文件清单 103 项

• 1-1 这是一门帮你进阶的好课.mp4
• 1-3 课程设计的思路以及所涵盖的知识点.mp4
• 2-1 羊毛党利用群控和接码平台薅尽羊毛.mp4
• 2-4 基于领域驱动设计的代码目录分层架构思路.mp4
• 3-1 风控引擎架构的设计思路.mp4
• 3-2 画出风控引擎的系统架构图.mp4
• 3-3 风控规则引擎选用Groovy的原因.mp4
• 3-4 风控引擎整体技术栈以及版本.mp4
• 3-5 亿级行为数据集提供的不同类型的羊毛党人数分布.mp4

展开全部 103 项

• 4-1 本章重点和难点.mp4
• 4-2 理解Flink数据流编程模型.mp4
• 4-3 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount(上).mp4
• 4-4 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount(下).mp4
• 4-5 通过有界流和无界流延伸理解Flink批流一体架构.mp4
• 4-6 理解Flink4大基石之状态机制.mp4
• 4-7 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount(上).mp4
• 4-8 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount(下).mp4
• 4-9 理解Flink4大基石之窗口机制.mp4
• 4-10 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机(上).mp4
• 4-11 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机(中).mp4
• 4-12 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机(下).mp4
• 4-13 初步认识Flink的Cep模式匹配.mp4
• 4-14 理解Flink4大基石之checkpoint机制(上).mp4
• 4-15 理解Flink4大基石之checkpoint机制(中).mp4
• 4-16 理解Flink4大基石之checkpoint机制(下).mp4
• 4-17 本章总结.mp4
• 5-1 本章重点和难点.mp4
• 5-6 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写(上).mp4
• 5-7 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写(下).mp4
• 5-8 Flink流计算的单元测试用例编写(上).mp4
• 5-9 Flink流计算的单元测试用例编写(下).mp4
• 5-10 基于maven-helper插件解决依赖冲突异常.mp4
• 5-11 [拓展]简历植入重点及本章涉及面试知识点.pdf
• 5-12 [作业]本章作业.pdf
• 5-13 本章总结.mp4
• 6-1 本章重点和难点.mp4
• 6-2 Springboot封装基于FastJson2的json工具类(上).mp4
• 6-3 Springboot封装基于FastJson2的json工具类(中).mp4
• 6-4 Springboot封装基于FastJson2的json工具类(下).mp4
• 6-5 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类(上).mp4
• 6-6 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类(下).mp4
• 6-7 Springboot集成slf4j+log4j2(上).mp4
• 6-8 Springboot集成slf4j+log4j2(下).mp4
• 6-9 Springboot封装自定义异常+全局异常的工具类.mp4
• 6-10 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群(上).mp4
• 6-11 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群(中).mp4
• 6-12 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群(下).mp4
• 6-13 Springboot封装Hbase工具类.mp4
• 6-14 本章总结.mp4
• 7-1 本章重点和难点.mp4
• 7-2 Flink使用ParameterTool读取配置.mp4
• 7-3 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群(上).mp4
• 7-4 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群(下).mp4
• 7-5 Flink通过富函数类实现自定义Source.mp4
• 7-6 Flink自定义Source读取Redis集群(上).mp4
• 7-7 Flink自定义Source读取Redis集群(下).mp4
• 7-8 Flink自定义Source读取ClickHouse.mp4
• 7-9 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse(上).mp4
• 7-10 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse(下).mp4
• 7-11 Flink TableSQL Api + 表转流读取Mysql.mp4
• 7-12 本章总结.mp4
• 8-1 本章重点和难点.mp4
• 8-2 风控事件接入中心架构搭建思路.mp4
• 8-3 事件中心的数据格式.mp4
• 8-4 Flume监听目录将行为事件数据写入Kafka.mp4
• 8-5 Flink1.14使用全新的Kafka Connector读取Kafka.mp4
• 8-6 Flink1.14自定义反序列化消费Kafka Json格式数据.mp4
• 8-7 ClickHouse存储用户行为路径序列的表设计思路.mp4
• 8-8 ClickHouse拉取Kafka Json格式的用户行为数据.mp4
• 8-9 ClickHouse将用户行为聚合为行为路径序列.mp4
• 8-10 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客(上).mp4
• 8-11 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客(下).mp4
• 8-12 ClickHouse对用户行为维度指标存储的表设计思路.mp4
• 8-13 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量(上).mp4
• 8-14 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量(下).mp4
• 8-15 Flink对Kafka数据清洗并转化为POJO对象.mp4
• 8-16 Flink对事件数据流添加水印保证事件行为的有序性.mp4
• 8-17 Flink基于滑动窗口每5分钟统计用户最近1小时的登录频率.mp4
• 8-18 Flink aggregate统计用户最近1小时登录频率的聚合操作.mp4
• 9-1 本章重点和难点.mp4
• 9-2 风控指标的构成以及指标存储的设计思路.mp4
• 9-3 基于滑动窗口思想的风控指标采样思路.mp4
• 9-4 基于Redis快速获取风控指标采样的思路.mp4
• 9-5 风控指标在Redis唯一id的设计思路.mp4
• 9-6 Flink和POJO对象之间的关系.mp4
• 9-7 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架思路.mp4
• 9-8 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架初步结构.mp4
• 9-9 运营后台自定义指标聚合计算规则.mp4
• 9-10 Flink通过单独线程读取指标聚合计算规则.mp4
• 9-11 将指标聚合计算规则写入到事件流传播给下游算子思路.mp4
• 9-12 进一步细化运营后台的指标聚合计算规则自定义.mp4
• Flink 从0到1实战实时风控系统/
• 第1章 课程介绍与学习指南/
• 第4章 风控引擎组件基础知识准备/
• 第5章 基础设施搭建-环境搭建及单元测试/
• 第6章 基础设施搭建-springboot工具类封装/
• 第7章 基础设施搭建-flink工具类封装/
• 第8章 风控数据流入口-事件接入中心/
• 第9章 风控规则判断依据-指标计算模块/
• 第10章 风控系统核心-规则引擎/
• 第11章 实时风控-动态规则实现/
• 第12章 风控引擎部署-单元测试/
• 第14章 风控引擎部署-压测优化/