拉勾教育-21讲吃透实时流计算

本课程为拉勾教育-21讲吃透实时流计算。文章底部附下载地址。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。

学习收获：

①实时流计算的核心概念及实现原理

②带你从零搭建一个实时流计算框架

③掌握实时流计算的5大应用功能

④深度解析4种主流开源流计算框架

├──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