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Flink 从0到1实战实时风控系统
〖课程目录〗:
Flink 从0到1实战实时风控系统
├──第10章 风控系统核心--规则引擎
| ├──10-1 本章重点和难点.mp4 5.67M
| ├──10-10 Flink自定义生成规则事件流.mp4 181.59M
| ├──10-11 Flink将规则事件流广播到行为事件流.mp4 192.10M
| ├──10-12 行为事件流读取规则事件流中的风控规则（1）.mp4 257.71M
| ├──10-13 行为事件流读取规则事件流中的风控规则（2）.mp4 231.50M
| ├──10-14 对行为事件使用对应的规则进行风控判断.mp4 184.20M
| ├──10-15 本章总结.mp4 39.37M
| ├──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.mp4 294.50M
| ├──10-3 根据指标聚合计算的规则进行增量聚合计算.mp4 474.47M
| ├──10-4 aggregate算子根据指标聚合计算的规则进行结果输出.mp4 365.04M
| ├──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.mp4 347.34M
| ├──10-6 风控规则的Mysql表设计思路及运营后台配置.mp4 125.56M
| ├──10-7 风控规则的条件判断表达式解析的方案.mp4 72.93M
| ├──10-8 Aviator引擎的表达式运算及自定义函数.mp4 364.93M
| └──10-9 Aviator引擎应用于风控规则条件的判断.mp4 237.76M
├──第11章 实时风控--动态规则实现
| ├──11-1 本章重点和难点.mp4 14.85M
| ├──11-10 为什么选择Groovy生成Flink-Cep Pattern对象.mp4 38.74M
| ├──11-11 Java集成Groovy之执行Groovy脚本.mp4 104.13M
| ├──11-12 Java集成Groovy之从指定位置加载Groovy脚本.mp4 187.03M
| ├──11-13 Java集成Groovy之调用Groovy脚本的自定义类1.mp4 83.25M
| ├──11-13 Java集成Groovy之调用Groovy脚本的自定义类2.mp4 107.35M
| ├──11-14 Groovy能动态加载脚本的底层原理.mp4 223.65M
| ├──11-15 Flink-Cep基于Groovy脚本动态加载Pattern.mp4 313.85M
| ├──11-16 Groovy动态加载脚本频繁触发Full GC 的解决方案.mp4 128.94M
| ├──11-2 哪种类型的风控规则适合实时计算以及实时判定.mp4 53.69M
| ├──11-3 Flink-Cep开发流程及模式匹配.mp4 265.73M
| ├──11-4 Flink-Cep检测最近1分钟登录失败超过阈值的用户1.mp4 352.27M
| ├──11-4 Flink-Cep检测最近1分钟登录失败超过阈值的用户2.mp4 33.35M
| ├──11-5 Flink-Cep以严格近邻的模式检测连续登录失败的用户.mp4 233.34M
| ├──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.mp4 321.89M
| ├──11-7 Flink-Cep检测具有明显薅羊毛特征行为路径的用户.mp4 108.74M
| ├──11-8 Flink-Cep对匹配事件的提取并且输出到事件流.mp4 287.84M
| └──11-9 Flink-Cep基石 NFA状态转移流程.mp4 39.78M
├──第12章 风控引擎部署--单元测试
| ├──12-1 总结风控引擎涉及的Flink任务.mp4 51.54M
| ├──12-2 风控运营后台最终定稿版.mp4 96.50M
| ├──12-3 总结Flink-Cep和DataStream Api进行风控的不同使用场景.mp4 31.93M
| ├──12-4 测试Flink-Cep检测登录失败超过阈值的用户.mp4 308.36M
| ├──12-5 测试Flink-Cep检测连续事件序列的用户.mp4 328.13M
| ├──12-6 测试Flink-Cep基于Groovy脚本加载Pattern-.mp4 123.16M
| ├──12-7 通过运营后台动态修改Flink-Cep Pattern参数.mp4 121.15M
| └──12-8 使用通义灵码和MybatisPlus3.5+ 自动生成CRUD.mp4 325.77M
├──第13章 风控引擎部署--打包部署
| ├──13-1 部署定时任务 模拟源源不断的行为事件流.mp4 27.58M
| ├──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.mp4 110.10M
| ├──13-11 部署动态cep Flink不停机动态加载 cep 风控规则的方案.mp4 265.85M
| ├──13-12 部署动态cep 修改cep源码注入动态获取Pattern的方法.mp4 256.11M
| ├──13-13 部署动态cep 修改cep源码构造新的NFA进行事件匹配.mp4 306.49M
| ├──13-2 部署定时任务 ClickHouse将用户每小时的行为事件归档.mp4 87.90M
| ├──13-3 补充 Flink-CDC的底层原理.mp4 95.71M
| ├──13-4 补充 Flink-CDC实时捕获Mysql数据变更.mp4 341.11M
| ├──13-5 补充 Flink-CDC自定义反序列化.mp4 312.66M
| ├──13-6 部署风控规则 Flink-CDC监听规则表.mp4 202.11M
| ├──13-7 补充 Flink 双流Join.mp4 193.18M
| ├──13-8 部署风控规则 通过Join对规则组信息进行维度补充.mp4 120.47M
| └──13-9 部署风控规则 广播规则使得行为事件携带规则组.mp4 179.66M
├──第14章 风控引擎部署--压测优化
| ├──14-1 Flink背压的表现.mp4 15.10M
