《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:
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- 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:
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- Apache Flink:分布式流处理框架。
- ClickHouse:高性能列式数据库。
Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发|完结无密_超星it
2. Apache Flink 基础
- Flink 架构:
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- JobManager、TaskManager、Source、Sink 等核心组件。
- 开发环境搭建:
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- 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:
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- 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:
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- 使用 Keyed State 和 Operator State 管理状态。
- 容错机制:
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- Checkpoint 和 Savepoint 的实现与恢复。
- CEP(复杂事件处理) :
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- 使用 Flink CEP 检测复杂事件模式。
- Table API 与 SQL:
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- 使用 Flink SQL 实现流式数据分析。
4. ClickHouse 基础
- ClickHouse 简介:
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- 列式存储与高性能查询。
- 适用场景与优势。
- 安装与配置:
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- 单机与分布式集群的部署。
- 数据模型设计:
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- 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:
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- 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:
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- 使用预聚合、物化视图优化查询性能。
- 分布式表:
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- 使用 Distributed 表实现分布式查询。
6. Flink + ClickHouse 集成
- 实时数据写入:
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- 使用 Flink 将实时数据写入 ClickHouse。
- 实时数据分析:
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- 使用 Flink SQL 对 ClickHouse 中的数据进行实时分析。
- 数据同步:
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- 实现 Kafka → Flink → ClickHouse 的实时数据同步。
7. 实战案例
- 实时日志分析:
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- 使用 Flink 处理日志数据,并将结果存储到 ClickHouse。
- 实时推荐系统:
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- 基于用户行为数据,实时生成推荐结果。
- 实时风控系统:
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- 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:
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- 并行度设置、状态后端选择、资源调优。
- ClickHouse 性能优化:
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- 索引优化、查询优化、硬件优化。
9. 监控与运维
- Flink 监控:
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- 使用 Flink Dashboard 和 Prometheus 监控 Flink 集群。
- ClickHouse 监控:
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- 使用 ClickHouse 内置监控和 Grafana 可视化。
- 故障排查:
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- 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
- 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。
- 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。
- 持续学习:关注实时数据处理领域的最新技术和工具。
- 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。