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- 大数据大小:46KB这个资源提供了一系列关于大数据流处理框架FlinkCDC 3.0的实战教程,从基础到进阶,涵盖了DataStream和FlinkSQL的深入解读和应用。资源包括了详细的资料和相关视频,帮助学习者全面掌握FlinkCDC 3.0的使用和应用。 适用人群: 本资源适用于对大数据流处理技术感兴趣的数据工程师、数据分析师和开发者。 能学到什么: FlinkCDC基础: 学习FlinkCDC 3.0的基本概念和工作原理,掌握如何使用FlinkCDC进行数据流处理。 DataStream深入解读: 深入解读DataStream的相关概念和操作,学习如何在实际项目中应用DataStream进行数据处理。 FlinkSQL应用实战: 掌握FlinkSQL的语法和使用方法,学习如何通过FlinkSQL进行流式数据分析和处理。 阅读建议: 系统学习: 从基础部分开始,系统学习FlinkCDC 3.0的相关知识,逐步深入,掌握核心概念和操作方法。 通过学习本资源提供的资料和视频教程,您将能够全面掌握FlinkCDC 3.0的使用和应用,为大数据流处理领域的工作和学习提供有力支持。这个资源提供了一系列关于大数据流处理框架FlinkCDC 3.0的实战教程,从基础到进阶,涵盖了DataStream和FlinkSQL的深入解读和应用。资源包括了详细的资料和相关视频,帮助学习者全面掌握FlinkCDC 3.0的使用和应用。 适用人群: 本资源适用于对大数据流处理技术感兴趣的数据工程师、数据分析师和开发者。 能学到什么: FlinkCDC基础: 学习FlinkCDC 3.0的基本概念和工作原理,掌握如何使用FlinkCDC进行数据流处理。 DataStream深入解读: 深入解读DataStream的相关概念和操作,学习如何在实际项目中应用DataStream进行数据处理。 FlinkSQL应用实战: 掌握FlinkSQL的语法和使用方法,学习如何通过FlinkSQL进行流式数据分析和处理。 阅读建议: 系统学习: 从基础部分开始,系统学习FlinkCDC 3.0的相关知识,逐步深入,掌握核心概念和操作方法。 通过学习本资源提供的资料和视频教程,您将能够全面掌握FlinkCDC 3.0的使用和应用,为大数据流处理领域的工作和学习提供有力支持。0 39浏览会员免费
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- 大数据大小:6MB剑指大数据——Flink学习精要(Java版) 7M大文件,全方位讲述Flink剑指大数据——Flink学习精要(Java版) 7M大文件,全方位讲述Flink0 18浏览免费
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- spark大小:54MB实时数仓分层: 计算框架:Flink;存储框架:消息队列(可以实时读取&可以实时写入) ODS:Kafka 使用场景:每过来一条数据,读取到并加工处理 DIM:HBase 使用场景:事实表会根据主键获取一行维表数据(1.永久存储、2.根据主键查询) Kafka:不能长期存储,有一些比较重要的用户信息需要长期存储的做不到,并且不提供根据主键的查询 × HBase:海量数据永久存储,根据主键快速查询 √ Redis:用户表数据量大,内存数据库 × ClickHouse:并发不行,列存 × ES:默认给所有字段创建索引 × Hive(HDFS):效率低下 × Mysql本身:压力太大,实在要用就使用从库 √ DWD:Kafka 使用场景:每过来一条数据,读取到并分组累加处理 DWS:ClickHouse 使用场景实时数仓分层: 计算框架:Flink;存储框架:消息队列(可以实时读取&可以实时写入) ODS:Kafka 使用场景:每过来一条数据,读取到并加工处理 DIM:HBase 使用场景:事实表会根据主键获取一行维表数据(1.永久存储、2.根据主键查询) Kafka:不能长期存储,有一些比较重要的用户信息需要长期存储的做不到,并且不提供根据主键的查询 × HBase:海量数据永久存储,根据主键快速查询 √ Redis:用户表数据量大,内存数据库 × ClickHouse:并发不行,列存 × ES:默认给所有字段创建索引 × Hive(HDFS):效率低下 × Mysql本身:压力太大,实在要用就使用从库 √ DWD:Kafka 使用场景:每过来一条数据,读取到并分组累加处理 DWS:ClickHouse 使用场景0 86浏览¥ 19.90
