⚡21 讲吃透实时流计算
拉勾《21讲吃透实时流计算》：从 NIO/异步/反向压力/流与 DAG 等底层原理，到 CompletableFuture、状态管理、Storm/Spark Streaming/Samza/Flink 框架与实时风控、Flink SQL CDC 实战
概述
- 00-攻克实时流计算难点，掌握大数据未来！
- 01-实时流计算的通用架构
- 02-异步和高并发：为什么 NIO 是异步和高并发编程的基础？
- 03-反向压力：如何避免异步系统中的 OOM 问题？
- 04-流与异步：为什么说掌握流计算先要理解异步编程？
- 05-有向无环图（DAG）：如何描述、分解流计算过程？
- 06-CompletableFuture：如何理解 Java 8 新引入的异步编程类？
- 07-死锁：为什么流计算应用突然卡住，不处理数据了
- 08-性能调优：如何优化流计算应用？
- 09-流数据操作：最基本的流计算功能
- 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？
- 11-关联图谱分析：如何用 Lambda 架构实现实时的社交网络分析？
- 12-事件序列分析：大家都在说的 CEP 是怎么一回事？
- 13-模型学习和预测：如何检查流数据异常？
- 14-状态管理：为什么说流计算是有“状态”的？
- 15-扩展为集群：如何实现分布式状态存储？
- 16-Apache Storm：最早的开源流计算框架
- 17-Spark Streaming：从批处理走向流处理
- 18-Apache Samza：最简洁的开源流计算框架
- 19-Apache Flink：最惊艳的开源流计算框架
- 20-场景案例：如何用 Flink 实现实时风控引擎？
- 21-场景案例：如何用 Flink SQL CDC 实现实时数据同步？
- 22-竟然还有分布式的 JVM？
- 23-穷途末路的选择：Lambda 架构
- 24-Java 程序员的成长之路和从业方向