拉勾-21讲吃透实时流计算课程介绍:
该课程设计了一条系统、高效的学习路径，共四个模块，从“系统架构”和“实时算法”两方面入手，由浅入深、自底而上带你扎实掌握实时流计算。
① 模块一：实时流计算入门
这部分会介绍流计算系统的整体架构和使用场景，以及入门需掌握的编程基础，比如 NIO 和异步编程，以及异步系统中的 OOM 和反向压力问题，学完你会对实时流计算有个整体的认识，对“流”的本质有个初步理解。
②模块二：自己动手做一个流计算框架
这部分会介绍如何从 JDK 里最基础的工具类，一步步开发出一个分布式流计算框架。通过这种自己动手的方式，你会更深刻理解流计算系统的核心概念及实现原理。
③模块三：核心技术篇
这部分详细讲解流计算能够解决哪些类型的问题（流数据操作、时间维度聚合计算、关联图谱分析、事件序列分析、模型学习和预测）。还讨论了流计算过程中重要的状态管理问题，带你思考如何将前面的流计算框架扩展为分布式系统。你会掌握实时流计算中的各种算法，帮你解决各种实时业务场景中的问题。
④模块四：开源流计算框架原理解析及实战
这部分会对比分析 4 种开源流计算框架的具体实现，来巩固你对流计算核心概念和技术的理解，并带你正确理解这些框架的 API 设计，以便你在实际业务场景中灵活应用，实现各种复杂的业务逻辑。
课程目录:
——/21讲吃透实时流计算/ ├──文档 | ├── 01 实时流计算的通用架构.md 19.67kb | ├── 02 异步和高并发：为什么 NIO 是异步和高并发编程的基础？.md 17.79kb | ├── 03 反向压力：如何避免异步系统中的 OOM 问题？.md 31.79kb | ├── 04 流与异步：为什么说掌握流计算先要理解异步编程？.md 25.52kb | ├── 05 有向无环图（DAG）：如何描述、分解流计算过程？.md 26.95kb | ├── 06 CompletableFuture：如何理解 Java 8 新引入的异步编程类？.md 24.30kb | ├── 07 死锁：为什么流计算应用突然卡住，不处理数据了.md 19.48kb | ├── 08 性能调优：如何优化流计算应用？.md 16.15kb | ├── 09 流数据操作：最基本的流计算功能.md 24.45kb | ├── 10 时间维度聚合计算：如何在长时间窗口上实时计算聚合值？.md 20.05kb | ├── 11 关联图谱分析：如何用 Lambda 架构实现实时的社交网络分析？.md 37.87kb | ├── 12 事件序列分析：大家都在说的 CEP 是怎么一回事？.md 29.18kb | ├── 13 模型学习和预测：如何检查流数据异常？.md 25.77kb | ├── 14 状态管理：为什么说流计算是有“状态”的？.md 33.46kb | ├── 15 扩展为集群：如何实现分布式状态存储？.md 18.33kb | ├── 16 Apache Storm：最早的开源流计算框架.md 28.26kb | ├── 17 Spark Streaming：从批处理走向流处理.md 22.16kb | ├── 18 Apache Samza：最简洁的开源流计算框架.md 22.22kb | ├── 19 Apache Flink：最惊艳的开源流计算框架.md 22.42kb | ├── 20 场景案例：如何用 Flink 实现实时风控引擎？.md 64.60kb | ├── 21 场景案例：如何用 Flink SQL CDC 实现实时数据同步？.md 25.30kb | ├── 彩蛋 1 竟然还有分布式的 JVM？.md 25.46kb | ├── 彩蛋 2 穷途末路的选择：Lambda 架构.md 20.51kb | ├── 结束语 Java 程序员的成长之路和从业方向.md 13.72kb | ├── 开篇词 攻克实时流计算难点，掌握大数据未来！.md 21.72kb | ├──01 实时流计算的通用架构.md 18.85kb | ├──02 异步和高并发：为什么 NIO 是异步和高并发编程的基础？.md 14.56kb | ├──03 反向压力：如何避免异步系统中的 OOM 问题？.md 19.91kb | ├──04 流与异步：为什么说掌握流计算先要理解异步编程？.md 22.50kb | ├──05 有向无环图（DAG）：如何描述、分解流计算过程？.md 21.80kb | ├──06 CompletableFuture：如何理解 Java 8 新引入的异步编程类？.md 21.12kb | ├──07 死锁：为什么流计算应用突然卡住，不处理数据了.md 15.19kb | ├──08 性能调优：如何优化流计算应用？.md 13.68kb | ├──09 流数据操作：最基本的流计算功能.md 23.31kb | ├──10 时间维度聚合计算：如何在长时间窗口上实时计算聚合值？.md 15.64kb | ├──11 关联图谱分析：如何用 Lambda 架构实现实时的社交网络分析？.md 36.50kb | ├──12 事件序列分析：大家都在说的 CEP 是怎么一回事？.md 27.04kb | ├──13 模型学习和预测：如何检查流数据异常？.md 25.74kb | ├──14 状态管理：为什么说流计算是有“状态”的？.md 31.45kb | ├──15 扩展为集群：如何实现分布式状态存储？.md 16.75kb | ├──16 Apache Storm：最早的开源流计算框架.md 28.16kb | ├──17 Spark Streaming：从批处理走向流处理.md 16.11kb | ├──18 Apache