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Flink动态规则实时智能营销系统（2021年新课程，基于Flink 1.12.0版本）。

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简介：
本课程分享提供Flink动态规则实时智能营销系统（Flink与Clickhouse和Drools的集成实现），这是一门2021年推出的全新课程，并基于Flink 1.12.0版本开发。该项目构建了一个将大数据技术巧妙地应用于核心业务系统的卓越案例。其主要目标是提供一种能够灵活调整规则的实时营销消息推送服务。该系统具备广泛的可扩展性和适配性，适用于诸如实时推荐、实时风控以及实时精准广告推送等多种场景。

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  • Flink动态规则实时智能营销系统（新版课程，基于Flink 1.12.0）.rar
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    本资源为全新版本《Flink 动态规则实时智能营销系统》，采用 Flink 1.12.0 构建，聚焦于帮助企业实现精准、高效的实时营销决策。通过深度解析与实战演练，助力掌握基于流处理技术的动态营销策略优化技巧。 本课程分享介绍了一个基于Flink 1.12.0版本的动态规则实时智能营销系统（结合了Flink、Clickhouse和Drools技术）。这是一个将大数据技术综合应用于核心业务系统的典型案例，旨在提供可以灵活制定规则的实时营销消息推送功能。该项目具有高度扩展性，适用于多种场景如实时推荐、风险控制以及精准广告投放等。
     
  • 基于Flink、Clickhouse和Drools的动态规则实时智能营销系统
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    本系统结合Apache Flink、ClickHouse及Drools规则引擎，实现高效数据处理与分析，支持动态调整营销策略，提升客户体验与市场响应速度。 分享课程《Flink动态规则实时智能营销系统（Flink+Clickhouse+Drools整合实现）》，基于Flink1.12.0版本，提供完整版内容，包括源码和课件，并附有最新2021年8月的升级版。该系统是一个基于事件驱动且能够进行动态规则计算的实时处理平台，在技术应用上具有通用性；这套架构及核心可以应用于“实时营销运营”、“实时风控”、“实时推荐”，以及“实时交通监控”等多种场景。 本项目是将大数据技术综合运用于业务系统的典型案例，主要功能为提供可灵活制定规则的实时营销消息推送。其扩展应用场景包括但不限于：实时推荐、风险控制和精准广告投放等。
     
  • Flink的动态业务规则
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    本文探讨了Apache Flink在处理实时数据流时如何实现和管理动态业务规则，介绍了其灵活性与高效性。 在大数据处理领域，Apache Flink 是一款强大的流处理框架，以其低延迟、高吞吐量以及状态管理能力而备受赞誉。本段落将深入探讨“Flink 动态业务规则”这一概念，它允许用户在不中断正在运行的任务时灵活地调整业务逻辑以应对快速变化的业务需求。 理解 Flink 的核心特性之一是其持续运行的流式计算模型至关重要。传统的批处理系统需要先停止再重新启动来处理数据，在实时数据流中显然不可行。Flink 通过其 Stateful Stream Processing（有状态的流处理）机制支持在运行时持久化和更新计算状态，这为动态调整业务规则提供了可能。 集成 Apache Apollo 可以实现在不重启任务的情况下，通过配置中心平台动态修改 Flink 作业中的配置信息如业务规则。当需要更改业务逻辑时，Apollo 能将新的规则推送到正在运行的 Flink 作业中，并且这些更新会在不停止或重启的情况下生效。 另一方面，“flink-dynamic-rules” 可能指的是用于实现动态调整策略和规则的应用程序部分。这通常涉及使用如 Drools 或 EasyRules 等声明式定义规则，允许在应用程序运行时加载并执行新添加、修改的逻辑。例如，在特征提取阶段增加新的特征或改动现有计算过程可以仅通过更新相关方法并在作业中调用这些更改来实现。 为了支持这种动态性，Flink 提供了以下关键组件和技术： 1. **Checkpoints 和 Savepoints**：这是 Flink 中的状态管理机制，允许在不丢失状态的情况下暂停和恢复任务。当需要更新规则时可以触发 savepoint 保存当前作业状态，然后进行修改并从该点继续执行以保持一致性。 2. **用户定义函数 (UDFs)**：开发人员可以通过编写自定义函数来实现特定业务逻辑包括新策略或规则的引入、替换等操作，并在任务重新部署后生效。 3. **State Processor API**：Flink 提供了允许直接读取、修改和删除状态数据的操作接口，这对于动态调整运行中的作业非常有用。 4. **事件时间 (Event Time) 和水印 (Watermarks)**：支持基于事件的时间窗口处理延迟到达的数据，在构建实时数据分析系统时非常重要。 综上所述，“Flink 动态业务规则”结合了 Flink 强大的流式数据处理能力和外部配置中心（如 Apollo）以及灵活的规则引擎，使实时分析系统能够快速适应变化并提高其敏捷性和可维护性。通过深入理解这些技术及其应用，开发者可以构建出更加符合实际需求的数据处理解决方案。
     
  • 基于Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse的实时数据仓库搭建（2022新版课程，使用Flink 1.14）
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    本课程详述了利用Apache Flink、Flink CDC及Flink SQL构建高效的数据处理管道，并集成ClickHouse数据库以创建强大的实时数据仓库环境。基于最新的Flink 1.14版本更新教学内容，深入浅出地讲解技术细节与应用场景，适合对大数据领域感兴趣的开发者学习实践。 《基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库》——本课程是一门大数据实时数仓项目实战课程，以实际的项目为指导线，结合理论与实践，全面、详细地讲解了从基础到高级的各项内容，包括但不限于：数仓基础知识、项目规划、需求分析、架构设计和技术选型、大数据平台搭建方法论、业务介绍、数据采集技术、数仓建模原理和规范以及实时数据分析工具的应用。完成本课程的学习后，即使是零基础的学员也能掌握成为大数据仓库工程师所需的知识与技能；对于已经有开发经验的同学来说，则可以迅速积累宝贵的项目实战经验。
     
