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    Flink 从0到1实战实时风控系统（完结）

    2024-03-10 admin 云计算/大数据 已售654次 关注46次 已收录
    Flink 从0到1实战实时风控系统（完结） 最后编辑:2024-06-17
    演示地址

    Flink 从0到1实战实时风控系统|同步追更

     

    Flink 从0到1实战实时风控系统

    Flink 核心技能实操 + 亿级数据性能调优 + Groovy 动态规则引擎实践 进阶大数据开发高手

    黑灰产问题日益突出的当下，“风控”已经成为大多数公司的基础业务之一。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。

    适合人群
    大数据开发者
    java 开发者
    对 Flink 感兴趣的研究者

    技术储备
    熟悉 Java 基础语法
    熟悉 SpringBoot 基本操作
    了解大数据组件基础操作

    环境参数
    Flink 1.14.5
    Clickhouse 21.1.9.41
    Springboot 2.6.11
    Docker 23.0
    Redis 6.2.1

    第1章 课程介绍与学习指南
    4 节｜31分钟

    展开

    • 视频：
      1-1 这是一门帮你进阶的好课
      试看
      14:51

    • 视频：
      1-2 风控项目对于个人职业能力的提升
      试看
      03:58

    • 视频：
      1-3 课程设计的思路以及所涵盖的知识点
      06:43

    • 视频：
      1-4 推荐几个课程项目使用的开发工具
      04:38
    第2章 风控项目需求
    5 节｜48分钟

    收起

    • 视频：
      2-1 羊毛党利用群控和接码平台薅尽羊毛
      06:00

    • 视频：
      2-2 优惠券场景下被薅羊毛的业务逻辑漏洞复盘
      05:33

    • 视频：
      2-3 基于领域驱动分析优惠券场景下风控的架构设计
      10:25

    • 视频：
      2-4 基于领域驱动设计的代码目录分层架构思路
      18:28

    • 视频：
      2-5 优惠券场景下的风控规则和阙值确定
      07:08
    第3章 风控引擎架构设计及项目演示
    5 节｜46分钟

    收起

    • 视频：
      3-1 风控引擎架构的设计思路
      14:17

    • 视频：
      3-2 画出风控引擎的系统架构图
      试看
      11:36

    • 视频：
      3-3 风控规则引擎选用Groovy的原因
      08:53

    • 视频：
      3-4 风控引擎整体技术栈以及版本
      08:32

    • 视频：
      3-5 亿级行为数据集提供的不同类型的羊毛党人数分布
      02:14
    第4章 风控引擎组件基础知识准备
    17 节｜193分钟

    展开

    • 视频：
      4-1 本章重点和难点
      03:27

    • 视频：
      4-2 理解Flink数据流编程模型
      14:59

    • 视频：
      4-3 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount（上）
      16:59

    • 视频：
      4-4 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount（下）
      11:29

    • 视频：
      4-5 通过有界流和无界流延伸理解Flink批流一体架构
      16:19

    • 视频：
      4-6 理解Flink4大基石之状态机制
      14:34

    • 视频：
      4-7 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount（上）
      13:10

    • 视频：
      4-8 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount（下）
      19:07

    • 视频：
      4-9 理解Flink4大基石之窗口机制
      14:47

    • 视频：
      4-10 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（上）
      09:19

    • 视频：
      4-11 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（中）
      05:25

    • 视频：
      4-12 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（下）
      07:01

    • 视频：
      4-13 初步认识Flink的Cep模式匹配
      08:20

    • 视频：
      4-14 理解Flink4大基石之checkpoint机制（上）
      11:47

    • 视频：
      4-15 理解Flink4大基石之checkpoint机制（中）
      05:17

    • 视频：
      4-16 理解Flink4大基石之checkpoint机制（下）
      08:09

    • 视频：
      4-17 本章总结
      12:46
    第5章 基础设施搭建–环境搭建及单元测试
    13 节｜115分钟

    展开

    • 视频：
      5-1 本章重点和难点
      01:45

    • 视频：
      5-2 画出项目结构图
      09:59

    • 视频：
      5-3 基于docker的一键式搭建项目环境
      08:20

    • 图文：
      5-4 【梳理】项目环境搭建步骤

    • 视频：
      5-5 Springboot基于Maven多模块构建项目
      15:32

    • 视频：
      5-6 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写（上）
      15:11

    • 视频：
      5-7 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写（下）
      17:01

    • 视频：
      5-8 Flink流计算的单元测试用例编写（上）
      14:50

    • 视频：
      5-9 Flink流计算的单元测试用例编写（下）
      15:22

    • 视频：
      5-10 基于maven-helper插件解决依赖冲突异常
      06:09

    • 图文：
      5-11 【拓展】简历植入重点及本章涉及面试知识点

    • 图文：
      5-12 【作业】本章作业

    • 视频：
      5-13 本章总结
      10:33
    第6章 基础设施搭建–springboot工具类封装
    14 节｜178分钟

    展开

    • 视频：
      6-1 本章重点和难点
      02:03

    • 视频：
      6-2 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（上）
      12:16

    • 视频：
      6-3 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（中）
      10:13

