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21講吃透實(shí)時(shí)流計(jì)算,攻克實(shí)時(shí)流計(jì)算難點(diǎn),掌握大數(shù)據(jù)未來

大數(shù)據(jù)技術(shù)基礎(chǔ) 22 講,直擊大數(shù)據(jù)核心價(jià)值,抓住智能時(shí)代掘金利器

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這幾年,隨著越來越多的業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性提出了高要求,實(shí)時(shí)流計(jì)算技術(shù)變得越來越火,阿里、字節(jié)、京東等互聯(lián)網(wǎng)大廠都在用它來處理用戶興趣分析,實(shí)時(shí)異常檢測、在線反欺詐和金融風(fēng)控等實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)。

然而,想要真正搞懂并會運(yùn)用實(shí)時(shí)流計(jì)算并不容易,NIO和異步編程、高并發(fā)編程、分布式處理、實(shí)時(shí)算法開發(fā)……這些都是阻礙你掌握實(shí)時(shí)流計(jì)算的攔路虎。

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21講吃透實(shí)時(shí)流計(jì)算,攻克實(shí)時(shí)流計(jì)算難點(diǎn),掌握大數(shù)據(jù)未來課程目錄

[6417] 開篇詞 攻克實(shí)時(shí)流計(jì)算難點(diǎn),掌握大數(shù)據(jù)未來!.mp4

[6418] 01 實(shí)時(shí)流計(jì)算的通用架構(gòu).mp4

[6419] 02 異步和高并發(fā):為什么 NIO 是異步和高并發(fā)編程的基礎(chǔ)?.mp4

[6420] 03 反向壓力:如何避免異步系統(tǒng)中的 OOM 問題?.mp4

[6421] 04 流與異步:為什么說掌握流計(jì)算先要理解異步編程?.mp4

[6422] 05 有向無環(huán)圖(DAG):如何描述、分解流計(jì)算過程?.mp4

[6423] 06 CompletableFuture:如何理解 Java 8 新引入的異步編程類?.mp4

[6424] 07 死鎖:為什么流計(jì)算應(yīng)用突然卡住,不處理數(shù)據(jù)了.mp4

[6425] 08 性能調(diào)優(yōu):如何優(yōu)化流計(jì)算應(yīng)用?.mp4

[6426] 09 流數(shù)據(jù)操作:最基本的流計(jì)算功能.mp4

[6427] 10 時(shí)間維度聚合計(jì)算:如何在長時(shí)間窗口上實(shí)時(shí)計(jì)算聚合值?.mp4

[6428] 11 關(guān)聯(lián)圖譜分析:如何用 Lambda 架構(gòu)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的社交網(wǎng)絡(luò)分析?.mp4

[6429] 12 事件序列分析:大家都在說的 CEP 是怎么一回事?.mp4

[6430] 13 模型學(xué)習(xí)和預(yù)測:如何檢查流數(shù)據(jù)異常?.mp4

[6431] 14 狀態(tài)管理:為什么說流計(jì)算是有“狀態(tài)”的?.mp4

[6432] 15 擴(kuò)展為集群:如何實(shí)現(xiàn)分布式狀態(tài)存儲?.mp4

[6433] 16 Apache Storm:最早的開源流計(jì)算框架.mp4

[6434] 17 Spark Streaming:從批處理走向流處理.mp4

[6435] 18 Apache Samza:最簡潔的開源流計(jì)算框架.mp4

[6436] 19 Apache Flink:最驚艷的開源流計(jì)算框架.mp4

[6437] 20 場景案例:如何用 Flink 實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)風(fēng)控引擎?.mp4

[6438] 21 場景案例:如何用 Flink SQL CDC 實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步?.mp4

[6439] 彩蛋 1 竟然還有分布式的 JVM?.mp4

[6440] 彩蛋 2 窮途末路的選擇:Lambda 架構(gòu).mp4

[6441] 結(jié)束語 Java 程序員的成長之路和從業(yè)方向.mp4

文檔

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