大數據技術基礎 22 講，直擊大數據核心價值，抓住智能時代掘金利器

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21講吃透實時流計算，攻克實時流計算難點，掌握大數據未來

趣資料網課資源平臺收集整理的好課分享，21講吃透實時流計算，攻克實時流計算難點，掌握大數據未來。

這幾年，隨著越來越多的業務對數據的實時性提出了高要求，實時流計算技術變得越來越火，阿里、字節、京東等互聯網大廠都在用它來處理用戶興趣分析，實時異常檢測、在線反欺詐和金融風控等實時業務。

然而，想要真正搞懂并會運用實時流計算并不容易，NIO和異步編程、高并發編程、分布式處理、實時算法開發……這些都是阻礙你掌握實時流計算的攔路虎。

21講吃透實時流計算，攻克實時流計算難點，掌握大數據未來插圖

[6417] 開篇詞攻克實時流計算難點，掌握大數據未來！.mp4

[6418] 01 實時流計算的通用架構.mp4

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

[6420] 03 反向壓力：如何避免異步系統中的 OOM 問題？.mp4

[6421] 04 流與異步：為什么說掌握流計算先要理解異步編程？.mp4

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

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

[6424] 07 死鎖：為什么流計算應用突然卡住，不處理數據了.mp4

[6425] 08 性能調優：如何優化流計算應用？.mp4

[6426] 09 流數據操作：最基本的流計算功能.mp4

[6427] 10 時間維度聚合計算：如何在長時間窗口上實時計算聚合值？.mp4

[6428] 11 關聯圖譜分析：如何用 Lambda 架構實現實時的社交網絡分析？.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 模型學習和預測：如何檢查流數據異常？.mp4

[6431] 14 狀態管理：為什么說流計算是有“狀態”的？.mp4

[6432] 15 擴展為集群：如何實現分布式狀態存儲？.mp4

[6433] 16 Apache Storm：最早的開源流計算框架.mp4

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

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

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

[6437] 20 場景案例：如何用 Flink 實現實時風控引擎？.mp4

[6438] 21 場景案例：如何用 Flink SQL CDC 實現實時數據同步？.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.mp4

[6441] 結束語 Java 程序員的成長之路和從業方向.mp4

文檔

21講吃透實時流計算，攻克實時流計算難點，掌握大數據未來

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