('基于Flink流处理的动态实时亿级全端用户画像【系统】',),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载
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4小时前
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项目中采用到的算法包含LogisticRegression、Kmeans、TF-IDF等，Flink暂时支持的算法比较少，对于以上算法，本课程将手把手带大家用Flink实现，并且结合真实场景，学完即用。本套教程的Flink算法部分属于国内课程首创。
系统包含所有终端的数据
（移动端、pc端、小程序端，快应用等等），支持亿级数据量的分析和查询，并且是实时和近实时的对用户进行画像计算
课程所涵盖的知识点包括
：Flink、Mongodb、Hbase、Vue.js、Node.js、Kafka、Flume、SpringBoot、SpringCloud、HDFS、Highcharts等等
课程所用到的开发环境
开发环境为：Window7
开发工具为：IDEA
开发版本为：Flink1.7.0、Hadoop2.6.0、Hbase1.0.0、SpringBoot版本2.0.2.RELEASE、SpringCloud版本Finchley.RELEASE
课程亮点
1.第四代计算引擎Flink1.7
2.SpringBoot版本2.0.2.RELEASE+SpringCloud版本Finchley.RELEASE
3.算法处理包含LogisticRegression、Kmeans、TF-IDF等
4.统计所有终端的数据（移动端、pc端、小程序端，快应用等）
5.亿级海量数据用户画像
6.实时和近实时的对用户进行画像计算
【课程内容】
课程介绍
项目价值说明
项目架构讲解
数据来源说明
静态信息和动态信息说明
用户画像之还原真实场景表结构定义讲解
用户画像之flink画像分析模块项目构建
用户画像之hadoop环境搭建
用户画像之hbase环境搭建
用户画像之mongo环境搭建
用户画像之年代标签代码编写
用户画像之flink结合hbase保存年代标签代码编写
用户画像之年代群体数量统计代码编写
用户画像之flink结合mongo保存年代群体数量
用户画像之手机运营商标签代码编写
用户画像之邮件运营商标签代码编写
用户画像之还原真实消费信息表结构定义
用户画像之败家指数计算规则定义
用户画像之败家指数代码编写
用户画像之败家指数之最终得分计算代码编写
用户画像之败家指数之最终得分保存代码编写
用户画像之用户行为日志结构讲解以及实体定义
基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之注册中心代码编写
基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之服务搭建代码编写
用户画像之基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务代码编写
用户画像之kafka环境搭建
用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写
用户画像之实时品牌偏好设计以及代码编写实现实时更新用户品牌偏好
用户画像之实时品牌偏好代码编写
用户画像之实时终端偏好代码编写
用户画像之flume环境搭建
用户画像之梯度下降法大白话讲解
用户画像之结合数据微分以及数学公式讲解梯度下降法
用户画像之jA危a实现逻辑回归算法
用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写
用户画像之flink逻辑回归预测忄生别代码编写
用户画像之kmeans原理讲解
用户画像之jA危a实现kmeans代码编写
用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写
用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写
用户画像之潮男族潮女族标签代码编写
用户画像之消费水平标签代码编写
用户画像之vue.js+node.js构建前端项目讲解
用户画像之vue.js+highcharts构建图表代码编写
用户画像之vue.js+highcharts构建图表效果演示
用户画像之接口查询服务构建
用户画像之年代接口代码编写
用户画像之前端查询服务构建
用户画像之基于springcloud+Feign服务调用代码编写
用户画像之vue.js整合前端查询接口代码编写
用户画像之vue.js整合前端查询接口之跨域问题解决
用户画像之前端查询接口进一步封装代码编写
用户画像之数据接口重构代码编写
用户画像之前端查询接口重用改造代码编写
用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写
用户画像之vue.js配置路由代码编写
用户画像之接口服务、前端查询服务以及前端展示服务联调以及效果演示
用户画像之TF-IDF通俗讲解
用户画像之分词工具ik讲解以及代码编写
用户画像之jA危a实现TF-IDF代码编写
用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写
用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写
用户画像之标签接口之败家指数接口代码编写
用户画像之全部标签接口代码编写
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系列一：基于Flink流处理的动态实时亿级全端用户画像系统（视频+源码+课件）
课时1:课程介绍
课时2:项目价值说明
课时3:项目架构讲解
课时4:数据来源说明
课时5:静态信息和动态信息说明
课时6:用户画像之还原真实场景表结构定义讲解
课时7:用户画像之flink画像分析模块项目构建
课时8:用户画像之hadoop环境搭建
课时9:用户画像之hbase环境搭建
课时10:用户画像之mongo环境搭建
课时11:用户画像之年代标签代码编写1
课时12:用户画像之flink结合hbase保存年代标签代码编写
课时13:用户画像之年代群体数量统计代码编写1
课时14:用户画像之flink结合mongo保存年代群体数量
课时15:用户画像之手机运营商标签代码编写1
课时16:用户画像之手机运营商标签代码编写2
课时17:用户画像之邮件运营商标签代码编写1
课时18:用户画像之邮件运营商标签代码编写2
课时19:用户画像之还原真实消费信息表结构定义
课时20:用户画像之败家指数计算规则定义
课时21:用户画像之败家指数代码编写1
课时22:用户画像之败家指数代码编写2
课时23:用户画像之败家指数代码编写3
课时24:用户画像之败家指数代码编写4
课时25:用户画像之败家指数代码编写5
**** Hidden Message ***** 确实是难得好帖啊，顶先
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