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Flink 从0到1实战实时风控系统

Flink 核心技能实操 + 亿级数据性能调优 + Groovy 动态规则引擎实践 进阶大数据开发高手

难度：中级
|
时长：共 20 小时
￥299.00
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  • 1. 提升架构设计思维与能力
  • 4. 构建 Flink 核心技能体系
  • 2. 积累亿级数据实时处理经验
  • 5. 实践 Flink 动态规则引擎
  • 3. 具备生产环境故障处理能力
  • 6. 解锁Flink 生态框架整合技巧
试看本节课 14:51
试看本节课 03:58
试看本节课 11:36
1-1 这是一门帮你进阶的好课
1-2 风控项目对于个人职业能力的提升
3-2 画出风控引擎的系统架构图

课程预览

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黑灰产问题日益突出的当下，“风控”已经成为大多数公司的基础业务之一。能够设计并架构风控体系，是大数据工程师的重要竞争力。课程将基于 Flink+ Groovy 构建风控系统，以生产视角带你掌握风控体系设计的核心要素、Flink 实用技能、优化技巧、故障处理策略等高阶技能，并融合贯通运用到实际工作中，助力提升你的架构设计思维和代码实践能力，少走弯路，加速职业发展。
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第1章 课程介绍与学习指南
4 节｜31分钟
展开
  • 视频：
    1-1 这是一门帮你进阶的好课
    试看
    14:51
  • 视频：
    1-2 风控项目对于个人职业能力的提升
    试看
    03:58
  • 视频：
    1-3 课程设计的思路以及所涵盖的知识点
    06:43
  • 视频：
    1-4 推荐几个课程项目使用的开发工具
    04:38
第2章 风控项目需求
5 节｜48分钟
收起
  • 视频：
    2-1 羊毛党利用群控和接码平台薅尽羊毛
    06:00
  • 视频：
    2-2 优惠券场景下被薅羊毛的业务逻辑漏洞复盘
    05:33
  • 视频：
    2-3 基于领域驱动分析优惠券场景下风控的架构设计
    10:25
  • 视频：
    2-4 基于领域驱动设计的代码目录分层架构思路
    18:28
  • 视频：
    2-5 优惠券场景下的风控规则和阙值确定
    07:08
第3章 风控引擎架构设计及项目演示
5 节｜46分钟
收起
  • 视频：
    3-1 风控引擎架构的设计思路
    14:17
  • 视频：
    3-2 画出风控引擎的系统架构图
    试看
    11:36
  • 视频：
    3-3 风控规则引擎选用Groovy的原因
    08:53
  • 视频：
    3-4 风控引擎整体技术栈以及版本
    08:32
  • 视频：
    3-5 亿级行为数据集提供的不同类型的羊毛党人数分布
    02:14
第4章 风控引擎组件基础知识准备
17 节｜193分钟
展开
  • 视频：
    4-1 本章重点和难点
    03:27
  • 视频：
    4-2 理解Flink数据流编程模型
    14:59
  • 视频：
    4-3 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount（上）
    16:59
  • 视频：
    4-4 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount（下）
    11:29
  • 视频：
    4-5 通过有界流和无界流延伸理解Flink批流一体架构
    16:19
  • 视频：
    4-6 理解Flink4大基石之状态机制
    14:34
  • 视频：
    4-7 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount（上）
    13:10
  • 视频：
    4-8 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount（下）
    19:07
  • 视频：
    4-9 理解Flink4大基石之窗口机制
    14:47
  • 视频：
    4-10 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（上）
    09:19
  • 视频：
    4-11 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（中）
    05:25
  • 视频：
    4-12 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（下）
    07:01
  • 视频：
    4-13 初步认识Flink的Cep模式匹配
    08:20
  • 视频：
    4-14 理解Flink4大基石之checkpoint机制（上）
    11:47
  • 视频：
    4-15 理解Flink4大基石之checkpoint机制（中）
    05:17
  • 视频：
    4-16 理解Flink4大基石之checkpoint机制（下）
    08:09
  • 视频：
    4-17 本章总结
    12:46
第5章 基础设施搭建--环境搭建及单元测试
13 节｜115分钟
展开
  • 视频：
    5-1 本章重点和难点
    01:45
  • 视频：
    5-2 画出项目结构图
    09:59
