Flink从0到1实战实时风控系统

Flink从0到1实战实时风控系统资源简介：

能够设计并架构风控体系，是大数据工程师的重要竞争力。课程将基于 Flink+ Groovy 构建风控系统，以生产视角带你掌握风控体系设计的核心要素、Flink 实用技能、优化技巧、故障处理策略等高阶技能，并融合贯通运用到实际工作中，助力提升你的架构设计思维和代码实践能力，少走弯路，加速职业发展。

目录：

├──  1-课程介绍与学习指南/
│   ├── [ 30M]  1-1 这是一门帮你进阶的好课
│   ├── [6.4M]  1-2 风控项目对于个人职业能力的提升
│   ├── [ 11M]  1-3 课程设计的思路以及所涵盖的知识点
│   └── [6.9M]  1-4 推荐几个课程项目使用的开发工具
├──  2-风控项目需求/
│   ├── [9.6M]  2-1 羊毛党利用群控和接码平台薅尽羊毛
│   ├── [8.1M]  2-2 优惠券场景下被薅羊毛的业务逻辑漏洞复盘
│   ├── [ 20M]  2-3 基于领域驱动分析优惠券场景下风控的架构设计
│   ├── [ 42M]  2-4 基于领域驱动设计的代码目录分层架构思路
│   └── [ 16M]  2-5 优惠券场景下的风控规则和阙值确定
├──  3-风控引擎架构设计及项目演示/
│   ├── [ 25M]  3-1 风控引擎架构的设计思路
│   ├── [ 26M]  3-2 画出风控引擎的系统架构图
│   ├── [ 15M]  3-3 风控规则引擎选用Groovy的原因
│   ├── [ 22M]  3-4 风控引擎整体技术栈以及版本
│   └── [3.8M]  3-5 亿级行为数据集提供的不同类型的羊毛党人数分布
├──  4-风控引擎组件基础知识准备/
│   ├── [7.8M]  4-1 本章重点和难点
│   ├── [ 25M]  4-2 理解Flink数据流编程模型
│   ├── [ 40M]  4-3 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount（上）
│   ├── [ 30M]  4-4 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount（下）
│   ├── [ 28M]  4-5 通过有界流和无界流延伸理解Flink批流一体架构
│   ├── [ 27M]  4-6 理解Flink4大基石之状态机制
│   ├── [ 30M]  4-7 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount（上）
│   ├── [ 47M]  4-8 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount（下）
│   ├── [ 24M]  4-9 理解Flink4大基石之窗口机制
│   ├── [ 15M]  4-10 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（上）
│   ├── [7.7M]  4-11 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（中）
│   ├── [ 13M]  4-12 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（下）
│   ├── [ 15M]  4-13 初步认识Flink的Cep模式匹配
│   ├── [ 25M]  4-14 理解Flink4大基石之checkpoint机制（上）
│   ├── [ 11M]  4-15 理解Flink4大基石之checkpoint机制（中）
│   ├── [ 17M]  4-16 理解Flink4大基石之checkpoint机制（下）
│   └── [ 26M]  4-17 本章总结
├──  5-基础设施搭建--环境搭建及单元测试/
│   ├── [3.3M]  5-1 本章重点和难点
│   ├── [ 23M]  5-2 画出项目结构图
│   ├── [ 25M]  5-3 基于docker的一键式搭建项目环境
│   ├── [ 36M]  5-4 Springboot基于Maven多模块构建项目
│   ├── [ 35M]  5-5 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写（上）
│   ├── [ 39M]  5-6 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写（下）
│   ├── [ 33M]  5-7 Flink流计算的单元测试用例编写（上）
│   ├── [ 36M]  5-8 Flink流计算的单元测试用例编写（下）
│   ├── [ 14M]  5-9 基于maven-helper插件解决依赖冲突异常
│   └── [ 17M]  5-10 本章总结
├──  6-基础设施搭建--springboot工具类封装/
│   ├── [2.9M]  6-1 本章重点和难点
│   ├── [ 28M]  6-2 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（上）
│   ├── [ 23M]  6-3 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（中）
│   ├── [ 26M]  6-4 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（下）
│   ├── [ 34M]  6-5 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类（上）
│   ├── [ 30M]  6-6 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类（下）
│   ├── [ 35M]  6-7 Springboot集成slf4j+log4j2（上）
│   ├── [ 32M]  6-8 Springboot集成slf4j+log4j2（下）
│   ├── [ 39M]  6-9 Springboot封装自定义异常+全局异常的工具类
│   ├── [ 42M]  6-10 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（上）
│   ├── [ 56M]  6-11 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（中）
│   ├── [ 39M]  6-12 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（下）
│   ├── [ 46M]  6-13 Springboot封装Hbase工具类
