基於Flink流處理的動態實時億級全端使用者畫像系統
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專案中採用到的演算法包含Logistic Regression、Kmeans、TF-IDF等，Flink暫時支援的演算法比較少，對於以上演算法，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演算法部分屬於國內課程首創。 系統包含所有終端的資料（移動端、pc端、小程式端，快應用等等），支援億級資料量的分析和查詢，並且是實時和近實時的對使用者進行畫像計算。

本課程基於真實的大型電商系統場景下講解的使用者畫像系統，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

開發環境為：Window7

開發工具為：IDEA

開發版本為：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，程式碼企業直接複用，提供企業解決方案。