  • 视频：
    5-3 基于docker的一键式搭建项目环境
    08:20
  • 图文：
    5-4 【梳理】项目环境搭建步骤
  • 视频：
    5-5 Springboot基于Maven多模块构建项目
    15:32
  • 视频：
    5-6 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写（上）
    15:11
  • 视频：
    5-7 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写（下）
    17:01
  • 视频：
    5-8 Flink流计算的单元测试用例编写（上）
    14:50
  • 视频：
    5-9 Flink流计算的单元测试用例编写（下）
    15:22
  • 视频：
    5-10 基于maven-helper插件解决依赖冲突异常
    06:09
  • 图文：
    5-11 【拓展】简历植入重点及本章涉及面试知识点
  • 图文：
    5-12 【作业】本章作业
  • 视频：
    5-13 本章总结
    10:33
第6章 基础设施搭建--springboot工具类封装
14 节｜178分钟
展开
  • 视频：
    6-1 本章重点和难点
    02:03
  • 视频：
    6-2 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（上）
    12:16
  • 视频：
    6-3 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（中）
    10:13
  • 视频：
    6-4 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（下）
    11:31
  • 视频：
    6-5 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类（上）
    14:38
  • 视频：
    6-6 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类（下）
    09:08
  • 视频：
    6-7 Springboot集成slf4j+log4j2（上）
    15:24
  • 视频：
    6-8 Springboot集成slf4j+log4j2（下）
    12:39
  • 视频：
    6-9 Springboot封装自定义异常+全局异常的工具类
    16:55
  • 视频：
    6-10 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（上）
    17:18
  • 视频：
    6-11 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（中）
    16:58
  • 视频：
    6-12 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（下）
    11:48
  • 视频：
    6-13 Springboot封装Hbase工具类
    18:18
  • 视频：
    6-14 本章总结
    07:59
第7章 基础设施搭建--flink工具类封装
12 节｜172分钟
展开
  • 视频：
    7-1 本章重点和难点
    01:14
  • 视频：
    7-2 Flink使用ParameterTool读取配置
    14:59
  • 视频：
    7-3 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群（上）
    18:37
  • 视频：
    7-4 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群（下）
    11:24
  • 视频：
    7-5 Flink通过富函数类实现自定义Source
    19:44
  • 视频：
    7-6 Flink自定义Source读取Redis集群（上）
    15:24
  • 视频：
    7-7 Flink自定义Source读取Redis集群（下）
    14:13
  • 视频：
    7-8 Flink自定义Source读取ClickHouse
    17:50
  • 视频：
    7-9 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse（上）
    12:56
  • 视频：
    7-10 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse（下）
    13:34
  • 视频：
    7-11 Flink TableSQL Api + 表转流读取Mysql
    21:02
  • 视频：
    7-12 本章总结
    10:14
第8章 风控数据流入口--事件接入中心
18 节｜230分钟
展开
  • 视频：
    8-1 本章重点和难点
    02:16
  • 视频：
    8-2 风控事件接入中心架构搭建思路
    06:10
  • 视频：
    8-3 事件中心的数据格式
    04:42
  • 视频：
    8-4 Flume监听目录将行为事件数据写入Kafka
    05:50
  • 视频：
    8-5 Flink1.14使用全新的Kafka Connector读取Kafka
    18:46
  • 视频：
    8-6 Flink1.14自定义反序列化消费Kafka Json格式数据
    16:33
  • 视频：
