基於Flink流處理的動態實時億級全端用戶畫像系統
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項目中採用到的算法包含Logistic Regression、Kmeans、TF-IDF等，Flink暫時支持的算法比較少，對於以上算法，本課程將手把手帶大家用Flink實現，並且結合真實場景，學完即用。本套教程的Flink算法部分屬於國內課程首創。 系統包含所有終端的數據（移動端、pc端、小程序端，快應用等等），支持億級數據量的分析和查詢，並且是實時和近實時的對用戶進行畫像計算。
本課程基於真實的大型電商系統場景下講解的用戶畫像系統，本系統採用第四代計算引擎Flink，同時採用微服務架構Spring Boot+Spring Cloud 架構 ，前端採用Vue.js+Node.js架構，完全符合目前企業級的使用標準。
課程所涵蓋的知識點包括：Flink、Mongodb、Hbase、Vue.js、Node.js、Kafka、Flume、springBoot、springCloud、hdfs、highcharts等等
課程所用到的開發環境
開發環境爲：Window7
開發工具爲：IDEA
開發版本爲：Flink1.7.0、Hadoop2.6.0、Hbase1.0.0、SpringBoot版本2.0.2.RELEASE、SpringCloud版本Finchley.RELEASE
企業一線架構師講授，代碼企業直接複用，提供企業解決方案。