| ├──14-2 Flink流量压测方法.mp4 18.13M
| ├──14-3 Flink背压告警以及造成的影响.mp4 53.62M
| └──14-4 Flink背压解决方案.mp4 12.76M
├──第1章 课程介绍与学习指南
| ├──1-1 这是一门帮你进阶的好课.mp4 166.00M
| ├──1-2 风控项目对于个人职业能力的提升.mp4 35.74M
| ├──1-3 课程设计的思路以及所涵盖的知识点.mp4 60.42M
| └──1-4 推荐几个课程项目使用的开发工具.mp4 42.60M
├──第2章 风控项目需求
| ├──2-1 羊毛党利用群控和接码平台薅尽羊毛.mp4 52.10M
| ├──2-2 优惠券场景下被薅羊毛的业务逻辑漏洞复盘.mp4 47.06M
| ├──2-3 基于领域驱动分析优惠券场景下风控的架构设计.mp4 100.52M
| ├──2-4 基于领域驱动设计的代码目录分层架构思路.mp4 286.54M
| └──2-5 优惠券场景下的风控规则和阙值确定.mp4 96.92M
├──第3章 风控引擎架构设计及项目演示
| ├──3-1 风控引擎架构的设计思路.mp4 132.75M
| ├──3-2 画出风控引擎的系统架构图.mp4 143.89M
| ├──3-3 风控规则引擎选用Groovy的原因.mp4 69.26M
| ├──3-4 风控引擎整体技术栈以及版本.mp4 158.96M
| └──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 18.65M
├──第4章 风控引擎组件基础知识准备
| ├──4-1 本章重点和难点.mp4 36.65M
| ├──4-10 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（上）.mp4 70.60M
| ├──4-11 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（中）.mp4 37.02M
| ├──4-12 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（下）.mp4 67.35M
| ├──4-13 初步认识Flink的Cep模式匹配.mp4 59.08M
| ├──4-14 理解Flink4大基石之checkpoint机制（上）.mp4 97.37M
| ├──4-15 理解Flink4大基石之checkpoint机制（中）.mp4 49.68M
| ├──4-16 理解Flink4大基石之checkpoint机制（下）.mp4 66.54M
| ├──4-17 本章总结.mp4 107.05M
| ├──4-2 理解Flink数据流编程模型.mp4 118.68M
| ├──4-3 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount（上）.mp4 285.92M
| ├──4-4 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount（下）.mp4 188.47M
| ├──4-5 通过有界流和无界流延伸理解Flink批流一体架构.mp4 131.00M
| ├──4-6 理解Flink4大基石之状态机制.mp4 120.75M
| ├──4-7 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount（上）.mp4 230.22M
| ├──4-8 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount（下）.mp4 314.17M
| └──4-9 理解Flink4大基石之窗口机制.mp4 109.00M
├──第5章 基础设施搭建--环境搭建及单元测试
| ├──5-1 本章重点和难点.mp4 14.70M
| ├──5-10 基于maven-helper插件解决依赖冲突异常.mp4 69.62M
| ├──5-11 【拓展】简历植入重点及本章涉及面试知识点.pdf 10.75kb
| ├──5-12 【作业】本章作业.pdf 20.32kb
| ├──5-13 本章总结.mp4 75.91M
| ├──5-2 画出项目结构图.mp4 165.67M
| ├──5-3 基于docker的一键式搭建项目环境.mp4 128.61M
| ├──5-4 【梳理】项目环境搭建步骤.pdf 72.55kb
| ├──5-5 Springboot基于Maven多模块构建项目.mp4 273.67M
| ├──5-6 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写（上）.mp4 252.51M
| ├──5-7 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写（下）.mp4 274.97M
| ├──5-8 Flink流计算的单元测试用例编写（上）.mp4 224.46M
| └──5-9 Flink流计算的单元测试用例编写（下）.mp4 250.88M
├──第6章 基础设施搭建--springboot工具类封装
| ├──6-1 本章重点和难点.mp4 12.66M
| ├──6-10 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（上）.mp4 271.54M
| ├──6-11 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（中）.mp4 288.37M
| ├──6-12 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（下）.mp4 181.97M
| ├──6-13 Springboot封装Hbase工具类.mp4 303.75M
| ├──6-14 本章总结.mp4 58.71M
| ├──6-2 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（上）.mp4 149.38M
| ├──6-3 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（中）.mp4 171.81M
