课程简介

本课程通过交付超一线大厂的PB级企业大数据架构真实案例设计与实践，深入讲解大数据中台架构的PaaS层和DaaS层设计，以及大数据业务架构的DA层的架构设计，使得同学们具备百万大数据架构师的9大思维模型，形成完整的百万大数据架构的认知格局，真正帮助同学们掌握”只可意会，不可言传”架构设计哲学本质层面的道，形成完整立体的大数据架构设计方法论体系，不断突破自身技术壁垒，达到架构设计的哲学高度，从而在面对企业任何业务场景都能够以不变应万变

课程目录

• 1-01–Flink简介
• 2-02–Flink架构图
• 3-03–入门案例演示
• 4-04–Flink核心概念：Flink概念
• 5-05–Flink核心概念：本地观察flink任务
• 6-06–Flink核心概念：并行度
• 7-07–Flink核心概念：数据传输策略
• 8-08–Flink任务分布式运行流程
• 9-09–Flink Steaming
• 10-10–Flink batch
• 11-11–Flink核心模块
• 12-12–Flink State类型
• 13-13–keyed state
• 14-14–keyed state
• 15-15–Flink State Backend
• 16-16–Flink Checkpolnt 原理
• 17-17–Flink Checkpoint配置
• 18-18-Flink 重启策略
• 19-19–Flink SavePoint
• 20-20–Flink容错机制
• 21-21–Flink Timewindow实现
• 22-22–Flink Time的种类
• 23-23–Process Time Window 有序+无序
• 24-24–使用Evebt Time处理无序
• 25-25–Flink WaterMark
• 26-26–Flink window
• 27-27–Flink项目案例：电商用户行为分析
• 28-28–项目背景
• 29-29–项目架构和技术选型
• 30-30–广告点击统计
• 31-31–需求分析
• 32-32–UV和DAU统计
• 33-33–引入布隆过滤器
• 34-34–Flink需求：实时用户检测
• 35-35–Flink CEP 原理详解和企业案例
• 36-36–Flink 内存模型
• 37-37–SQL on Stream平台介绍（扩展）
• 38-38–Flink 相关常见面试题
• 39-01—课程简介
• 40-02—为什么要有消息系统
• 41-03-图解kafka核心概念
• 42-04-图解kafka集群构架
• 43-05-kafka优秀架构之磁盘顺序写保证写数据性能
• 44-06-kafka优秀架构之零拷贝机制保证读数据高性能
• 45-07-kafka优秀架构之日志分段存储
• 46-08-kafka优秀架构之二分查找定位数据
• 47-09-kafka优秀架构之网络设计（1）
• 48-09-kafka优秀架构之网络设计（2）
• 49-09-kafka优秀架构之网络设计（3）
• 50-09-kafka优秀架构之网络设计（4）
• 51-10-kafka优秀架构之冗余副本高正高可用
• 52-11-kafka优秀架构思考
• 53-12-kafka生产环境搭建之需求场景分析
• 54-13-kafka生产环境搭建之物理机数量的评估
• 55-14-kafka生产环境搭建之磁盘选择
• 56-15-kafka生产环境之内存评估
• 57-16-kafka生产环境搭建之cpu压力评估
• 58-17-kafka生产环境搭建之网络需求评估
• 59-18-kafka生产环境搭建之集群规划
• 60-19-kafka正常环境搭建之zookeeper集群搭建
• 61-20-kafka生产环境搭建之核心参数详解
• 62-21-kafka生产环境搭建之集群压力测试
• 63-22-kafka运维之常见运维工具介绍
• 64-23-kafka运维之常见运维命令介绍
• 65-24-kafka生产者之消费者发送消息原理(图解)
• 66-25-kafka生产者之基础案例演示
• 67-26-kafka生产者之如何提升吞吐量
• 68-27-kafka生产者之如何处理异常
• 69-28-kafka生产者之重试机制
• 70-29-kafka生产者之acks参数详解
• 71-30-kafka生产者之自定义分区
• 72-31-kafka生产者之综合案例演示
• 73-32-kafka消费者之消费组概念
• 74-33-kafka消费者之基础案例演示
• 75-34-kafka消费者之偏移量管理
• 76-35-kafka消费者之偏移量监控工具介绍
• 77-36-kafka消费者之如何感知消费异常
• 78-37-kafka消费者之核心参数解释
• 79-38-kafka消费者之综合案例演示
• 80-39-kafka消费者之groupcoordinator原理
• 81-40-kafka消费者之rebalance策略
• 82-41-broker管理之leo，hw含义
• 83-42-broker管理之leo更新
• 84-43-broker管理之hw更新
• 85-44-broker管理之controller如何管理整个集群
• 86-45-broker管理之延时任务
• 87-46-broker管理之时间轮机制
• 100-大数据DA层前台全局架构设计与实践（1）
• 101-《百万大数据架构师6期》-01—大数据架构总体设计与架构哲学本质（上）
• 102-《百万大数据架构师6期》-02—大数据架构总体设计与架构哲学本质（中）
• 103-《百万大数据架构师6期》-03-大数据架构总体设计与架构哲学本质（下）
• 104-《百万大数据架构师6期》-04-大数据基础平台架构设计与实践（上）
• 105-《百万大数据架构师6期》-05-大数据基础平台架构设计与实践（下）
• 106-《百万大数据架构师6期》-06-大数据基础平台性能改造（上）
• 107-《百万大数据架构师6期》-07-大数据基础平台性能改造（下）
• 108-《百万大数据架构师6期》-08-万亿级云原生Docker容器云平台案例设计与实践
• 109-《百万大数据架构师6期》-09-PB级大数据任务调度平台架构设计与实践
• 110-《百万大数据架构师6期》-10-大数据中台落地实践
• 111-《百万大数据架构师6期》-11-PB级大数据任务调度平台架构设计与实践（ 下）
• 112-《百万大数据架构师6期》12-大数据上云方案架构设计（上）
• 113-《百万大数据架构师6期》13-大数据上云方案架构设计（下）
• 114-《百万大数据架构师6期》14-百万架构师技术人生（1）
• 115-《百万大数据架构师6期》15-大数据中台新技术探索篇之Doris
• 116-《百万大数据架构师6期》16-全域数仓架构设计与实践(上)
• 117-《百万大数据架构师6期》17-百万架构师技术人生（2）
• 118-《百万大数据架构师6期》18-大数据中台数仓建设
• 119-《百万大数据架构师6期》19-百万架构师技术人生(3)
• 120-《百万大数据架构师6期》20-大型指标平台架构设计与实践(1)
• 121-《百万大数据架构师6期》21-onedata
• 122-《百万大数据架构师6期》22-百万架构师技术人生（4）
• 123-《百万大数据架构师6期》23-查询构建与优化
• 124-《百万大数据架构师6期》24-指标平台生态
• 125-《百万大数据架构师6期》25-数据湖架构设计与实践
• 126-《百万大数据架构师6期》26-数据查询平台架构设计与实践
• 127-《百万大数据架构师6期》27-新技术探索之千亿级消息引擎Pulsar
• 128-《百万大数据架构师6期》28-大数据中台落地实践（下）
• 129-《百万大数据架构师6期》29-DA层之大数据用户画像设计与实践
• 130-《百万大数据架构师6期》30-数据治理理论与实践
• 131-《百万大数据架构师6期》31-百万大数据技术人生