    • 视频：
      6-4 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（下）
      11:31

    • 视频：
      6-5 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类（上）
      14:38

    • 视频：
      6-6 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类（下）
      09:08

    • 视频：
      6-7 Springboot集成slf4j+log4j2（上）
      15:24

    • 视频：
      6-8 Springboot集成slf4j+log4j2（下）
      12:39

    • 视频：
      6-9 Springboot封装自定义异常+全局异常的工具类
      16:55

    • 视频：
      6-10 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（上）
      17:18

    • 视频：
      6-11 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（中）
      16:58

    • 视频：
      6-12 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（下）
      11:48

    • 视频：
      6-13 Springboot封装Hbase工具类
      18:18

    • 视频：
      6-14 本章总结
      07:59
    第7章 基础设施搭建–flink工具类封装
    12 节｜172分钟

    展开

    • 视频：
      7-1 本章重点和难点
      01:14

    • 视频：
      7-2 Flink使用ParameterTool读取配置
      14:59

    • 视频：
      7-3 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群（上）
      18:37

    • 视频：
      7-4 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群（下）
      11:24

    • 视频：
      7-5 Flink通过富函数类实现自定义Source
      19:44

    • 视频：
      7-6 Flink自定义Source读取Redis集群（上）
      15:24

    • 视频：
      7-7 Flink自定义Source读取Redis集群（下）
      14:13

    • 视频：
      7-8 Flink自定义Source读取ClickHouse
      17:50

    • 视频：
      7-9 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse（上）
      12:56

    • 视频：
      7-10 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse（下）
      13:34

    • 视频：
      7-11 Flink TableSQL Api + 表转流读取Mysql
      21:02

    • 视频：
      7-12 本章总结
      10:14
    第8章 风控数据流入口–事件接入中心
    18 节｜230分钟

    展开

    • 视频：
      8-1 本章重点和难点
      02:16

    • 视频：
      8-2 风控事件接入中心架构搭建思路
      06:10

    • 视频：
      8-3 事件中心的数据格式
      04:42

    • 视频：
      8-4 Flume监听目录将行为事件数据写入Kafka
      05:50

    • 视频：
      8-5 Flink1.14使用全新的Kafka Connector读取Kafka
      18:46

    • 视频：
      8-6 Flink1.14自定义反序列化消费Kafka Json格式数据
      16:33

    • 视频：
      8-7 ClickHouse存储用户行为路径序列的表设计思路
      13:24

    • 视频：
      8-8 ClickHouse拉取Kafka Json格式的用户行为数据
      05:59

    • 视频：
      8-9 ClickHouse将用户行为聚合为行为路径序列
      16:03

    • 视频：
      8-10 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客（上）
      14:34

    • 视频：
      8-11 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客（下）
      15:42

    • 视频：
      8-12 ClickHouse对用户行为维度指标存储的表设计思路
      07:34

    • 视频：
      8-13 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量（上）
      14:24

    • 视频：
      8-14 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量（下）
      16:08

    • 视频：
      8-15 Flink对Kafka数据清洗并转化为POJO对象
      16:16

    • 视频：
      8-16 Flink对事件数据流添加水印保证事件行为的有序性
      17:27

    • 视频：
      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
      20:32

    • 视频：
      8-18 Flink aggregate统计用户最近1小时登录频率的聚合操作
      17:37
    第9章 风控规则判断依据–指标计算模块
    14 节｜189分钟

    展开

    • 视频：
      9-1 本章重点和难点
      02:06

    • 视频：
      9-2 风控指标的构成以及指标存储的设计思路
      08:36

    • 视频：
      9-3 基于滑动窗口思想的风控指标采样思路
      07:49

    • 视频：
      9-4 基于Redis快速获取风控指标采样的思路
      21:49

    • 视频：
      9-5 风控指标在Redis唯一id的设计思路
      06:34

    • 视频：
      9-6 Flink和POJO对象之间的关系
      17:02

    • 视频：
      9-7 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架思路
      10:14

    • 视频：
      9-8 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架初步结构
      21:19

    • 视频：
      9-9 运营后台自定义指标聚合计算规则
      04:01

    • 视频：
      9-10 Flink通过单独线程读取指标聚合计算规则
      16:25

    • 视频：
      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
      19:19

    • 视频：
      9-12 进一步细化运营后台的指标聚合计算规则自定义
      10:19

    • 视频：
      9-13 通过反射机制将指标聚合计算规则写入到事件流
      21:48

    • 视频：
      9-14 keyBy算子根据指标聚合计算规则进行分组
      20:53
    第10章 风控系统核心–规则引擎
    15 节｜219分钟

