基于Flink+Doris构建电商实时数据分析平台（PC、移动、小程序）视频课程，本课程基于真实热门的互联网电商业务场景为案例讲解，具体分析指标包含：AB版本分析，下砖分析，营销分析，订单分析，终端分析等，能承载海量数据的实时分析，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用。

手把手视频详细讲解项目开发全过程，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程简介 知识点介绍、代码演示、逻辑分析、灵活举例、使用图形的方式详细演示代码的流程和细节、整合企业级实战案例，全面讲解并突出重点，让学习也变成一种快乐。 课程亮点 1，知识体系完备，阶段学习者都能学有所获。 2，综合各种方式演示代码、分析逻辑，生动形象，化繁为简，讲解通俗易懂。 3，结合工作实践及分析应用，培养解决实际问题的能力。 4，使用综合案例来加强重点知识，用切实的应用场景提升编程能力，充分巩固各个知识点的应用。 5，整个课程的讲解思路是先提出问题，然后分析问题，并编程解决解题。 适用人群 1、对大数据感兴趣的在校生及应届毕业生。 2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。 3、对大数据行业感兴趣的相关人员。 课程内容 第一章、Spark 基础环境 1.课程安排说明 2.Spark 框架概述 3.快速入门 4.Standalone集群及HA 5.Spark 应用开发入门 6.Spark 应用提交 7.Spark on YARN 8.应用部署模式DeployMode 第二章、SparkCore 模块 1.RDD 概念及特性 2.RDD 创建 3.RDD 函数及使用 4.RDD 持久化 5.案例：SogouQ日志分析 6.RDD Checkpoint 7.外部数据源（HBase和MySQL） 8.广播变量和累加器 9.Spark 内核调度 10.Spark 并行度 第三章、SparkSQL 模块 1.快速入门：词频统计 2.SparkSQL 概述 3.DataFrame 4.RDD与DataFrame转换 5.数据分析SQL和DSL 6.案例：电影评分数据分析 7.DataSet 8.外部数据源Exeternal DataSource 9.集成Hive 10.自定义函数UDF 11.分布式SQL引擎（spakr-sql和Spark ThriftServer） 12.Catalyst 优化器 第四章、离线综合实战 1.综合实战概述（需求、调研、业务） 2.环境搭建（大数据环境和应用开发环境） 3.项目初始化（工具类和属性文件） 4.广告数据ETL 5.Spark 分布式缓存 6.业务报表分析 7.应用执行部署 8.Oozie和Hue集成调度Spark 应用 第五章、SparkStreaming 模块 1.Streaming流式应用概述 2.Streaming 计算模式 3.SparkStreaming计算思路 4.入门案例 5.SparkStreaming工作原理 6.DStream及函数 7.集成Kafka 8.案例：百度搜索风云榜（实时ELT、窗口Window和状态State） 9.SparkStreaming Checkpoint 10.消费Kafka偏移量管理 第六章、StructuredStreaming模块 1.StructuredStreaming 概述（核心设计和编程模型） 2.入门案例：WordCount 3.输入源InputSources 4.Streaming Query 设置 5.输出终端OutputSink 6.集成Kafka（Source和Sink） 7.案例：物联网设备数据分析 8.事件时间窗口分析 9.Streaming Deduplication数据去重 10.Continues Processing连续流处理 第七章、实时综合实战 1.综合实战概述（需求、环境搭建和项目初始化） 2.模拟交易订单数据 3.数据实时ETL存储Kafka 4.实时应用停止 5.实时增量存储（存储HBase和Elasticsearch） 6.实时订单报表（Kafka-StructuredStreaming-Redis） 7.实时应用性能调优（数据本地性、反压机制、动态资源和日志管理）

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能独立熟练完成Hadoop的安装及熟悉Hadoop的配置与管理 熟练地在Hadoop和操作系统以及关系型数据库之前传递数据 能独立制定数据集成方案 熟练地向Hadoop提交作业以及查询作业运行情况 了解Map-Reduce原理，能书写Map-Reduce程序 了解HDFS原理，能熟练地对HDFS中的文件进行管理 能独立完成pig的安装并且利用pig做简单的数据分析工作 能独立完成Hbase的安装和配置 了解Hbase的原理并能进行简单的shell操作 能独立完成Hive的安装和配置 了解Hive的原理及进行HiveQL操作

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