- flink大小:2KB一、什么是Doris Doris 是一个 MPP 的 OLAP 系统,主要整合了 Google Mesa(数据模型),Apache Impala(MPP Query Engine) 和 Apache ORCFile (存储格式,编码和压缩) 的技术。 二、Doris得作用 1、对数据分析、统计 2、报表 3、多维分析 4、Doris 是从百度内部自主研发并贡献到 Apache 开源社区的 ROLAP 数据库。 5、Doris 整合了 Google Mesa(数据模型),Apache Impala(MPP Query Engine) 和 Apache ORCFile (存储格式,编码和压缩) 技术,在数据查询延迟上表现非常突出。 6、Doris 的聚合模型主要用于数据的汇总分析,明细模型主要用于明细数据的查询。 7、相对于 Kylin 只支持汇总模型,Doris 适用的数据场景更加广泛。一、什么是Doris Doris 是一个 MPP 的 OLAP 系统,主要整合了 Google Mesa(数据模型),Apache Impala(MPP Query Engine) 和 Apache ORCFile (存储格式,编码和压缩) 的技术。 二、Doris得作用 1、对数据分析、统计 2、报表 3、多维分析 4、Doris 是从百度内部自主研发并贡献到 Apache 开源社区的 ROLAP 数据库。 5、Doris 整合了 Google Mesa(数据模型),Apache Impala(MPP Query Engine) 和 Apache ORCFile (存储格式,编码和压缩) 技术,在数据查询延迟上表现非常突出。 6、Doris 的聚合模型主要用于数据的汇总分析,明细模型主要用于明细数据的查询。 7、相对于 Kylin 只支持汇总模型,Doris 适用的数据场景更加广泛。0 60浏览会员免费
- 大数据大小:3KBflink实时规则营销系统(39期,2023版)——简单来说,本系统核心是一个基于事件驱动且可进行动态规则计算的实时系统,在技术上它是通用的;本套架构及系统内核,不仅可以用于“实时运营”,也可以用于“实时风控”,“实时推荐”,“实时交通监控”等场景。运营场景举例:下单促付款,新品发布信息精准送达。 本系统,在核心规则引擎之外,也集成了大量metric及跟踪数据输出,能在系统中及系统外进行多维度数据分析,以深度掌握各类市场运营活动的效果,以及系统运行的各类状态 什么是flink? flink是一个分布式,高性能,随时可用的以及准确的流处理计算框架,flink可以对无界数据(流处理)和有界数据(批处理)进行有状态计算(flink天生支持状态计算)的分布式,高性能的计算框架。 flink的基石 flink的四大基石:checkpoint,state,time,window checkpoint:基于chandy-lamport算法实现分布式计算任务的一致性语义; state:flink中的状态机制,flink天生支持state,state可以认为程序的中间计算结果或者是历史计算结果;flink实时规则营销系统(39期,2023版)——简单来说,本系统核心是一个基于事件驱动且可进行动态规则计算的实时系统,在技术上它是通用的;本套架构及系统内核,不仅可以用于“实时运营”,也可以用于“实时风控”,“实时推荐”,“实时交通监控”等场景。运营场景举例:下单促付款,新品发布信息精准送达。 本系统,在核心规则引擎之外,也集成了大量metric及跟踪数据输出,能在系统中及系统外进行多维度数据分析,以深度掌握各类市场运营活动的效果,以及系统运行的各类状态 什么是flink? flink是一个分布式,高性能,随时可用的以及准确的流处理计算框架,flink可以对无界数据(流处理)和有界数据(批处理)进行有状态计算(flink天生支持状态计算)的分布式,高性能的计算框架。 flink的基石 flink的四大基石:checkpoint,state,time,window checkpoint:基于chandy-lamport算法实现分布式计算任务的一致性语义; state:flink中的状态机制,flink天生支持state,state可以认为程序的中间计算结果或者是历史计算结果;0 24浏览会员免费
- flink大小:39MB基于 Flink 的实时商品推荐系统基于 Flink 的实时商品推荐系统0 50浏览¥ 19.90
- flink大小:4KB对于程序化交易用户而言,无论是证券还是期货市场,每一个交易指令都需要进行充分的业务检查,通过后才能进入交易所的订单队列进行匹配成交。 在程序化交易中,除了验资、验持仓等基础的风控检查外,符合交易所异常交易管理办法规定的监管标准,杜绝和防范异常交易行为也是程序化交易风控的重中之重,比如是否存在自成交、日内过度交易、频繁报撤单、大额报撤单、报单流速控制等情况。 事前风控是指在交易指令发送到交易所前,对交易指令进行风险检测,通过检测的交易指令则提交到交易模块进行报单,未通过检测的交易指令将直接予以拒绝。对于追求低延时的交易策略,事前风控需要在极短的时间内完成。 风控系统是用来给业务风控定义风控规则的,风控规则经过规则引擎的解析得到结果,表示规则是否命中,如果命中需要触发什么样的处置。 例如,业务风控定义了一个风控规则a+b>5,在规则引擎上执行的时候需要知道a,b的值,这两个值的获取一般需要通过大数据获得,然后在规则引擎上执行,从而得到结果是否命中,以及执行命中后的操作。对于程序化交易用户而言,无论是证券还是期货市场,每一个交易指令都需要进行充分的业务检查,通过后才能进入交易所的订单队列进行匹配成交。 