    展开

    • 视频：
      10-1 本章重点和难点
      01:09

    • 视频：
      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
      26:08

    • 视频：
      10-3 根据指标聚合计算的规则进行增量聚合计算
      28:35

    • 视频：
      10-4 aggregate算子根据指标聚合计算的规则进行结果输出
      22:07

    • 视频：
      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
      21:08

    • 视频：
      10-6 风控规则的Mysql表设计思路及运营后台配置
      08:49

    • 视频：
      10-7 风控规则的条件判断表达式解析的方案
      06:46

    • 视频：
      10-8 Aviator引擎的表达式运算及自定义函数
      21:38

    • 视频：
      10-9 Aviator引擎应用于风控规则条件的判断
      14:09

    • 视频：
      10-10 Flink自定义生成规则事件流
      11:56

    • 视频：
      10-11 Flink将规则事件流广播到行为事件流
      11:48

    • 视频：
      10-12 行为事件流读取规则事件流中的风控规则（1）
      14:57

    • 视频：
      10-13 行为事件流读取规则事件流中的风控规则（2）
      13:51

    • 视频：
      10-14 对行为事件使用对应的规则进行风控判断
      10:53

    • 视频：
      10-15 本章总结
      04:41
    第11章 实时风控–动态规则实现
    16 节｜185分钟

    展开

    • 视频：
      11-1 本章重点和难点
      01:43

    • 视频：
      11-2 哪种类型的风控规则适合实时计算以及实时判定
      03:04

    • 视频：
      11-3 Flink-Cep开发流程及模式匹配
      17:14

    • 视频：
      11-4 Flink-Cep检测最近1分钟登录失败超过阈值的用户
      21:43

    • 视频：
      11-5 Flink-Cep以严格近邻的模式检测连续登录失败的用户
      13:23

    • 视频：
      11-6 Flink-Cep基于迭代条件检测最近15分钟IP频繁变化的用户
      19:20

    • 视频：
      11-7 Flink-Cep检测具有明显薅羊毛特征行为路径的用户
      06:47

    • 视频：
      11-8 Flink-Cep对匹配事件的提取并且输出到事件流
      17:37

    • 视频：
      11-9 Flink-Cep基石 NFA状态转移流程
      07:31

    • 视频：
      11-10 为什么选择Groovy生成Flink-Cep Pattern对象
      06:35

    • 视频：
      11-11 Java集成Groovy之执行Groovy脚本
      07:05

    • 视频：
      11-12 Java集成Groovy之从指定位置加载Groovy脚本
      10:57

    • 视频：
      11-13 Java集成Groovy之调用Groovy脚本的自定义类
      10:51

    • 视频：
      11-14 Groovy能动态加载脚本的底层原理
      13:09

    • 视频：
      11-15 Flink-Cep基于Groovy脚本动态加载Pattern
      20:23

    • 视频：
      11-16 Groovy动态加载脚本频繁触发Full GC 的解决方案
      07:09
    第12章 风控引擎部署–单元测试
    8 节｜97分钟

    展开

    • 视频：
      12-1 总结风控引擎涉及的Flink任务
      06:52

    • 视频：
      12-2 风控运营后台最终定稿版
      11:36

    • 视频：
      12-3 总结Flink-Cep和DataStream Api进行风控的不同使用场景
      04:02

    • 视频：
      12-4 测试Flink-Cep检测登录失败超过阈值的用户
      17:35

    • 视频：
      12-5 测试Flink-Cep检测连续事件序列的用户
      19:34

    • 视频：
      12-6 测试Flink-Cep基于Groovy脚本加载Pattern-
      07:20

    • 视频：
      12-7 通过运营后台动态修改Flink-Cep Pattern参数
      09:21

    • 视频：
      12-8 使用通义灵码和MybatisPlus3.5+ 自动生成CRUD
      20:12
    第13章 风控引擎部署–打包部署
    13 节｜152分钟

    展开

    • 视频：
      13-1 部署定时任务 模拟源源不断的行为事件流
      04:55

    • 视频：
      13-2 部署定时任务 ClickHouse将用户每小时的行为事件归档
      03:30

    • 视频：
      13-3 补充 Flink-CDC的底层原理
      06:14

    • 视频：
      13-4 补充 Flink-CDC实时捕获Mysql数据变更
      20:06

    • 视频：
      13-5 补充 Flink-CDC自定义反序列化
      18:33

    • 视频：
      13-6 部署风控规则 Flink-CDC监听规则表
      11:59

    • 视频：
      13-7 补充 Flink 双流Join
      12:24

    • 视频：
      13-8 部署风控规则 通过Join对规则组信息进行维度补充
      06:46

    • 视频：
      13-9 部署风控规则 广播规则使得行为事件携带规则组
      10:35

    • 视频：
      13-10 部署风控规则 遍历规则组产生冗余行为事件并规则判断
      06:49

    • 视频：
      13-11 部署动态cep Flink不停机动态加载 cep 风控规则的方案
      16:00

    • 视频：
      13-12 部署动态cep 修改cep源码注入动态获取Pattern的方法
      15:20

    • 视频：
      13-13 部署动态cep 修改cep源码构造新的NFA进行事件匹配
      18:00
    第14章 风控引擎部署–压测优化
    4 节｜10分钟

    展开

    • 视频：
      14-1 Flink背压的表现
      01:30

    • 视频：
      14-2 Flink流量压测方法
      01:50

    • 视频：
      14-3 Flink背压告警以及造成的影响
      05:02

    • 视频：
      14-4 Flink背压解决方案
      01:12
    本课程已完结

     


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