【快班】让服务飞起来：实时计算及其应用
分布式系统
13周
1人
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- light2017
当前我们正处于一个数据经济时代，无论对于一线互联网企业，还是传统企业，对于内部累积的海量数据，都可以从中挖掘出对企业发展深有裨益的知识财富。对于数据挖掘工具而言，实时计算则更能紧跟当前实时数据动态变换，给出一些实时策略调整建议。对于实时计算而言，当前流行的计算工具以Storm(JStorm)、Spark
Streaming、Flink为代表，诚然这些工具确实解决了很大部分实时计算需求，但对于一些传统企业或创业早期公司而言，如果也想解决实时计算需求，限于内部资源（人才和硬件）问题，则不见得适合选择这些相对比较重量级框架（维护成本很高）；就解决问题而言，如同架构设计或企业招聘一样，选择合适解决方案即可。
我个人一直从事搜索推荐方面的架构设计工作，根据在百丽优购、搜狐、网易、一点资讯等多年的个性化推荐架构设计经验，这次带领大家一起学习实时计算架构以及在个性化推荐中的使用，重点给大家介绍如何零基础构建一个轻量级实时计算平台，理论结合实践，并重点讲述案例，深入剖析
- 第1课 实时计算当前应用
- 1-1 何为实时计算系统？
- 1-2 实时计算与日常生活
- 1-3 实时计算在日常工作
- 1-4 当前主流实时计算框架
- 1-5 当前实时计算在企业应用
- 第2课 构建属于自己的轻量级实时计算框架
- 2-1 实时计算的实现原理
- 2-2 构建个人终极实时计算框架
- 第3课 实时计算框架—数据流实时接收篇
- 3-1 当前主流MQ
- 3-2 实时数据流处理方式
- 第4课 实时计算框架—底层数据传输篇
- 4-1 当然热门RPC
- 4-2 基于Jetty嵌入式的轻量级WebService实例
- 第5课 实时计算框架——资源管理任务调度篇
- 5-1 轻量级WebService: SpringBoot
- 5-2 资源管理—zookeeper
- 第6课 实时计算框架之独立任务计算
- 6-1 任务调度
- 6-2 任务拆分独立计算
- 第7课 实时计算框架之高可用及服务监控
- 7-1 服务高可用
- 7-2 服务监控
- 第8课 实时计算框架之缓存篇
- 8-1 网络缓存: redis/ssdb/memcachedb
- 8-2 本地缓存: GuavaCache、MapDB简介及使用
- 第9课 个性化推荐系统之常用算法
- 9-1 内容相似
- 9-2 关联规则
- 9-3 协同过滤： UserCF和ItemCF
- 9-4 知识图谱
- 9-5 主题模型
- 第10课 深度学习DLJ和用户画像
- 10-1 深度学习框架DL4J
- 10-2 用户画像组成
- 第11课 个性化推荐之用户画像实时更新
- 11-1 用户实时推荐服务
- 11-2 用户画像实时更新流程
- 第12课 高可用搜索服务系统之索引篇
- 12-1 ES vs Solr综合比较
- 12-2 最新ES6.X介绍
- 12-3 海量索引拆分:背景及解决方案
- 12-4 多集群索引双写同步
- 第13课 高可用搜索服务系统之查询篇
- 13-1 高可用搜索服务
- 13-2 个性化搜索
eclipse + linux + java8
有一定Java基础，对实时计算、数据挖掘、搜索及个性化推荐感兴趣的同学。
1. 有自己应对实时计算需求的解决方案，不再盲从跟众，有自己独到见解。
2. 对实时计算涉及底层技术都能基本使用；
3. 对当前个性化推荐及搜索有整体认识；
学费: ￥400 ( 固定学费: ￥300， 逆向学费: ￥100 )
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