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基于“艺人直播平台”业务背景的flink实时数据分析（实时数仓）项目，基于主流的实时数据分析系统技术架构实现，内含各类直播平台实时数据分析需求场景，各种flink技能点实战（含源码级修改），是巩固flink技能，快速获取flink实战熟练度不可多得的课程！
业务背景示例
相关报表可视化示例
相关技术点示例
实时统计拼团相关的指标示例
拼团的主表：tb_groupon
拼团的明细表：tb_groupon_users
拼团的规则表：tb_groupon_rules
订单主表：tb_order
订单明细表：tb_order_gooods
优惠卷表：tb_coupon
优惠卷表：tb_coupon_users
分析需求：
统计，总共开了多少个团，团的成团率、开团热门分类、团购订单数量、成交的金额、成交的分类金额、成交的区域金额。
1.实时拼团数量（维度：拼图的状态、商品分类[关联商品表获取分类ID]）
拼团中的（状态），手机分类（商品分类），2（数量）
2.实时拼团的金额（维度：拼图的状态、商品分类[关联商品表获取分类ID]）
拼团明细表 Left Join 订单主表 Left Join 拼团主表
案例：多流进行关联（Join）
比如三个流进行Join（拼团明细表 Left Join 订单主表 Left Join 拼团主表）
Flink窗口的Join、CoGroup不支持多个流在一个窗口内进行Join、CoGroup
解决方案一：
将两个流进行Join、CoGroup，将的得到Join后的流再查数据库关联信息（异步IO，要查数据库，效率较低）
解决方案二：
将两个流进行Join、CoGroup，将的得到Join后的流在跟第三流进行JOIN（有两个窗口，在窗口中进行Join，数据是放在WindowState中，效率高一些）
简化后的数据：
拼团主表：主表ID，拼团状态，分类ID
拼团明细表：细表ID，拼团主表ID, 订单ID
订单主表：订单ID、订单总金额
join后的结果
拼团主表ID，订单主表ID，订单总金额，拼团状态，分类ID、（省份）