| ├──6-4 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（下）.mp4 182.39M
| ├──6-5 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类（上）.mp4 222.79M
| ├──6-6 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类（下）.mp4 151.95M
| ├──6-7 Springboot集成slf4j+log4j2（上）.mp4 227.87M
| ├──6-8 Springboot集成slf4j+log4j2（下）.mp4 220.37M
| └──6-9 Springboot封装自定义异常+全局异常的工具类.mp4 231.64M
├──第7章 基础设施搭建--flink工具类封装
| ├──7-1 本章重点和难点.mp4 8.37M
| ├──7-10 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse（下）.mp4 241.46M
| ├──7-11 Flink TableSQL Api + 表转流读取Mysql.mp4 297.30M
| ├──7-12 本章总结.mp4 63.86M
| ├──7-2 Flink使用ParameterTool读取配置.mp4 269.76M
| ├──7-3 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群（上）.mp4 318.64M
| ├──7-4 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群（下）.mp4 188.72M
| ├──7-5 Flink通过富函数类实现自定义Source.mp4 332.96M
| ├──7-6 Flink自定义Source读取Redis集群（上）.mp4 247.35M
| ├──7-7 Flink自定义Source读取Redis集群（下）.mp4 248.79M
| ├──7-8 Flink自定义Source读取ClickHouse.mp4 294.33M
| └──7-9 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse（上）.mp4 214.96M
├──第8章 风控数据流入口--事件接入中心
| ├──8-1 本章重点和难点.mp4 23.28M
| ├──8-10 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客（上）.mp4 136.06M
| ├──8-11 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客（下）.mp4 143.77M
| ├──8-12 ClickHouse对用户行为维度指标存储的表设计思路.mp4 118.11M
| ├──8-13 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量（上）.mp4 147.08M
| ├──8-14 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量（下）.mp4 159.01M
| ├──8-15 Flink对Kafka数据清洗并转化为POJO对象.mp4 184.01M
| ├──8-16 Flink对事件数据流添加水印保证事件行为的有序性.mp4 178.62M
| ├──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 247.47M
| ├──8-18 Flink aggregate统计用户最近1小时登录频率的聚合操作.mp4 186.17M
| ├──8-2 风控事件接入中心架构搭建思路.mp4 32.03M
| ├──8-3 事件中心的数据格式.mp4 29.81M
| ├──8-4 Flume监听目录将行为事件数据写入Kafka.mp4 103.07M
| ├──8-5 Flink1.14使用全新的Kafka Connector读取Kafka.mp4 283.91M
| ├──8-6 Flink1.14自定义反序列化消费Kafka Json格式数据.mp4 289.75M
| ├──8-7 ClickHouse存储用户行为路径序列的表设计思路.mp4 92.91M
| ├──8-8 ClickHouse拉取Kafka Json格式的用户行为数据.mp4 82.48M
| └──8-9 ClickHouse将用户行为聚合为行为路径序列.mp4 149.95M
├──第9章 风控规则判断依据--指标计算模块
| ├──9-1 本章重点和难点.mp4 12.62M
| ├──9-10 Flink通过单独线程读取指标聚合计算规则.mp4 173.93M
| ├──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 249.85M
| ├──9-12 进一步细化运营后台的指标聚合计算规则自定义.mp4 59.99M
| ├──9-13 通过反射机制将指标聚合计算规则写入到事件流.mp4 309.28M
| ├──9-14 keyBy算子根据指标聚合计算规则进行分组.mp4 275.51M
| ├──9-2 风控指标的构成以及指标存储的设计思路.mp4 30.58M
| ├──9-3 基于滑动窗口思想的风控指标采样思路.mp4 32.16M
| ├──9-4 基于Redis快速获取风控指标采样的思路.mp4 103.93M
| ├──9-5 风控指标在Redis唯一id的设计思路.mp4 24.94M
| ├──9-6 Flink和POJO对象之间的关系.mp4 116.11M
| ├──9-7 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架思路.mp4 83.99M
| ├──9-8 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架初步结构.mp4 356.47M
| └──9-9 运营后台自定义指标聚合计算规则.mp4 22.27M
└──文档
| └──flink_riskcontrolsystem.zip 193.18M
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