Flink实时数仓项目

采用Redis进行旁路缓存，提高响应速度，并使用Flink提供的异步IO进行优化；

采用ClickHouse实现最终宽表数据的存储，大大提高数据查询效率，并为用户提供即席查询、可视化报表展示的多样可能性；

采用SpringBoot编写数据展示接口对接Sugar实现数据可视化大屏展示，熟练掌握数据展示接口的编写流程；

基于企业级的海量数据分析任务，对CPU配置、内存分配、并行度配置、CheckPoint等方面进行广泛的性能调优；

详细讲解生产环境中会产生的反压问题，对反压原因、反压定位、反压处理进行详细分解；

多角度分析大数据分析中最常见的数据倾斜问题，提供详尽的问题定位策略和多种解决方案；

详细讲解生产环境中常见的故障：非法配置异常、Java 堆空间异常、直接缓冲存储器异常、元空间异常、网络缓冲区数量不足、超出容器内存异常、Checkpoint 失败、Checkpoint 慢、Kafka动态发现分区、Watermark不更新、依赖冲突、超出文件描述符限制、脏数据导致数据转发失败等，令学员在短时间内掌握生产环境中常见到、难解决的开发难题，迅速增长经验，提升能力。