  • 亿级在线实时动态规则运营系统(V2版)课程
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    本课程深入讲解亿级在线实时动态规则系统的升级版本（V2），涵盖其架构设计、核心算法及应用场景，助力学员掌握高效处理大规模数据的技术。 《亿级在线实时动态规则运营系统（V2架构）》课程已于2022年8月更新完毕，并基于Flink 1.14版本开发而成。该套课程不仅提供了配套的源码、文档及虚拟机下载，还深入讲解了如何利用flink和groovy构建一个可以实时动态调整规则的智能运营推送系统。 这套课程涵盖的技术栈包括：flink streaming、flink sql、flink cdc、groovy 语言以及 redis 和 elastic search 数据库等。其中，项目的核心亮点在于能够在不中断Flink作业运行的情况下实现在线修改运算逻辑的功能。
     
  • Flink Connector ClickHouse 1.12.0 Jar
    优质
    Flink Connector ClickHouse 1.12.0 Jar是一款专为Apache Flink设计的连接器库，用于与ClickHouse数据库高效交互，支持数据读写操作，适用于大数据处理场景。 Flink 通过 connector 形式连接 ClickHouse 的配置如下： ```properties id Int, age Int, sex Int, create_date Date WITH ( connector = clickhouse, url = jdbc:clickhouse://10.1.3.176:8123/test, table-name = tb_user, username = , password = , format = json ) ```
     
  • 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。
     
  • flink-1.12.0-binary-with-scala_2.12.tar.gz
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    这段简介描述的是Apache Flink 1.12.0版本的一个二进制包，包含了Scala 2.12的支持库。它适用于那些使用Scala语言进行大数据流处理和批处理的开发者。 标题中的flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz指的是基于Apache Flink 1.12.0版本的二进制发行版，适用于Scala 2.12环境的压缩包。这个文件采用TGZ（tar.gz）格式进行存储和传输。 描述中的flink-1.12.0-bin-scala_2.12进一步确认了这是一个Flink的基础发行版本，其版本号为1.12.0，并且是针对Scala 2.12编译的。Apache Flink是一个流行的开源流处理和批处理框架，支持实时数据处理，具备高吞吐量、低延迟的特点，在大数据领域得到广泛应用。 标签flink-1.12.0-bin表明这是Flink的基础二进制版本，包含运行Flink所需的最小组件集。用户可以通过解压此文件来启动本地的Flink集群环境。 从压缩包中提取出来的子文件列表显示，该发行版包括以下重要组成部分： 1. **bin** 目录：内含可执行脚本，如用于启动和停止JobManager、TaskManager及提交作业的命令行工具。 2. **conf** 目录：存放Flink配置文件（例如`flink-conf.yaml`），用户可根据需要进行调整以定制化运行环境。 3. **lib** 目录：包括所有必要的JAR库，涵盖核心框架和外部依赖项。 4. **docs** 目录：包含API参考文档、使用手册等资料资源。 5. **examples** 目录：提供示例作业供用户学习如何在Flink上编写及运行任务。 6. **opt** 目录：用于放置自定义库文件，这些文件将在启动时自动加载到类路径中。 7. **licenses** 和 **NOTICE** 文件：记录了项目所使用的各种软件许可信息和版权声明。 Apache Flink 1.12.0版本包含了许多改进与新特性，如增强的SQL支持、优化后的检查点机制以及更强大的状态管理功能。这些更新使得用户能够利用更高的处理效率，并享受更好的稳定性和可扩展性。 在实际应用中，根据特定环境的需求调整`flink-conf.yaml`配置文件中的参数（例如内存设置、网络配置和检查点策略）是必要的步骤之一，以优化Flink的表现。此外，通过使用`bin`目录下的脚本可以方便地启动各种模式的集群运行方式，如本地单节点模式或在YARN、Kubernetes等资源管理系统上执行。 综上所述，“flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz”提供了一个完整的Apache Flink 1.12.0发行版解决方案，专为Scala 2.12开发环境设计，并包含了运行和管理Flink作业所需的所有组件。
     
  • 基于Flink的动态实时亿级全端用户画像系统
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    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) ); ```
     
  • 亿级在线实时动态规则运营系统的V2架构课程
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    本课程深入讲解亿级在线实时动态规则运营系统V2架构的设计理念与实现细节，涵盖高性能计算、分布式服务及智能运维等关键技术。 分享大数据项目课程——《亿级在线实时动态规则运营系统（V2架构）》，该课程于2022年8月底完结，并基于Flink 1.14版本开发，提供配套的源码与文档资料下载。本课程利用Flink和Groovy作为核心组件，实现可以任意在线动态制定规则的实时智能运营推送功能。涉及的技术栈包括：Flink Streaming、Flink SQL、Flink CDC、Groovy、Redis、Elastic Search以及RoaringBitmap等。 项目的核心特点是在运行期间无需停机即可进行实时在线修改运算逻辑；而其核心价值则在于为各类公司的市场运营人员提供一款灵活且强大的实时运营工具。