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基于Flink的动态实时电商数据分析系统

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简介：
本系统采用Apache Flink技术，构建了一个高效、灵活的动态实时分析框架，专为电商平台提供即时数据处理和深度分析服务。 课程分享——基于Flink流处理的动态实时电商实时分析系统，完整版共65讲，并提供源码及课件。本课程将构建一个真实的电商分析系统，通过使用Flink实现真正的实时数据分析功能。从零开始逐步指导学员完成整个系统的开发过程，在实际操作中快速掌握Flink技术。

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  • 基于Flink的动态实时电商数据分析系统
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    本系统采用Apache Flink技术，构建了一个高效、灵活的动态实时分析框架，专为电商平台提供即时数据处理和深度分析服务。 课程分享——基于Flink流处理的动态实时电商实时分析系统，完整版共65讲，并提供源码及课件。本课程将构建一个真实的电商分析系统，通过使用Flink实现真正的实时数据分析功能。从零开始逐步指导学员完成整个系统的开发过程，在实际操作中快速掌握Flink技术。
     
  • 电商用户数据分析系统的Flink实现
    优质
    本系统采用Apache Flink进行实时数据处理与分析，旨在为电商平台提供精准的用户行为洞察，助力个性化营销策略制定。 技术路线：1. 数据集：从公开渠道获取数据；2. 数据分析：使用Flink和Kafka进行实时数据分析；3. 可视化展示：采用SpringBoot结合Echarts实现。
     
  • 基于Flink的电子商务数据分析项目
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    本项目运用Apache Flink技术，针对电子商务平台进行实时与批处理数据流分析，旨在优化用户购物体验和提升运营效率。 懂的都懂，这是一个很难找的资源。代码比较复杂，视频讲解不够透彻，需要自己去理解。请不要随意分享给他人。
     
  • 基于Flink和Doris的电商实时数据分析平台构建（涵盖PC、移动及小程序）
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    本项目介绍了一种结合Apache Flink与Apache Doris的技术方案，旨在搭建一个全面覆盖PC端、移动端及小程序的电商平台实时数据处理系统。通过高效的数据流计算和实时查询能力，该平台能够迅速响应业务需求变化，提供精准用户行为分析和即时决策支持，助力企业实现精细化运营目标。 本课程以热门的互联网电商业务场景为案例进行讲解，并详细分析多种关键指标，包括AB版本测试、下砖策略（即投放广告或营销活动）、市场营销效果评估、订单数据分析以及终端设备使用情况等。该课程能够处理大规模数据集并提供实时的数据分析服务，覆盖PC端、移动端和小程序等多个平台的应用场景。
     
  • 基于Flink和ClickHouse的亿级电商实时数据分析平台建设(PC、移动、小程序).txt
    优质
    本简介探讨了构建一个能够处理PC、移动及小程序端亿级别数据流量的实时分析平台。该平台结合Apache Flink强大的流计算能力和ClickHouse高效的列式数据库技术，为电商平台提供精准的数据洞察与即时业务决策支持。 免费分享课程——基于Flink+ClickHouse构建亿级电商实时数据分析平台（涵盖PC、移动及小程序），该课程为2020年最新录制版本，旨在帮助大家更好地学习Flink。
     
  • flink-commodity-recommendation-system：基于Flink的实时商品推荐系统，在用户进行评分时...
    优质
    简介：flink-commodity-recommendation-system是一款基于Apache Flink构建的实时商品推荐引擎。当用户对产品进行评价或互动时，该系统能够即时分析数据并提供个性化的商品推荐，增强用户体验和粘性。 Flink商品推荐系统Recs 1. 前言 本项目旨在帮助用户入门使用Recommendation System，并提供了相应的开源学习资料。徽标通过在线网站制作完成。 作者开发该项目的初衷是为了解决在大数据领域中的问题，同时深入学习Flink及相关的大数据中间件技术。为了展示项目的功能和特性，配套地开发了一个基于Springboot + Vue框架的Web前端应用。考虑到项目的技术栈需求以及个人以往使用Python + Django + JavaScript进行网络开发的经验，作者选择现学了Springboot框架及Vue技术来实现项目的前后端统一。 在现有的开源代码基础上，作者进行了UI优化、修复了一些bug，并新增加了一部分功能模块。通过该项目的实践，作者深刻体会到解决问题时查阅官方文档和积极利用Google搜索资源的重要性。 然而需要注意的是，由于本项目中涉及的技术知识是现学现用且较为零散片面，在实现过程中不可避免地存在一些需要进一步改进和完善的地方。因此欢迎各位读者发现并提出问题，共同学习进步。
     
