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Flink从0到1实战实时风控系统

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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
第10章 风控系统核心--规则引擎
第11章 实时风控--动态规则实现
第12章 风控引擎部署--单元测试
第13章 风控引擎部署--打包部署
第14章 风控引擎部署--压测优化
第1章 课程介绍与学习指南
第2章 风控项目需求
第3章 风控引擎架构设计及项目演示
第4章 风控引擎组件基础知识准备
第5章 基础设施搭建--环境搭建及单元测试
第6章 基础设施搭建--springboot工具类封装
第7章 基础设施搭建--flink工具类封装
第8章 风控数据流入口--事件接入中心
第9章 风控规则判断依据--指标计算模块
第10章 风控系统核心--规则引擎
10-1 本章重点和难点.mp4 (5.67 MB)
10-10 Flink自定义生成规则事件流.mp4 (181.59 MB)
10-11 Flink将规则事件流广播到行为事件流.mp4 (192.1 MB)
10-12 行为事件流读取规则事件流中的风控规则（1）.mp4 (257.71 MB)
10-13 行为事件流读取规则事件流中的风控规则（2）.mp4 (231.5 MB)
10-14 对行为事件使用对应的规则进行风控判断.mp4 (184.2 MB)
10-15 本章总结.mp4 (39.37 MB)
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 (294.5 MB)
10-3 根据指标聚合计算的规则进行增量聚合计算.mp4 (474.47 MB)
10-4 aggregate算子根据指标聚合计算的规则进行结果输出.mp4 (365.04 MB)
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 (347.34 MB)
10-6 风控规则的Mysql表设计思路及运营后台配置.mp4 (125.56 MB)
10-7 风控规则的条件判断表达式解析的方案.mp4 (72.93 MB)
10-8 Aviator引擎的表达式运算及自定义函数.mp4 (364.93 MB)
10-9 Aviator引擎应用于风控规则条件的判断.mp4 (237.76 MB)
第11章 实时风控--动态规则实现
11-1 本章重点和难点.mp4 (14.85 MB)
11-10 为什么选择Groovy生成Flink-Cep Pattern对象.mp4 (38.74 MB)
11-11 Java集成Groovy之执行Groovy脚本.mp4 (104.13 MB)
11-12 Java集成Groovy之从指定位置加载Groovy脚本.mp4 (187.03 MB)
11-13 Java集成Groovy之调用Groovy脚本的自定义类1.mp4 (83.25 MB)
11-13 Java集成Groovy之调用Groovy脚本的自定义类2.mp4 (107.35 MB)
11-14 Groovy能动态加载脚本的底层原理.mp4 (223.65 MB)
11-15 Flink-Cep基于Groovy脚本动态加载Pattern.mp4 (313.85 MB)
11-16 Groovy动态加载脚本频繁触发Full GC 的解决方案.mp4 (128.94 MB)
11-2 哪种类型的风控规则适合实时计算以及实时判定.mp4 (53.69 MB)
11-3 Flink-Cep开发流程及模式匹配.mp4 (265.73 MB)
11-4 Flink-Cep检测最近1分钟登录失败超过阈值的用户1.mp4 (352.27 MB)
11-4 Flink-Cep检测最近1分钟登录失败超过阈值的用户2.mp4 (33.35 MB)
11-5 Flink-Cep以严格近邻的模式检测连续登录失败的用户.mp4 (233.34 MB)
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 (321.89 MB)
11-7 Flink-Cep检测具有明显薅羊毛特征行为路径的用户.mp4 (108.74 MB)
11-8 Flink-Cep对匹配事件的提取并且输出到事件流.mp4 (287.84 MB)
11-9 Flink-Cep基石 NFA状态转移流程.mp4 (39.78 MB)
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 (51.54 MB)
12-2 风控运营后台最终定稿版.mp4 (96.5 MB)
12-3 总结Flink-Cep和DataStream Api进行风控的不同使用场景.mp4 (31.93 MB)
12-4 测试Flink-Cep检测登录失败超过阈值的用户.mp4 (308.36 MB)
12-5 测试Flink-Cep检测连续事件序列的用户.mp4 (328.13 MB)
