课程介绍

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本专题包含4个课题
课题一基于Flink+ClickHouse构建亿级电商全端实时数据分析平台（PC、移动、小程序）
ClickHouse开源的出现让许多想做大数据并且想做大数据分析的很多公司和企业耳目一新。ClickHouse 正是以不依赖Hadoop 生态、安装和维护简单、查询速度快、可以支持SQL等特点在大数据分析领域越走越远。

本课程采用全新的大数据技术栈： Flink+ClickHouse,让你体验到全新技术栈的强大，感受时代变化的气息，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。本课程不仅告诉你如何做项目，还会告诉你如何验证系统如何支撑亿级并发，如何部署项目等等。希望本课程对一些企业开发人员和对新技术栈有兴趣的伙伴有所帮助，如对我录制的教程内容有建议请及时交流。

在这个数据爆发的时代,像大型电商的数据量达到百亿级别，我们往往无法对海量的明细数据做进一步层次的预聚合，大量的业务数据都是好几亿数据关联，并且我们需要聚合结果能在秒级返回。

那么我们该如何实现这一需求呢？基于Flink+ClickHouse构建电商亿级实时数据分析平台课程，将带领大家一步一步从无到有实现一个高性能的实时数据分析平台，该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，对电商数据的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解，具体指标包括：概况统计、全站流量分析、渠道分析、广告分析、订单分析、运营分析（团购、秒杀、指定活动）等，该系统指标分为分钟级和小时级多时间方位分析，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。

课题二基于Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像平台（PC、移动、小程序）
在这个数据爆发的时代,像大型电商的数据量达到百亿级别，我们往往无法对海量的明细数据做进一步层次的预聚合，大量的业务数据都是好几亿数据关联，并且我们需要聚合结果能在秒级返回。 包括我们的画像数据，也是有这方便的需求，那怎么才能达到秒级返回呢？ClickHouse正好满足我们的需求，它是非常的强大的。

本课程采用Flink+ClickHouse技术架构实现我们的画像系统，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。希望本课程对一些企业开发人员和对新技术栈有兴趣的伙伴有所帮助，如对我录制的教程内容有建议请及时交流。项目中采用到的算法包含Logistic Regression、Kmeans、TF-IDF等，Flink暂时支持的算法比较少，对于以上算法，本课程将带大家用Flink实现，并且结合真实场景，学完即用。

课题三高性能高扩展的千亿级实时数据仓库全实现
随着我们从IT时代步入DT时代，数据积累量也与日俱增，同时伴随着互联网的发展，越来越多的应用场景产生，传统的数据处理、存储方式已经不能满足日益增长的需求。而互联网行业相比传统行业对新生事物的接受度更高、应用场景更复杂， 因此基于大数据构建的数据仓库最先在互联网行业得到了尝试。
高性能高扩展的亿级电商全端实时数据仓库全实现（PC、移动、小程序） ，以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，对电商数据仓库的常见实战指标以及难点实战指标进行了详尽讲解，具体指标包括：每日、月大盘收入报表、高付费用户分析报表、流量域多方位分析、营销域多方位分析、实时排行榜指标分析、用户主题分析、店铺主题时间区间分析等，数据分析涵盖全端（PC、移动、小程序）应用，与互联网企业大数据技术同步，让大家能够真正学到大数据企业级数据仓库的实战经验。

本课程凝聚讲师多年一线大数据企业实际项目经验，大数据企业在职架构师亲自授课，全程实操代码，带你体验真实的大数据开发过程，代码现场调试。通过本课程的学习再加上老师的答疑，你完全可以将本案例直接应用于企业。

课题四基于Flink+Alink构建电商全端智能AI个性化实时推荐系统
基于Flink+Alink构建电商全端智能AI个性化实时推荐系统课程，将带领大家一步一步实现一个个性化推荐系统，该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，具体包含：统计推荐、离线推荐、文本内容推荐、实时推荐几大指标内容。本课程采用全新的大数据技术栈：Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大，感受时代变化的气息，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。

适用人群：