目录：
1 1、课程说明.mp4
2 2、课程价值说明.mp4
3 3、数据采集服务构建.mp4
4 4、Spring Cloud Eureka构建服务注册中心.mp4
5 5、日志数据结构深度讲解.mp4
6 6、数据采集服务完善以及客户端数据上报实战.mp4
7 7、kafka环境搭建以及kafka联调测试.mp4
8 8、数据采集服务整合kafka.mp4
9 9、flink部署以及任务提交讲解.mp4
10 10、flink+kafka构建实时分析服务.mp4
11 11、flink+kafka构建实时分析服务联调测试以及效果演示.mp4
12 12、hadoop环境搭建.mp4
13 13、ClickHouse 初识讲解.mp4
14 14、ClickHouse安装详解以及简单使用讲解.mp4
15 15、ClickHouse数据类型以及常用操作实战.mp4
16 16、ClickHouse java使用讲解1.mp4
17 17、ClickHouse java使用讲解2.mp4
18 18、日志数据完善优化讲解.mp4
19 19、数据收集服务优化完善.mp4
20 20、hbase环境安装.mp4
21 21、hbase 工具类代码编写以及联调测试.mp4
22 22、用户状态设计讲解.mp4
23 23、数据收集服务业务处理.mp4
24 24、新增用户状态封装代码编写.mp4
25 25、用户多终端活跃状态封装代码编写.mp4
26 26、日期工具代码编写以及数据收集服务业务处理代码完善.mp4
27 27、全站流量分析访问次数分钟级map代码编写.mp4
28 28、全站流量分析访问次数分钟级浏览量reduce以及sink代码编写.mp4
29 29、全站流量分析新增用户分钟级趋势代码编写.mp4
30 30、全站流量分析多时间周期活跃用户分钟级趋势代码编写.mp4
31 31、全站流量分析分钟级用户趋势以及分钟级用户去重代码编写.mp4
32 32、全站流量分析小时级趋势分析代码编写以及巧妙代码重构.mp4
33 33、全站流量趋势分析完善补充.mp4
34 34、全站流量分析时间间隔处理代码编写.mp4
35 35、flink自定义输出路径BucketingSink.mp4
36 36、flink事件数据规则自定义输出路径代码编写以及效果演示.mp4
37 37、flink自定义输出路径StreamingFileSink代码编写以及效果演示.mp4
38 38、全站流量分析之flink实现用户小时级明细map代码编写.mp4
39 39、全站流量分析之flink实现小时级明细reduce以及filesink代码编写.mp4
40 40、全站流量分析之flink实现小时级明细分区路径优化代码编写.mp4
41 41、hive安装实战.mp4
42 42、hive使用详解.mp4
43 43、Hive JsonSerde实战讲解 .mp4
44 44、全站流量分析小时级用户明细联调测试.mp4
45 45、全站流量分析小时级用户明细bug调试以及问题解决实战讲解.mp4
46 46、hive 分区表实战讲解.mp4
47 47、linux shell编程讲解.mp4
48 48、linux crontab实战讲解.mp4
49 49、全站流量用户明细hive区分表以及添加分区实现.mp4
50 50、全站流量用户明细定时任务脚本编写以及定时任务设定.mp4
51 51、渠道分析数据以及指标讲解.mp4
52 52、渠道分析分钟级访问次数趋势代码编写.mp4
53 53、渠道分析分钟级新增以及活跃用户趋势代码编写.mp4
54 54、渠道分析小时级分析代码编写.mp4
55 55、渠道分析之小时级用户明细代码编写.mp4
56 56、渠道分析趋势代码完善.mp4
57 57、渠道分析之用户明细hive表构建以及定时任务脚本编写以及定时任务设定.mp4
58 58、业务数据结构讲解.mp4
59 59、业务数据同步之binlog讲解.mp4
60 60、业务数据同步之binlog日志查看.mp4
61 61、业务数据同步之canal讲解.mp4
62 62、业务数据同步之canal+kafka实时同步业务数据.mp4
63 63、业务数据同步之实战联调讲解1.mp4
64 64、业务数据同步之实战联调讲解2.mp4
65 65、业务数据同步之实战联调讲解3.mp4
66 66、flink+fastJson实时处理binlog数据代码编写.mp4
67 67、flink+反射技术实时业务数据提取和存储.mp4
68 68、kafka 工具类代码编写.mp4
69 69、业务数据重定向各个业务topic.mp4
70 70、业务数据实时重定向实战联调演示.mp4
71 71、广告分析之分钟级点击量趋势.mp4
72 72、广告分析之用户趋势实时分析代码编写.mp4
73 73、广告分析之小时级用户明细代码编写.mp4
74 74、广告分析之用户明细hive定时离线导入.mp4
75 75、flink之Join详解.mp4
76 76、flink之Join实战代码编写.mp4
77 77、flink之Join实战效果联调测试.mp4
78 78、广告分析之广告转化率实时分析代码编写1.mp4
79 79、广告分析之广告转化率实时分析代码编写2.mp4
80 80、ClickHouse业务表构建.mp4
81 81、ClickHouse工具类封装数据转换sql代码编写.mp4
82 82、ClickHouse工具类封装数值类型特殊转换代码编写.mp4
83 83、ClickHouse工具类结合jdbc实战调试数据转换和数据存储.mp4
84 84、flink ClickHouseSink代码完善.mp4
85 85、spring boot 2.x 构建后端接口服务.mp4
86 86、vue.js构建前端项目1.mp4
87 87、vue.js构建前端项目2.mp4
88 88、vue 前端项目模板说明.mp4
89 89、前端系统之vue.js+highcharts构建图表实战.mp4
90 90、前端系统之全站流量趋势新增用户趋势实战开发.mp4
91 91、前端系统之vue表格实战.mp4
92 92、前端系统之vue-resource实现后台交互实战.mp4
93 93、前端系统vue代码完善以及后端接口设计和代码编写.mp4