    8-7 ClickHouse存储用户行为路径序列的表设计思路
    13:24
  • 视频：
    8-8 ClickHouse拉取Kafka Json格式的用户行为数据
    05:59
  • 视频：
    8-9 ClickHouse将用户行为聚合为行为路径序列
    16:03
  • 视频：
    8-10 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客（上）
    14:34
  • 视频：
    8-11 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客（下）
    15:42
  • 视频：
    8-12 ClickHouse对用户行为维度指标存储的表设计思路
    07:34
  • 视频：
    8-13 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量（上）
    14:24
  • 视频：
    8-14 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量（下）
    16:08
  • 视频：
    8-15 Flink对Kafka数据清洗并转化为POJO对象
    16:16
  • 视频：
    8-16 Flink对事件数据流添加水印保证事件行为的有序性
    17:27
  • 视频：
    8-17 Flink基于滑动窗口每5分钟统计用户最近1小时的登录频率
    20:32
  • 视频：
    8-18 Flink aggregate统计用户最近1小时登录频率的聚合操作
    17:37
第9章 风控规则判断依据--指标计算模块
10 节｜116分钟
展开
  • 视频：
    9-1 本章重点和难点
    02:06
  • 视频：
    9-2 风控指标的构成以及指标存储的设计思路
    08:36
  • 视频：
    9-3 基于滑动窗口思想的风控指标采样思路
    07:49
  • 视频：
    9-4 基于Redis快速获取风控指标采样的思路
    21:49
  • 视频：
    9-5 风控指标在Redis唯一id的设计思路
    06:34
  • 视频：
    9-6 Flink和POJO对象之间的关系
    17:02
  • 视频：
    9-7 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架思路
    10:14
  • 视频：
    9-8 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架初步结构
    21:19
  • 视频：
    9-9 运营后台自定义指标聚合计算规则
    04:01
  • 视频：
    9-10 Flink通过单独线程读取指标聚合计算规则
    16:25
第10章 风控系统核心--规则引擎
9 节｜84分钟
展开
  • 视频：
    10-1 本章重点和难点
    01:24
  • 视频：
    10-2 纯Java手写实现规则引擎的思路
    07:31
  • 视频：
    10-3 纯Java手写实现规则引擎的伪代码
    16:10
  • 视频：
    10-4 前置知识：什么是面向切面编程（AOP）
    06:27
  • 视频：
    10-5 Springboot整合AOP
    14:53
  • 视频：
    10-6 Springboot自定义注解以及通过AOP进行解析
    12:38
  • 视频：
    10-7 前置知识：什么是Spring的表达式语言（SpEL）
    08:18
  • 视频：
    10-8 基于Spring表达式语言运行逻辑和关系表达式
    06:18
  • 视频：
    10-9 风控规则的Mysql表设计思路
    10:07
第11章 实时风控--动态规则实现
内容更新中
第12章 风控引擎部署--性能测试
内容更新中
第13章 风控引擎展望--优化与扩展
内容更新中
适合人群
大数据开发者
Java 开发者
对 Flink 感兴趣的研究者
技术储备
熟悉 Java 基础语法
熟悉 Springboot 基本操作
了解大数据组件基础操作
环境参数
Flink 1.14.5
Clickhouse 21.1.9.41
Springboot 2.6.11
Docker 23.0
Redis 6.2.1
小简同学
推荐系统项目负责人， 已有5635个学生
其他课程： 《Spark2.x+协同过滤算法，开发企业级个性化推荐系统》 《Spark+ES+ClickHouse 构建DMP用户画像》、
全部
不为别的，只为提升面试通过率
尽管课程时间很长，
但没关系，我们有老师的陪伴，
还有同学之间互相鼓励，彼此帮助，
完成学习后，还能获得慕课网官方认证的证书。
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2门课 总价：¥2,298.00
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中级  · 69人报名 ¥299.00
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9大业务场景实战Hadoop+Flink，完成大数据能力进修

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中级  · 251人报名 ¥399.00
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综合评分：分，共 人参与
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