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MK-Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发【完结】​

实时数据管道工程:Flink + ClickHouse 企业级落地指南 技术栈与项目目标 企业级实时数据分析的核心在于构建端到端的数据流水线。Flink 负责流式计算与复杂事件处理,ClickHouse 提供高性能列存查询能力。本课程围绕电商交易监控、用户行为分析、风控预警等典型场景,讲解从 Kaf

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实时数据管道工程:Flink + ClickHouse 企业级落地指南

技术栈与项目目标

企业级实时数据分析的核心在于构建端到端的数据流水线。Flink 负责流式计算与复杂事件处理,ClickHouse 提供高性能列存查询能力。本课程围绕电商交易监控、用户行为分析、风控预警等典型场景,讲解从 Kafka 接入、ETL 处理到实时聚合的全流程。重点解决高吞吐写入、低延迟查询、数据准确性等工程问题,涵盖数据倾斜处理、反压调优、物化视图设计等实战技巧。

前置要求与学习门槛

需要掌握 Java 或 Scala 编程基础,熟悉 SQL 语法及常用函数。了解 Kafka 基本架构与消息队列概念,有 Hadoop/Hive 使用经验者更佳。建议具备独立部署环境、调试代码、排查问题的能力。不需要深入理解分布式系统底层原理,但需能快速定位并解决 Flink 任务失败、ClickHouse 查询性能瓶颈等实际问题。

推荐学习路径

建议先完成第10章项目实战第二篇,建立实时数据管道的整体架构认知;接着学习第12章 ClickHouse 基础,理解其存储引擎特性与查询优化;然后深入第11章项目实战第三篇,掌握实时计算逻辑与指标聚合方法;最后对照视频代码,独立完成完整项目搭建。各章节内容相互关联,需循序渐进。

学完后的工程能力

能够独立设计并实现企业级实时数据分析系统,包括多源数据接入、流式 ETL 处理、ClickHouse 表结构设计、实时指标计算与可视化展示。可应对电商交易监控、日志实时分析、IoT 数据采集等业务场景,具备从零搭建完整大数据实时项目的工程能力。

资料配合使用方法

视频为主线,提供完整代码实现。建议边看边敲,在每个关键节点暂停练习,理解核心逻辑后再继续。重点复现项目中的关键模块,如实时 ETL 处理、窗口聚合、增量更新策略。遇到问题时,对照视频调试,培养独立排错能力。

课程目录

第14章 Flink DataSet篇12 集
  • 14-1 课程目录.mp4 3.56M
  • 14-11 Flink中分布式缓存的使用.mp4 48.74M
  • 14-12 Flink中计数器的使用.mp4 45.27M
  • 14-13 重难点总结.mp4 33.10M
  • 14-2 Flink批处理概述.mp4 45.35M
  • 14-3 对接数据源为csv格式的数据.mp4 58.33M
  • 14-4 对接数据源为压缩后的数据.mp4 12.11M
  • 14-5 对接数据源为子目录的数据.mp4 17.09M
  • 14-6 Transformation之map.mp4 29.11M
  • 14-7 Transformation之mapPartition.mp4 17.37M
  • 14-8 Transformation之distinct.mp4 15.36M
  • 14-9 Transformation之first-n.mp4 45.65M
第15章 Flink Table&SQL API篇17 集
  • 15-1 课程目录.mp4 8.30M
  • 15-10 Flink Table API&SQL Connector概述.mp4 26.18M
  • 15-11 Flink Table API&SQL FileSystem Connector读取数据.mp4 50.37M
  • 15-12 Flink Table API&SQL FileSystem Connector写出数据.mp4 24.79M
  • 15-13 Flink Table API结合Window及EventTime编程.mp4 91.79M
  • 15-14 Flink SQL结合Window及EventTime编程.mp4 28.07M
  • 15-15 Flink UDF函数概述.mp4 39.31M
  • 15-16 Flink UDF函数编程实战.mp4 45.27M
  • 15-17 重难点总结.mp4 92.82M
  • 15-2 Flink Table API&SQL概述.mp4 45.14M
  • 15-3 Flink Table API&SQL编程模型.mp4 51.34M
  • 15-4 Flink SQL整合DataStream编程.mp4 39.28M
  • 15-5 Flink Table API整合DataStream编程.mp4 19.33M
  • 15-6 Flink Table API整合DataStream编程toRetractStream使用.mp4 37.48M
  • 15-7 动态表和连续查询.mp4 46.41M
  • 15-8 图解连续查询.mp4 33.38M
  • 15-9 Table转Stream的方式.mp4 34.88M
第16章 Flink版本升级篇8 集
  • 16-1 课程目录.mp4 6.91M
  • 16-2 开发环境准备.mp4 22.71M
  • 16-3 老版本keyBy的用法.mp4 38.30M
  • 16-4 新版本keyBy的用法.mp4 14.58M
  • 16-5 老版本WM的用法.mp4 32.95M
  • 16-6 新版本WM的用法.mp4 41.85M
  • 16-7 新老版本Table API&SQL整合WM的用法.mp4 82.99M
  • 16-8 Flink on YARN运行及升级.mp4 89.15M
第17章 【拓展】基于Flink构建实时数仓项目实战11 集
  • 17-1 课程目录.mp4 13.93M
  • 17-10 双流JOIN实现之未关联上的数据处理方案.mp4 30.23M
  • 17-11 实时数仓数据流转&命名规范.mp4 36.22M
  • 17-2 实时数仓架构及分层.mp4 85.02M
  • 17-3 认识Canal.mp4 36.13M
  • 17-4 Canal对接Kafka联调.mp4 81.86M
  • 17-5 使用TCP方式拉取Canal数据.mp4 85.72M
  • 17-6 双流JOIN设计思路.mp4 47.54M
  • 17-7 双流JOIN实现之对接数据.mp4 48.18M
  • 17-8 双流JOIN实现之设置WM.mp4 20.74M
  • 17-9 双流JOIN实现之JOIN实现.mp4 52.98M
第18章 总结和展望1 集
  • 18-1 课程总结和回顾.mp4 84.55M
第1章 Flink认知篇1 条
  • 1-6 【科普小贴士】Flink发展史&特点&行业应用_慕课网.pdf 175.06kb
第2章 Flink本地开发快速上手篇2 条
  • 2-16.png 34.77kb
  • 2-17.png 19.67kb
第3章 Flink部署篇3 条
  • 3-10.png 27.33kb
  • 3-2 【环境配置】云主机开通及配置_慕课网.pdf 229.74kb
  • 3-9.png 19.98kb
第4章 Flink实时处理核心API基础篇2 条
  • 4-17.png 21.64kb
  • 4-7 【核心组件部署】ZooKeeper&Kafka部署_慕课网.pdf 138.85kb
第5章 Flink实时处理核心API进阶篇1 条
  • 5-16 【核心组件部署】Redis部署_慕课网.pdf 121.30kb
第9章 Flink状态管理篇1 条
  • coding510-master.zip 56.51kb
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