94 94、前端系统联调后端接口服务实战讲解.mp4
95 95、前端系统vue代码调试以及跨域问题解决.mp4
96 96、前端系统之highchart点击事件实战讲解.mp4
97 97、vue 动态参数传递以及页面内部跳转讲解.mp4
98 98、clickhouse表结构优化以及flink sink代码优化.mp4
99 99、flink日期特殊处理.mp4
100 100、接口服务整合clickhouse代码编写.mp4
101 101、接口服务封装clickhouse查询结果以及数据联调效果演示.mp4
102 102、接口服务之map和set巧妙解决日期乱序数据日期不对称问题.mp4
103 103、接口服务之代码坑讲解以及解决.mp4
104 104、后端数据联调前端项目实战演示.mp4
105 105、接口服务整合hive之hive工具类代码编写.mp4
106 106、后端数据服务整合hive代码编写.mp4
107 107、压力测试jemeter详解.mp4
108 108、flink实时分析系统jemeter压测实战.mp4
109 109、接口服务以及前端系统完善之全站点击量趋势.mp4
110 110、接口服务以及前端系统之全站流量用户数量趋势.mp4
111 111、接口服务以及前端系统之全站流量活跃用户趋势.mp4
112 112、接口服务以及前端系统完善之渠道分析.mp4
113 113、接口服务之广告分析点击趋势和用户趋势代码编写.mp4
114 114、广告分析之广告列表服务以vue 点击事件以及自定义函数及前端开发.mp4
115 115、广告分析之广告转化率接口以及前端代码编写.mp4
116 116、广告分析之广告用户明细接口以及前端代码编写.mp4
117 117、docker 部署实时分析服务之docker安装.mp4
118 118、docker 部署实时分析服务之dockerfile讲解.mp4
119 119、docker部署全流量分析服务实战1.mp4
120 120、docker部署全流量分析服务实战2.mp4
121 121、docker部署全流量分析服务实战3.mp4
122 122、订单分析之订单量趋势分钟级代码编写.mp4
123 123、订单分析之订单量趋势小时级代码编写.mp4
124 124、订单分析之订单用户趋势代码编写.mp4
125 125、订单分析之客单价分析代码编写.mp4
126 126、订单分析完善之clickhouse建表补充.mp4
127 127、运营分析表结构讲解.mp4
128 128、运营分析之团购商品类别趋势分钟级代码编写.mp4
129 129、运营分析之团购商品类别趋势小时级完善补充.mp4
130 130、运营分析之团购订单趋势代码编写.mp4
131 131、运营分析之团购用户趋势代码编写.mp4
132 132、运营分析之团购用户趋势代码编写补充讲解.mp4
133 133、运营分析之秒杀成交订单趋势分钟级代码编写.mp4
134 134、运营分析之秒杀成交订单趋势小时级代码编写.mp4
135 135、运营分析之秒杀支付类型趋势代码编写.mp4
136 136、运营分析之秒杀clickhouse表构建补充.mp4
137 137、运营分析之活动地域趋势分析代码编写.mp4
138 138、运营分析之指定活动订单趋势代码编写.mp4
139 139、订单分析后端服务之订单趋势以及用户趋势接口代码编写.mp4
140 140、订单分析后端服务之客单价接口代码编写.mp4
141 141、团购分析后端服务接口代码编写1.mp4
142 142、团购分析后端服务接口代码编写2.mp4
143 143、秒杀活动分析后端服务接口代码编写.mp4
144 144、指定活动分析后端服务接口代码编写.mp4
145 145、订单分析前端代码开发.mp4
146 146、团购分析前端代码开发.mp4
147 147、秒杀分析以及活动分析前端代码开发讲解.mp4
148 148、clickhouse实现实时概况统计实战1.mp4
149 149、clickhouse实现实时概况统计实战2.mp4
150 150、前端项目完善1.mp4
151 151、前端项目完善2.mp4
152 152、课程总结.mp4
153 153、项目最终效果演示.mp4
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第2部分资料.zip
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用户画像作为大数据的根基，它抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。
用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。
用户画像系统能很好地帮助企业分析用户的行为与消费习惯，可以预测商品的发展的趋势，提高产品质量，同时提高用户满意度。构建一个用户画像，包括数据源端数据收集、数据预处理、行为建模、构建用户画像。有些标签是可以直接获取到的，有些标签需要通过数据挖掘分析到！本套课程会带着你一步一步的实现用户画像案例，掌握了本套课程内容，可以让你感受到Flink+ClickHouse技术架构的强大和大数据应用的广泛性。
在这个数据爆发的时代,像大型电商的数据量达到百亿级别，我们往往无法对海量的明细数据做进一步层次的预聚合，大量的业务数据都是好几亿数据关联，并且我们需要聚合结果能在秒级返回。 包括我们的画像数据，也是有这方便的需求，那怎么才能达到秒级返回呢？ClickHouse正好满足我们的需求，它是非常的强大的。
本课程采用Flink+ClickHouse技术架构实现我们的画像系统，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。希望本课程对一些企业开发人员和对新技术栈有兴趣的伙伴有所帮助，如对我录制的教程内容有建议请及时交流。项目中采用到的算法包含Logistic Regression、Kmeans、TF-IDF等，Flink暂时支持的算法比较少，对于以上算法，本课程将带大家用Flink实现，并且结合真实场景，学完即用。
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