在程序化交易中,除了验资、验持仓等基础的风控检查外,符合交易所异常交易管理办法规定的监管标准,杜绝和防范异常交易行为也是程序化交易风控的重中之重,比如是否存在自成交、日内过度交易、频繁报撤单、大额报撤单、报单流速控制等情况。 事前风控是指在交易指令发送到交易所前,对交易指令进行风险检测,通过检测的交易指令则提交到交易模块进行报单,未通过检测的交易指令将直接予以拒绝。对于追求低延时的交易策略,事前风控需要在极短的时间内完成。 风控系统是用来给业务风控定义风控规则的,风控规则经过规则引擎的解析得到结果,表示规则是否命中,如果命中需要触发什么样的处置。 例如,业务风控定义了一个风控规则a+b>5,在规则引擎上执行的时候需要知道a,b的值,这两个值的获取一般需要通过大数据获得,然后在规则引擎上执行,从而得到结果是否命中,以及执行命中后的操作。0 22浏览会员免费
- flink大小:115KBFlink案例源码和数据集.rarFlink案例源码和数据集.rar0 60浏览免费
- kafka大小:41MB实时推荐: - 从 redis 中查询用户最近评分商品列表 , redis key 为 `“ONLINE_PREFIX_” + userId` - 从 hbase 表 `userProduct` 中查询用户历史评分商品列表。 - 根据用户刚评分的 `productId` 从 hbase 表 `itemCFRecommend` 表中查询相关的商品列表 - 对相关商品列表根据之前查出的最近评分商品列表和历史评分商品列表过滤。 - 根据最近评分商品与本次商品的相似度以及用户历史评分对推荐商品重新排序。 对所有时间用户评分的商品根据评分次数进行逆序排序,选出热门商品。 - flink 将 hbase `rating` 表加载到内存中,根据 productId group,并且统计出现次数 - 根据出现次数逆序排序。实时推荐: - 从 redis 中查询用户最近评分商品列表 , redis key 为 `“ONLINE_PREFIX_” + userId` - 从 hbase 表 `userProduct` 中查询用户历史评分商品列表。 - 根据用户刚评分的 `productId` 从 hbase 表 `itemCFRecommend` 表中查询相关的商品列表 - 对相关商品列表根据之前查出的最近评分商品列表和历史评分商品列表过滤。 - 根据最近评分商品与本次商品的相似度以及用户历史评分对推荐商品重新排序。 对所有时间用户评分的商品根据评分次数进行逆序排序,选出热门商品。 - flink 将 hbase `rating` 表加载到内存中,根据 productId group,并且统计出现次数 - 根据出现次数逆序排序。0 111浏览会员免费
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- 大数据大小:18KBFlink同步Hdfs数据到dorisFlink同步Hdfs数据到doris0 115浏览会员免费
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- flink大小:2KBFlink On K8s实战课程分享下载,视频+源码+文档+虚拟机+软件包下载!! 目前项目中用到Flink作为离线ETL处理构建相关的特征系统,而特征系统主要是为数据科学家、数据工程师、机器学习工程师去使用,用来去构建AI特征库,用来做模型的训练、用来做数据测试以及一些数据的预测及模型的在线服务,主要特征系统是从大数据Hbase、Hive以及关系型数据库去拉取相应的库表,存储到特征库表中,而本身K8S 云原生也是相关的趋势,为什么flink 要基于K8s做部署? 主要有以下几个优势: 容器环境容易部署、清理和重建:不像是虚拟环境以镜像进行分发部署起来对底层系统环境依赖小,所需要的包都很方便的集成到镜像中。 更好的隔离性与安全性,应用部署以pod启动,pod之间相互独立,资源环境隔离后更安全。 k8s集群能够利用好资源,机器学习、在线服务等许多任务都可以混合部署。 云原生的趋势,丰富的k8s生态。Flink On K8s实战课程分享下载,视频+源码+文档+虚拟机+软件包下载!! 目前项目中用到Flink作为离线ETL处理构建相关的特征系统,而特征系统主要是为数据科学家、数据工程师、机器学习工程师去使用,用来去构建AI特征库,用来做模型的训练、用来做数据测试以及一些数据的预测及模型的在线服务,主要特征系统是从大数据Hbase、Hive以及关系型数据库去拉取相应的库表,存储到特征库表中,而本身K8S 云原生也是相关的趋势,为什么flink 要基于K8s做部署? 主要有以下几个优势: 容器环境容易部署、清理和重建:不像是虚拟环境以镜像进行分发部署起来对底层系统环境依赖小,所需要的包都很方便的集成到镜像中。 更好的隔离性与安全性,应用部署以pod启动,pod之间相互独立,资源环境隔离后更安全。 k8s集群能够利用好资源,机器学习、在线服务等许多任务都可以混合部署。 云原生的趋势,丰富的k8s生态。3 84浏览会员免费
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