大數(shù)據(jù)之亞秒級實時計算技術(shù)學(xué)哪些內(nèi)容？

大數(shù)據(jù)之亞秒級實時計算技術(shù)學(xué)哪些內(nèi)容？?數(shù)據(jù)實時計算中的核?框架階段Flink。Flink從19年開始在?型互聯(lián)?公司的推動下越來越多的公司開始紛紛效仿，轉(zhuǎn)向使?Flink作為實時計算的引擎。因Flink在流式上的性能、容錯等優(yōu)勢，在全球范圍內(nèi)快速圈粉。

當今的?數(shù)據(jù)開發(fā)學(xué)習(xí)Flink是?常有必要的。學(xué)?通過本階段的學(xué)習(xí)能夠?qū)W習(xí)到Flink計算引擎在實時計算上的巨?優(yōu)勢，將來在企業(yè)中能夠合理地運?Flink來解決實際的業(yè)務(wù)計算問題。本階段將以Flink實時計算為主展示講解也會介紹?Flink中的要技術(shù)。

新增亞秒級實時計算進階課程課程分為十二個階段學(xué)習(xí)：

第?階段：?數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集

本階段屬于?數(shù)據(jù)的核?數(shù)據(jù)采集部分,主要分為離線數(shù)據(jù)采集使?Sqoop框架,實時數(shù)據(jù)采集使?Flume及DataX等組件,對于MySQL或Oracle的實時數(shù)據(jù)需要使?ogg和cannal采集。

第?階段：實時計算基礎(chǔ)(NoSQL+消息中?)

本階段是學(xué)習(xí)?數(shù)據(jù)的核?消息中間件。本階段?點在于培養(yǎng)企業(yè)級海量數(shù)據(jù)場景下NoSQL? 數(shù)據(jù)存儲以及實時數(shù)據(jù)的消息隊列相關(guān)的開發(fā)能?；

第三階段：?數(shù)據(jù)實時OLAP框架

本階段為?數(shù)據(jù)的核?實戰(zhàn)課程,通過實時OLAP為實時數(shù)倉指標構(gòu)建打下基礎(chǔ),主要分為ClickHouse和Doris企業(yè)應(yīng)??泛的OLAP技術(shù)。

第四階段：實時計算基礎(chǔ)(NoSQL+消息中?)

本階段為企業(yè)級數(shù)據(jù)湖開發(fā)課程,以Hudi為主要開發(fā)?具,兼顧IceBerg和Datalake數(shù)據(jù)湖基礎(chǔ)內(nèi)容,完成湖上建倉的任務(wù)。

第五階段：Flink技術(shù)棧

本階段學(xué)習(xí)當下全球最熱?的亞秒級計算框架： Flink技術(shù)棧；Flink是?款分布式的內(nèi)存迭代計算框架，其性能超出前代計算框架Spark；Flink計算框架是?前全球范圍內(nèi)最熱?的?數(shù)據(jù)體系下的計算框架（沒有之?），是我們需要點學(xué)習(xí)的內(nèi)容

第六階段：FlinkSQL從原理到精通

FlinkSQL以SQL作為主要開發(fā)語?,摒棄了Java開發(fā)的冗余,使?SQL完成關(guān)鍵指標的統(tǒng)計計算是這部分核?內(nèi)容。

第七階段：實時項?1-物聯(lián)??業(yè)?數(shù)據(jù)實時項?

?聯(lián)?項?來源于其實數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)場景,采?時下最熱的Flink技術(shù)棧,結(jié)合Hbase,HDFS等熱??數(shù)據(jù)組件,完成物聯(lián)?或?企等數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

第?階段：實時項?2-?融證券?業(yè)?數(shù)據(jù)實時項?

本階段為?數(shù)據(jù)體系中實時數(shù)據(jù)處理?向的項?實戰(zhàn)階段。項?采?流處理計算引擎Flink，實時處理100萬筆/s的交易數(shù)據(jù)基于企業(yè)主流的流處理技術(shù)框架：Flume、Kafka、Flink、Hbase等基于Hive和Kylin的批數(shù)據(jù)處理，可進?海?多維分析.搭建監(jiān)察預(yù)警體系，包括：預(yù)警規(guī)則管理，實時預(yù)警，歷史預(yù)警，監(jiān)察歷史數(shù)據(jù)分析等。

第九階段：實時項?3-智慧出?實時項?

本階段為?數(shù)據(jù)體系中出??業(yè)實時數(shù)據(jù)處理?向的項?實戰(zhàn)階段。項?采?流處理計算引擎Flink，實時處理出??業(yè)的實時數(shù)據(jù)，該項?基于企業(yè)主流的流處理技術(shù)框架：Flume、
Kafka、Flink、Hbase等，可進?海??輛和?戶多維分析等。

第?階段：實時項?4-基于湖倉?體的在線視頻實時分析項?

本階段為?數(shù)據(jù)在線視頻實時數(shù)據(jù)處理?向的項?。項?采?流處理計算引擎Flink，實時處理千萬數(shù)據(jù)?視頻流數(shù)據(jù)，基于企業(yè)主流的流處理技術(shù)框架：Flume、Kafka、Flink、FlinkSQL等技術(shù)棧，可進?海?多維分析。最終實現(xiàn)搭建在線視頻實時分析指標體系等。

第??階段：Flink源碼剖析

Flink源碼對于?常Flink?次開發(fā)具有?常?要的價值和意義,這?帶著?家從Flink提交任務(wù)執(zhí)?到Flink資源管理,分布式緩存等各??帶您深?了解Flink源碼設(shè)計哲學(xué)。

第??階段：Flink?次開發(fā)

Flink?次開發(fā)主要針對于多個企業(yè)針對不同業(yè)務(wù)場景進?Flink計算引擎的封裝或?次開發(fā)任務(wù),皆在完成定制化企業(yè)任務(wù)需求,是每?位?數(shù)據(jù)開發(fā)?程師進階提升技能必備。

IT?業(yè)在不斷發(fā)展技術(shù)迭代?常頻繁。博學(xué)?課程也在不斷的根據(jù)?業(yè)動態(tài)實時更新課程內(nèi)容。