2021尚硅谷大数据项目实战提升大神班 | 完结

当前主流的实时数据处理框架Flink进行搭建,对接多种数据源,并实现了对结果数据的实时展示,与离线数仓可以无缝对接,真正实现了流批一体,可以无缝满足企业实时数据处理需求。

项目架构 Nginx + SpringBoot + Flume1.9 + Kafka2.4.1 + Flink1.2 + Canal HA + Redis + ElasticSearch + HBase2.0.5 + Phoenix + ECharts + MySQL5.7 + Maxwell + Kibana + ClickHouse + DataV 项目场景 可满足各种行业、不同规模的企业的实时数据处理场景,

例如实时分析新用户注册人群、实时显示交易额、实时对账、实时预警等。 技术点 通过分层处理,让实时计算复用性更好,结构更清晰;

通过结合MySQL动态配置表实现数据的动态分流;使用HBase + Redis 实现维度数据的管理与关联查询;

提供针对不同情境的双流Join解决方案,优化双流Join解决方案;结合keyed state实现数据的去重、计算等功能;

实现对于所有需求提供Flink代码和Flink SQL代码两种解决方案,可满足不同的企业开发需求;

使用Table Function 扩展FlinkSQL功能;使用Flink CEP实现不同用户行为模式的识别;

使用Clickhouse 实现宽表数据的存储,提高数据查询效率,提供即席查询解决方案;

结合Springboot对接百度sugar实现数据可视化大屏展示。

项目特色 本项目采用最新的实时数据处理框架Flink进行搭建,对接多种数据源,并实现了对结果数据的实时展示,与离线数仓可以无缝对接,真正实现了流批一体,可以无缝满足企业实时数据处理需求。通过分层处理,让实时计算复用性更好,结构更清晰。

通过结合MySQL动态配置表实现数据的动态分流。使用HBase+Redis 实现维度数据的管理与关联查询;

提供针对不同情境的双流join解决方案,优化双流join解决思路;结合keyed state实现数据的去重、计算等功能;

实现对于所有需求提供Flink代码和Flink SQL代码两种解决方案,可满足不同的企业开发需求;

使用Table Function 扩展FlinkSQL功能;使用Flink CEP实现不同用户行为模式的识别;

使用Clickhouse 实现宽表数据的存储,提高数据查询效率,提供即席查询解决方案;结合SpringBoot对接百度sugar实现数据可视化大屏展示

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