│   └── [ 18M]  6-14 本章总结
├──  7-基础设施搭建--flink工具类封装/
│   ├── [2.4M]  7-1 本章重点和难点
│   ├── [ 42M]  7-2 Flink使用ParameterTool读取配置
│   ├── [ 65M]  7-3 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群（上）
│   ├── [ 38M]  7-4 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群（下）
│   ├── [ 45M]  7-5 Flink通过富函数类实现自定义Source
│   ├── [ 44M]  7-6 Flink自定义Source读取Redis集群（上）
│   ├── [ 41M]  7-7 Flink自定义Source读取Redis集群（下）
│   ├── [ 53M]  7-8 Flink自定义Source读取ClickHouse
│   ├── [ 37M]  7-9 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse（上）
│   ├── [ 42M]  7-10 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse（下）
│   ├── [ 53M]  7-11 Flink TableSQL Api + 表转流读取Mysql
│   └── [ 19M]  7-12 本章总结
├──  8- 风控数据流入口--事件接入中心/
│   ├── [5.1M]  8-1 本章重点和难点
│   ├── [9.1M]  8-2 风控事件接入中心架构搭建思路
│   ├── [8.4M]  8-3 事件中心的数据格式
│   ├── [ 21M]  8-4 Flume监听目录将行为事件数据写入Kafka
│   ├── [ 50M]  8-5 Flink1.14使用全新的Kafka Connector读取Kafka
│   ├── [ 53M]  8-6 Flink1.14自定义反序列化消费Kafka Json格式数据
│   ├── [ 27M]  8-7 ClickHouse存储用户行为路径序列的表设计思路
│   ├── [ 15M]  8-8 ClickHouse拉取Kafka Json格式的用户行为数据
│   ├── [ 37M]  8-9 ClickHouse将用户行为聚合为行为路径序列
│   ├── [ 34M]  8-10 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客（上）
│   ├── [ 36M]  8-11 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客（下）
│   ├── [ 20M]  8-12 ClickHouse对用户行为维度指标存储的表设计思路
│   ├── [ 33M]  8-13 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量（上）
│   ├── [ 37M]  8-14 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量（下）
│   ├── [ 41M]  8-15 Flink对Kafka数据清洗并转化为POJO对象
│   ├── [ 44M]  8-16 Flink对事件数据流添加水印保证事件行为的有序性
│   ├── [ 48M]  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
│   └── [ 46M]  8-18 Flink aggregate统计用户最近1小时登录频率的聚合操作
├──  9-风控规则判断依据--指标计算模块/
│   ├── [3.9M]  9-1 本章重点和难点
│   ├── [ 12M]  9-2 风控指标的构成以及指标存储的设计思路
│   ├── [9.2M]  9-3 基于滑动窗口思想的风控指标采样思路
│   ├── [ 29M]  9-4 基于Redis快速获取风控指标采样的思路
│   ├── [7.3M]  9-5 风控指标在Redis唯一id的设计思路
│   ├── [ 37M]  9-6 Flink和POJO对象之间的关系
│   ├── [ 23M]  9-7 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架思路
│   ├── [ 83M]  9-8 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架初步结构
│   ├── [6.1M]  9-9 运营后台自定义指标聚合计算规则
│   ├── [ 40M]  9-10 Flink通过单独线程读取指标聚合计算规则
│   ├── [ 61M]  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
│   ├── [ 23M]  9-12 进一步细化运营后台的指标聚合计算规则自定义
│   ├── [ 79M]  9-13 通过反射机制将指标聚合计算规则写入到事件流
│   └── [ 64M]  9-14 keyBy算子根据指标聚合计算规则进行分组
├──  10-风控系统核心--规则引擎/
│   ├── [1.7M]  10-1 本章重点和难点
│   ├── [ 85M]  10-2 window算子根据指标聚合计算规则将事件分配到对应窗口
│   ├── [ 87M]  10-3 根据指标聚合计算的规则进行增量聚合计算
│   ├── [ 56M]  10-4 aggregate算子根据指标聚合计算的规则进行结果输出
│   ├── [ 71M]  10-5 Kafka工具类直接返回事件流以及配置带环境的配置信息
│   ├── [ 20M]  10-6 风控规则的Mysql表设计思路及运营后台配置
│   ├── [ 12M]  10-7 风控规则的条件判断表达式解析的方案
│   ├── [ 53M]  10-8 Aviator引擎的表达式运算及自定义函数
│   ├── [ 55M]  10-9 Aviator引擎应用于风控规则条件的判断
│   ├── [ 28M]  10-10 Flink自定义生成规则事件流
│   ├── [ 26M]  10-11 Flink将规则事件流广播到行为事件流
│   ├── [ 35M]  10-12 行为事件流读取规则事件流中的风控规则（1）
│   ├── [ 38M]  10-13 行为事件流读取规则事件流中的风控规则（2）
│   ├── [ 32M]  10-14 对行为事件使用对应的规则进行风控判断
│   └── [8.4M]  10-15 本章总结

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