21讲吃透实时流计算 · Docs

21讲吃透实时流计算

10100-01-10 01实时流计算的通用架构

10100-01-10 02异步和高并发：为什么NIO是异步和高并发编程的基础？

10100-01-10 03反向压力：如何避免异步系统中的OOM问题？

10100-01-10 04流与异步：为什么说掌握流计算先要理解异步编程？

10100-01-10 05有向无环图（DAG）：如何描述、分解流计算过程？

10100-01-10 06CompletableFuture：如何理解Java8新引入的异步编程类？

10100-01-10 07死锁：为什么流计算应用突然卡住，不处理数据了

10100-01-10 08性能调优：如何优化流计算应用？

10100-01-10 09流数据操作：最基本的流计算功能

10100-01-10 10时间维度聚合计算：如何在长时间窗口上实时计算聚合值？

10100-01-10 11关联图谱分析：如何用Lambda架构实现实时的社交网络分析？

10100-01-10 12事件序列分析：大家都在说的CEP是怎么一回事？

10100-01-10 13模型学习和预测：如何检查流数据异常？

10100-01-10 14状态管理：为什么说流计算是有“状态”的？

10100-01-10 15扩展为集群：如何实现分布式状态存储？

10100-01-10 16ApacheStorm：最早的开源流计算框架

10100-01-10 17SparkStreaming：从批处理走向流处理

10100-01-10 18ApacheSamza：最简洁的开源流计算框架

10100-01-10 19ApacheFlink：最惊艳的开源流计算框架

10100-01-10 20场景案例：如何用Flink实现实时风控引擎？

10100-01-10 21场景案例：如何用FlinkSQLCDC实现实时数据同步？

10100-01-10 彩蛋1竟然还有分布式的JVM？

10100-01-10 彩蛋2穷途末路的选择：Lambda架构

10100-01-10 结束语Java程序员的成长之路和从业方向

10100-01-10 开篇词攻克实时流计算难点，掌握大数据未来！