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Flink系统通过Clickhouse和Drools的集成，实现了动态规则的实时智能营销。

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简介：
分享课程——《Flink动态规则实时智能营销系统（Flink+Clickhouse+Drools整合实现）》，采用Flink 1.12.0版本，提供完整版资源，包含源代码和教学材料，并囊括了最新于2021年8月升级的版本！ 该系统设计为一种基于事件驱动的、具备动态规则计算能力的实时解决方案。从技术层面而言，它具有通用性；本套架构以及系统内核，不仅适用于“实时营销运营”，同样可应用于“实时风控”、“实时推荐”以及“实时交通监控”等多种场景。 此次项目旨在将大数据技术与核心业务系统深度融合，打造一个典范性的应用案例。具体目标是提供一种能够灵活调整规则的实时营销信息推送功能。该项目的可扩展性和适应性也体现在其能够应用于实时推荐、实时风控、以及精准广告推送等扩展场景之中。

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  • 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Apollo的Drools动态规则引擎集成
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    本项目旨在将开源规则引擎Drools与百度Apollo平台无缝结合，实现业务逻辑的灵活配置和高效管理。通过引入Droels动态规则引擎，能够简化复杂的业务决策流程，提高系统的可维护性和扩展性，为开发者提供强大的自动化工具支持。 通过将drools与apollo整合，可以实现动态规则引擎，在不停服的情况下灵活调整规则。此方法无需使用数据库或其他存储，并且能够自动推送更新。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • SpringBoot 2集成Drools规则引擎及实例解析
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    本教程详细介绍如何在Spring Boot 2项目中集成Drools规则引擎，并通过具体示例进行深入解析。适合希望提高业务逻辑灵活性和模块化的开发者阅读。 本段落主要介绍了如何在SpringBoot2中整合Drools规则引擎，并通过示例代码详细讲解了相关操作。文章内容对学习者或工作者具有一定的参考价值，需要了解此技术的朋友可以参阅此文。
     
  • 亿级在线实时动态规则运营系统的V2架构视频课程
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    本视频课程深入讲解了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，适合对高并发、低延迟有需求的技术人员学习。 《亿级在线实时动态规则运营系统（V2架构）》于2022年8月完成新课开发。该课程基于Flink 1.14版本，并提供配套的源码、文档及虚拟机下载服务。课程结合了Flink和Groovy作为核心组件，能够实现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，RoaringBitmap 等； 项目的核心在于，在不中断Flink作业运行的情况下实现实时在线修改运算逻辑。
     
  • Drools规则引擎的实现原理与示例
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    简介：本文将介绍Drools规则引擎的工作机制及其核心概念，并通过具体实例展示如何使用它来构建灵活且可维护的应用程序。 Drools规则引擎是一种嵌入在应用程序中的组件，用Java语言编写并开源的规则引擎，使用Rete算法对所编写的规则进行求值。它实现了将业务逻辑从程序代码中分离出来，并通过特定语法编写业务规则。该规则引擎可以接受数据输入、解释业务规则，并根据这些规则做出相应的决策。
     
  • 利用Flink、Flink CDC和Flink SQL结合ClickHouse搭建实时数据仓库
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    本项目介绍如何运用Apache Flink及其CDC工具与SQL特性，整合ClickHouse数据库，构建高效能的实时数据分析仓库。 为大家推荐一套课程——基于Flink+FlinkCDC+FlinkSQL+Clickhouse构建实时数据仓库，这是2022年的新课，采用flink1.14版本进行讲解。该课程包含完整版视频、代码、课件以及所需软件的提供。本课程以大数据实时数仓项目为核心内容，理论与实践相结合，旨在通过实际项目的操作帮助学习者掌握相关技术的应用。