  • 基于Flink的电商商品推荐系统
    优质
    本项目构建于Apache Flink之上，旨在设计并实现一个高效的电商商品推荐引擎。利用实时流处理技术，该系统能够分析用户行为数据，提供个性化商品推荐服务，显著提升用户体验和购买转化率。 项目简介：本项目构建了一个基于Flink的实时商品推荐系统。用户登录后可以获取到实时的商品推荐、热门商品以及好评商品，并查看这些商品的具体详情并进行评分。该项目运用了Zookeeper、Kafka、Hbase、Mysql和Redis等技术，通过Flink来实现数据流处理功能，同时采用Springboot与Vue框架实现了前后端的分离开发。
     
  • 基于Flink的动态实时亿级全端用户画像系统
    优质
    简介：本系统采用Apache Flink技术，构建了一个能够处理大规模数据、支持秒级更新的动态实时用户画像平台，服务于亿级别用户的全方位行为分析与个性化推荐。 第2章 系统设计 2.1 用户/用户详情补充表结构定义 用户表：包括字段有用户ID、用户名、密码、性别、年龄、注册时间、收货地址以及终端类型。 SQL语句如下： ```sql CREATE TABLE 用户表 ( 用户ID INT PRIMARY KEY, 用户名 VARCHAR(50), 密码 VARCHAR(100), 性别 CHAR(2), 年龄 INT, 注册时间 DATETIME, 收货地址 TEXT, 终端类型 VARCHAR(20) ); ```
     
  • (源码)基于Flink的实时数据仓库系统.zip
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    本资源提供了一套基于Apache Flink构建的实时数据仓库解决方案。其中包括了完整的项目源代码、配置文件及详细的开发文档，帮助用户快速搭建和优化企业级实时数据分析平台。 ## 项目简介 本项目是一个基于Apache Flink的实时数仓系统，旨在处理和分析实时数据流，并提供高效的数据复用性和灵活的指标生成能力。通过构建实时数仓，项目能够支持多种实时数据分析需求，包括灵活选择TopN区间段、一次实时数据生成多个指标等。 ## 项目的主要特性和功能 ### 数据类型 数据库数据涵盖业务交互信息，例如登录记录、订单详情、用户资料、商品列表和支付交易，这些数据存储在MySQL中。 日志数据则包含页面埋点追踪的日志以及启动事件的记录，通过Nginx与Kafka进行采集并处理。 ### 数据分层与职能 - **ODS层**（原始数据层）：存储来自各个来源的日志和业务相关的信息。该层级的数据是直接从日志服务器或使用FlinkCDC技术收集得到。 - **DWD层**（数据明细层）：在此层次进行初步的处理，如数据分流、去重等操作，并生成一些基础统计指标如UV（独立访客数）、用户跳出行为分析以及订单宽表和支付款记录。 - **DIM层**（维度数据层）：这一层级主要存储用于后续数据分析的各种维度信息，包括但不限于用户的属性定义、商品详情及地理位置等相关参数。 - **DWS层**（服务数据层）：根据不同的业务主题将多个事实性表格进行轻度聚合操作，并形成便于查询的主题宽表。
     
  • 基于Flink的实时视频分析系统的构建与实施
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    本项目介绍了一种基于Apache Flink的大规模实时视频数据分析系统的设计与实现过程，旨在提高视频内容理解效率和精度。 随着智能视频监控的快速发展，对监控视频数据进行实时分析的需求日益增多。由于视频分析算法复杂度较高，如何高效处理这些数据成为了一个重要问题。基于此背景，我们设计并实现了一种基于Flink的实时视频分析系统，旨在满足当前对于大规模、高并发场景下的实时视频数据分析需求。