Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发(完结)

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《Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发》是一门专注于实时大数据处理的课程,结合 Apache Flink 和 ClickHouse 两大技术,帮助开发者掌握企业级实时数据开发的核心技能。以下是对课程内容的概述和核心知识点整理:

课程核心内容

1. 实时大数据基础

  • 实时数据处理概述
    • 批处理 vs 流处理。
    • 实时数据处理的应用场景(如实时监控、实时推荐、实时风控)。
  • 技术栈介绍
    • Apache Flink:分布式流处理框架。
    • ClickHouse:高性能列式数据库。

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2. Apache Flink 基础

  • Flink 架构
    • JobManager、TaskManager、Source、Sink 等核心组件。
  • 开发环境搭建
    • 安装和配置 Flink 集群。
    • 使用 Flink SQL 和 DataStream API 开发实时应用。
  • 窗口与时间
    • 滚动窗口、滑动窗口、会话窗口。
    • 事件时间、处理时间、摄入时间。

3. Flink 高级特性

  • 状态管理
    • 使用 Keyed State 和 Operator State 管理状态。
  • 容错机制
    • Checkpoint 和 Savepoint 的实现与恢复。
  • CEP(复杂事件处理)
    • 使用 Flink CEP 检测复杂事件模式。
  • Table API 与 SQL
    • 使用 Flink SQL 实现流式数据分析。

4. ClickHouse 基础

  • ClickHouse 简介
    • 列式存储与高性能查询。
    • 适用场景与优势。
  • 安装与配置
    • 单机与分布式集群的部署。
  • 数据模型设计
    • MergeTree 引擎的使用与优化。
    • 分区与索引的设计。

5. ClickHouse 高级特性

  • 数据导入与导出
    • 使用 Kafka、MySQL 等数据源导入数据。
    • 导出数据到文件或其他存储系统。
  • 查询优化
    • 使用预聚合、物化视图优化查询性能。
  • 分布式表
    • 使用 Distributed 表实现分布式查询。

6. Flink + ClickHouse 集成

  • 实时数据写入
    • 使用 Flink 将实时数据写入 ClickHouse。
  • 实时数据分析
    • 使用 Flink SQL 对 ClickHouse 中的数据进行实时分析。
  • 数据同步
    • 实现 Kafka → Flink → ClickHouse 的实时数据同步。

7. 实战案例

  • 实时日志分析
    • 使用 Flink 处理日志数据,并将结果存储到 ClickHouse。
  • 实时推荐系统
    • 基于用户行为数据,实时生成推荐结果。
  • 实时风控系统
    • 使用 Flink CEP 检测异常行为,并实时告警。

8. 性能优化

  • Flink 性能优化
    • 并行度设置、状态后端选择、资源调优。
  • ClickHouse 性能优化
    • 索引优化、查询优化、硬件优化。

9. 监控与运维

  • Flink 监控
    • 使用 Flink Dashboard 和 Prometheus 监控 Flink 集群。
  • ClickHouse 监控
    • 使用 ClickHouse 内置监控和 Grafana 可视化。
  • 故障排查
    • 常见问题分析与解决方案。

10. 课程特色

  • 实战驱动:通过大量实战案例,帮助学习者掌握 Flink 和 ClickHouse 的核心技能。
  • 生产环境最佳实践:提供生产环境中的配置和优化建议。
  • 全面覆盖:从基础到高级,涵盖实时数据处理的各个方面。

适合学习者

  • 有一定大数据基础(如 Hadoop、Spark)的开发者。
  • 希望深入学习实时大数据处理的技术人员。
  • 需要设计和实现实时数据系统的架构师。
  • 对 Flink 和 ClickHouse 技术感兴趣的开发者。

学习建议

  1. 动手实践:结合课程内容,动手搭建和调试实时数据处理系统。
  2. 关注生产实践:学习生产环境中的最佳实践,如性能优化、故障排查等。
  3. 持续学习:关注实时数据处理领域的最新技术和工具。
  4. 参与开源项目:通过参与 Flink 和 ClickHouse 相关开源项目,提升实战能力。