana的安装
52：数据报表-运行任务
53：数据报表-执行脚本封装
54：数据报表-scala代码实现
55：项目代码地址
系列三：Flink从入门到上手企业开发
课程目标
Apache顶级项目-Flink，新一代大数据处理引擎； 本课程让带你学习Flink，从入门到上手企业开发。
适用人群
对大数据有所了解，有一定编程基础
课程简介
01.flink介绍
02.flink-***数据集-有界数据集
03.flink-两种执行模型
04.flink-特点
05.flink-特点2
06.flink-流计算模型-有界数据集处理
07.flink-从下到上的架构层次说明
08.flink-datasource-flink-datasink结构
09.flink-总结
10.flink-体验
11.flink-体验-下载flink
12.flink-体验-解压flink
13.flink-体验-启动flink本地集群脚本-验证启动是否成功
14.flink-体验-启动webui查看flink状态
15.flink-编写java版wordcount程序-启动nc-运行程序
16.flink集群运行模式-从IDEA中导出jar包
17.flink集群运行模式-检查flink集群运行状况-传递jar到centos上
18.flink集群运行模式-启动centos上的nc服务器地址-端口指定9999
19.flink程序运行-执行结果查看-注意事项
系列四：用新一代大数据引擎flink开发项目实战，从入门到精通
第1章 初识Flink
了解Flink是什么，Flink应用程序运行的多样化，对比业界常用的流处理框架，Flink的发展趋势，Flink生态圈，Flink应用场景及Flink如何进行高效的Flink学习。
1-1 课程导学 试看
1-2 学前必读（助你平稳踩坑，畅学无忧，课程学习与解决问题指南）
1-3 课程目录
1-4 Flink概述 试看
1-5 Flink Layered API
1-6 Flink运行多样化
1-7 业界流处理框架对比
1-8 Flink Use Cases
1-9 Flink发展趋势
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
动手搭建Flink的开发环境，快速使用Java和Scala语言开发第一个基于Flink的批处理和流式处理的应用程序。
2-1 课程目录
2-2 开发环境准备之JDK安装
2-3 开发环境准备之Maven安装
2-4 开发环境准备之IDEA安装
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 试看
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构
2-15 开发过程中依赖的注意事项
第3章 编程模型及核心概念
掌握Flink的核心概念及编程模型，如何在编程中执行key及转换函数，Flink支持的数据类型。
3-1 课程目录
3-2 核心概念概述
3-3 DataSet和DataStream
3-4 Flink编程模型
3-5 延迟执行
3-6 指定key之Tuple
3-7 指定key之字段表达式
3-8 指定key之key选择器函数
3-9 指定转换函数
3-10 Flink支持的数据类型
第4章 DataSet API编程
掌握Flink批处理开发的DataSet API的编程，包括数据源、转换函数、Sink、计数器以及分布式缓存的编程。
4-1 课程目录
4-2 DataSet API开发概述
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow
4-4 Data Source宏观概述
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现
4-6 从集合创建DataSet之Java实现
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现
4-12 Transformation概述
4-13 Transformation函数map之Scala实现
4-14 Transformation函数map之Java实现
4-15 Transformation函数filter之Scala实现
4-16 Transformation函数filter之Java实现
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现
4-19 Transformation函数first之Scala实现
4-20 Transformation函数first之Java实现
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现
4-24 Transformation函数join之Scala实现
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现
4-26 Transformation函数join之Java实现
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现
4-28 Transformation函数cross之Scala实现
4-29 Transformation函数cross之Java实现
4-30 Transformation小结
4-31 Sink函数Scala实现
4-32 Sink函数Java实现
4-33 通过案例引入Flink的计数器
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现
4-38 本章节小结及作业
第5章 DataStream API编程
掌握Flink流处理开发的DataStream API的编程，包括数据源、转换函数、Sink的用法，以及如何自定义数据源和自定义Sink的实现。
5-1 DataStream API编程概述
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现
5-7 自定义数据源方式之Java实现
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现
5-12 Transformation函数split和select之Java实现
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建
5-14 自定义Sink之功能测试
5-15 DataStream API开发小结
第6章 Flink Table API & SQL编程
了解Flink中统一编程模式的编程Table API以及SQL API的开发及使用。
6-1 课程目录
6-2 什么是Flink关系型API
6-3 Table API&SQL概述
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发
6-6 Table API&SQL****功能介绍
第7章 Flink中的Time及Windows的使用
掌握Flink中三种常用的Time处理方式，掌握Flink中滚动窗口以及滑动窗口的使用，了解Flink中的watermark。
7-1 课程目录
7-2 Processing Time详解
7-3 Event Time详解
7-4 Ingestion Time详解
7-5 如何在Flink中指定Time的类型
7-6 Windows概述
7-7 Window Assigners详解
7-8 基于Time和Count的Windows
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程
7-10 Tumbling Windows Java编程
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现
7-15 作业–Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现
7-16 Flink watermark概述
第8章 Flink Connectors
了解Flink中常用的Connector有哪些，了解HDFS Connector的用户，掌握Flink和Kafka对接的Connnector用法。
8-1 课程目录
8-2 Connectors概述
8-3 HDFS Connector的使用
8-4 Kafka Connector概述
8-5 OOTB环境的使用
8-6 ZooKeeper部署
8-7 Kafka部署及测试
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用
8-10 作业
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理
第9章 Flink部署及作业提交
掌握Flink的local、standalone、yarn模式的部署，如何提交Flink作业进行运行，熟悉Flink中常用的配置参数，掌握Flink cli的用法。
9-1 课程目录
9-2 Flink部署准备及源码编译
9-3 单机模式部署及代码提交测试
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解
9-5 Hadoop集群快速搭建
9-6 Flink on YARN两种方式
9-7 Flink on YARN第一种模式实操
9-8 Flink on YARN第二种模式实操
9-9 Flink on YARN作业
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍
9-11 Flink Scala Shell的使用
9-12 本章作业
第10章 Flink监控及调优
掌握Flink的常用监控方式以及调优策略。
10-1 课程目录
10-2 HistoryServer概述及配置
10-3 HistoryServer的使用
10-4 HistoryServer REST API使用
10-5 Monitoring REST API
10-6 Flink Metrics
10-7 Flink常用优化策略
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
掌握基于Flink的大数据项目的开发流程、处理流程及架构分析，根据需求进行功能的实现，涉及到基于Flink的实时数据清洗、业务统计、可视化展示等流程。
11-1 课程目录
11-2 项目背景
11-3 项目功能需求描述
11-4 项目架构
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤
11-10 Flink中Watermark的定义及使用
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现
11-12 ES部署
11-13 Kibana部署
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果
11-16 第一个功能作业
11-17 功能二需求及数据准备
11-18 自定义MySQL数据源读取
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能
11-20 本章节总结
需要资料 企鹅 2844366079