拉勾教育 21讲吃透实时流计算

2022年2月15日 65条评论 4,757次阅读

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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。

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——/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