Samza：最简洁的开源流计算框架.md 20.94kb | ├──19 Apache Flink：最惊艳的开源流计算框架.md 22.40kb | ├──20 场景案例：如何用 Flink 实现实时风控引擎？.md 63.56kb | ├──21 场景案例：如何用 Flink SQL CDC 实现实时数据同步？.md 24.31kb | ├──彩蛋 1 竟然还有分布式的 JVM？.md 22.51kb | ├──彩蛋 2 穷途末路的选择：Lambda 架构.md 20.48kb | ├──结束语 Java 程序员的成长之路和从业方向.md 13.43kb | └──开篇词 攻克实时流计算难点，掌握大数据未来！.md 12.25kb ├── 01 实时流计算的通用架构.mp4 187.38M ├── 02 异步和高并发：为什么 NIO 是异步和高并发编程的基础？.mp4 126.37M ├── 03 反向压力：如何避免异步系统中的 OOM 问题？.mp4 128.15M ├── 04 流与异步：为什么说掌握流计算先要理解异步编程？.mp4 181.23M ├── 05 有向无环图（DAG）：如何描述、分解流计算过程？.mp4 163.14M ├── 06 CompletableFuture：如何理解 Java 8 新引入的异步编程类？.mp4 150.08M ├── 07 死锁：为什么流计算应用突然卡住，不处理数据了.mp4 100.41M ├── 08 性能调优：如何优化流计算应用？.mp4 108.91M ├── 09 流数据操作：最基本的流计算功能.mp4 193.74M ├── 10 时间维度聚合计算：如何在长时间窗口上实时计算聚合值？.mp4 149.91M ├── 11 关联图谱分析：如何用 Lambda 架构实现实时的社交网络分析？.mp4 318.62M ├── 12 事件序列分析：大家都在说的 CEP 是怎么一回事？.mp4 167.79M ├── 13 模型学习和预测：如何检查流数据异常？.mp4 205.78M ├── 14 状态管理：为什么说流计算是有“状态”的？.mp4 230.77M ├── 15 扩展为集群：如何实现分布式状态存储？.mp4 159.09M ├── 16 Apache Storm：最早的开源流计算框架.mp4 231.98M ├── 17 Spark Streaming：从批处理走向流处理.mp4 155.11M ├── 18 Apache Samza：最简洁的开源流计算框架.mp4 191.66M ├── 19 Apache Flink：最惊艳的开源流计算框架.mp4 244.46M ├── 20 场景案例：如何用 Flink 实现实时风控引擎？.mp4 331.24M ├── 21 场景案例：如何用 Flink SQL CDC 实现实时数据同步？.mp4 197.47M ├── 彩蛋 1 竟然还有分布式的 JVM？.mp4 176.03M ├── 彩蛋 2 穷途末路的选择：Lambda 架构.mp4 135.62M ├── 结束语 Java 程序员的成长之路和从业方向.mp4 125.55M ├── 开篇词 攻克实时流计算难点，掌握大数据未来！.mp4 126.99M ├──01 实时流计算的通用架构.mp4 187.38M ├──02 异步和高并发：为什么 NIO 是异步和高并发编程的基础？.mp4 126.37M ├──03 反向压力：如何避免异步系统中的 OOM 问题？.mp4 128.15M ├──04 流与异步：为什么说掌握流计算先要理解异步编程？.mp4 181.23M ├──05 有向无环图（DAG）：如何描述、分解流计算过程？.mp4 163.14M ├──06 CompletableFuture：如何理解 Java 8 新引入的异步编程类？.mp4 150.08M ├──07 死锁：为什么流计算应用突然卡住，不处理数据了.mp4 100.41M ├──08 性能调优：如何优化流计算应用？.mp4 108.91M ├──09 流数据操作：最基本的流计算功能.mp4 193.74M ├──10 时间维度聚合计算：如何在长时间窗口上实时计算聚合值？.mp4 149.91M ├──11 关联图谱分析：如何用 Lambda 架构实现实时的社交网络分析？.mp4 318.62M ├──12 事件序列分析：大家都在说的 CEP 是怎么一回事？.mp4 167.79M ├──13 模型学习和预测：如何检查流数据异常？.mp4 205.78M ├──14 状态管理：为什么说流计算是有“状态”的？.mp4 230.77M ├──15 扩展为集群：如何实现分布式状态存储？.mp4 159.09M ├──16 Apache Storm：最早的开源流计算框架.mp4 231.98M ├──17 Spark Streaming：从批处理走向流处理.mp4 155.11M ├──18 Apache Samza：最简洁的开源流计算框架.mp4 191.66M ├──19 Apache Flink：最惊艳的开源流计算框架.mp4 244.46M ├──20 场景案例：如何用 Flink 实现实时风控引擎？.mp4 331.24M ├──21 场景案例：如何用 Flink SQL CDC 实现实时数据同步？.mp4 197.47M ├──彩蛋 1 竟然还有分布式的 JVM？.mp4 176.03M ├──彩蛋 2 穷途末路的选择：Lambda 架构.mp4 135.62M ├──结束语 Java 程序员的成长之路和从业方向.mp4 125.55M └──开篇词 攻克实时流计算难点，掌握大数据未来！.mp4 126.99M
