基于Flink流处理的动态实时亿级用户全端数据统计分析系统(支持全部的终端统计)

在这个科技高速发展的时代,经历了PC时代几乎人手一台电脑,随之衍生出站长这个概念;移动互联网时代几乎人手一部智能手机,智能手机通常都会安装不少应用,目前应用呈爆发式的增加;随着产业的不断深刻发展,小程序的发展也日益壮大,应用涵盖各个领域;现在一个公司就可能有多个软件应用,对于软件开发商来讲,急需一套分析系统帮助软件运营,若是单独开发一个分析系统去针对一个软件进行分析的话,成本会很是的大,这个成本包含开发成本以及之后的维护成本。小程序

为了解决了上述的问题,咱们开发出了一套云产品:亿级动态数据统计分析系统,本系统能够支持全部的终端  (Web端、移动端、小程序端等 )数据统计,只要简单的使用sdk就能够接入咱们的系统,软件开发商能够很轻松的对软件使用的状况进行监控,及时辅助公司对该软件的运营。该产品历经2年的实践,商业价值极高。缓存


本套案例是彻底基于真实的产品进行开发和讲解的,同时对架构进行全面的升级,采用了全新的Flink架构+Node.js+Vue.js等,彻底符合目前企业级的使用标准。对于本套课程在企业级应用的问题,能够提供全面的指导。 

Flink做为第四代大数据计算引擎,愈来愈多的企业在往Flink转换。Flink在功能性、容错性、性能方面都远远超过其余计算框架,兼顾高吞吐和低延时。 

Flink可以基于同一个Flink运行时,提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。也就是说同时支持流处理和批处理。Flink将流处理和批处理统一块儿来,也就是说做为流处理看待时输入数据流是无界的;批处理被做为一种特殊的流处理,只是它的输入数据流被定义为有界的。 

Flink技术特色 
1. 流处理特性 
支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理 
支持带有事件时间的窗口(Window)操做 
支持有状态计算的Exactly-once语义 
支持高度灵活的窗口(Window)操做,支持基于time、count、session,以及data-driven的窗口操做 
支持具备Backpressure功能的持续流模型 
支持基于轻量级分布式快照(Snapshot)实现的容错 
一个运行时同时支持Batch on Streaming处理和Streaming处理 

Flink在JVM内部实现了本身的内存管理session

支持迭代计算 
支持程序自动优化:避免特定状况下Shuffle、排序等昂贵操做,中间结果有必要进行缓存 

2. API支持 
对Streaming数据类应用,提供DataStream API 
对批处理类应用,提供DataSet API(支持Java/Scala) 

3. Libraries支持 
支持机器学习(FlinkML) 
支持图分析(Gelly) 
支持关系数据处理(Table) 
支持复琐事件处理(CEP) 

4. 整合支持 
支持Flink on YARN 
支持HDFS 
支持来自Kafka的输入数据 
支持Apache HBase 
支持Hadoop程序 
支持Tachyon 
支持ElasticSearch 
支持RabbitMQ 
支持Apache Storm 
支持S3 
支持XtreemFS 

课程所涵盖的知识点包括:Flink、 Node.js、 Vue.js、 Kafka、Flume、Spring、SpringMVC、Dubbo、HDFS、Hbase、highcharts等等 架构


课程所用到的  
开发环境为:Window7  
开发工具为:IDEA  
开发版本为:Flink1.7.0、Hadoop2.6.0、Hbase1.0.0 框架

内容详情:https://www.roncoo.com/view/171机器学习

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