课程简介
使用现有的流处理引擎link，快速开发大数据实时分析应用。
课程收益
掌握Flink基础设计思想，了解实时流处理应用。
受众人群
从事大数据相关工作的人群
课程周期
1天（6H）
课程大纲
Flink基本原理 | l 流处理的典型问题 l Flink的基本架构 l 窗口类型 l 时间与顺序 l 水印、触发器和累加器 l 机制状态
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案例：微博的热点统计与分析 | l 时间窗口的应用 l 状态的优化 l 故障的恢复
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案例：电商平台实时猜你喜欢 | l 实时计算和关联 l 实时机器学习和推荐的应用
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案例：双11电商交易大屏构建 | l 性能的优化 l 流式聚合和统计指标的计算
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案例：金融风控系统的应用
| l 复杂事件处理的应用 l 数据延迟的优化 |
Flink、Spark和Kafka Stream的对比
| l 什么时候应该选择Flink l 什么时候应该选择Spark l 什么时候应该选择Kafka Stream |
John Yang
百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员
John Yang
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