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

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

21講吃透實時流計算，攻克實時流計算難點，掌握大數(shù)據(jù)未來

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這幾年，隨著越來越多的業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)的實時性提出了高要求，實時流計算技術(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，實時異常檢測、在線反欺詐和金融風(fēng)控等實時業(yè)務(wù)。

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(fā)編程、分布式處理、實時算法開發(fā)……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(shù)據(jù)未來課程目錄

[6417] 開篇詞 攻克實時流計算難點，掌握大數(shù)據(jù)未來！.mp4

[6418] 01 實時流計算的通用架構(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(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)化流計算應(yīng)用？.mp4

[6426] 09 流數(shù)據(jù)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(guān)聯(lián)圖譜分析：如何用 Lambda 架構(gòu)實現(xiàn)實時的社交網(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：為什么說流計算是有“狀態(tài)”的？.mp4

[6432] 15 擴(kuò)展為集群：如何實現(xiàn)分布式狀態(tài)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(xiàn)實時風(fēng)控引擎？.mp4

[6438] 21 場景案例：如何用 Flink SQL CDC 實現(xiàn)實時數(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

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