12-6 测试Flink-Cep基于Groovy脚本加载Pattern-.mp4 (123.16 MB)
12-7 通过运营后台动态修改Flink-Cep Pattern参数.mp4 (121.15 MB)
12-8 使用通义灵码和MybatisPlus3.5+ 自动生成CRUD.mp4 (325.77 MB)
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 (27.58 MB)
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 (110.1 MB)
13-11 部署动态cep Flink不停机动态加载 cep 风控规则的方案.mp4 (265.85 MB)
13-12 部署动态cep 修改cep源码注入动态获取Pattern的方法.mp4 (256.11 MB)
13-13 部署动态cep 修改cep源码构造新的NFA进行事件匹配.mp4 (306.49 MB)
13-2 部署定时任务 ClickHouse将用户每小时的行为事件归档.mp4 (87.9 MB)
13-3 补充 Flink-CDC的底层原理.mp4 (95.71 MB)
13-4 补充 Flink-CDC实时捕获Mysql数据变更.mp4 (341.11 MB)
13-5 补充 Flink-CDC自定义反序列化.mp4 (312.66 MB)
13-6 部署风控规则 Flink-CDC监听规则表.mp4 (202.11 MB)
13-7 补充 Flink 双流Join.mp4 (193.18 MB)
13-8 部署风控规则 通过Join对规则组信息进行维度补充.mp4 (120.47 MB)
13-9 部署风控规则 广播规则使得行为事件携带规则组.mp4 (179.66 MB)
第14章 风控引擎部署--压测优化
14-1 Flink背压的表现.mp4 (15.1 MB)
14-2 Flink流量压测方法.mp4 (18.13 MB)
14-3 Flink背压告警以及造成的影响.mp4 (53.62 MB)
14-4 Flink背压解决方案.mp4 (12.76 MB)
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 MB)
1-2 风控项目对于个人职业能力的提升.mp4 (35.74 MB)
1-3 课程设计的思路以及所涵盖的知识点.mp4 (60.42 MB)
1-4 推荐几个课程项目使用的开发工具.mp4 (42.6 MB)
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 (52.1 MB)
2-2 优惠券场景下被薅羊毛的业务逻辑漏洞复盘.mp4 (47.06 MB)
2-3 基于领域驱动分析优惠券场景下风控的架构设计.mp4 (100.52 MB)
2-4 基于领域驱动设计的代码目录分层架构思路.mp4 (286.54 MB)
2-5 优惠券场景下的风控规则和阙值确定.mp4 (96.92 MB)
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 (132.75 MB)
3-2 画出风控引擎的系统架构图.mp4 (143.89 MB)
3-3 风控规则引擎选用Groovy的原因.mp4 (69.26 MB)
3-4 风控引擎整体技术栈以及版本.mp4 (158.96 MB)
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 (18.65 MB)
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 (36.65 MB)
4-10 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（上）.mp4 (70.6 MB)
4-11 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（中）.mp4 (37.02 MB)
4-12 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（下）.mp4 (67.35 MB)
4-13 初步认识Flink的Cep模式匹配.mp4 (59.08 MB)
4-14 理解Flink4大基石之checkpoint机制（上）.mp4 (97.37 MB)
4-15 理解Flink4大基石之checkpoint机制（中）.mp4 (49.68 MB)
4-16 理解Flink4大基石之checkpoint机制（下）.mp4 (66.54 MB)
4-17 本章总结.mp4 (107.05 MB)
4-2 理解Flink数据流编程模型.mp4 (118.68 MB)
4-3 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount（上）.mp4 (285.92 MB)
4-4 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount（下）.mp4 (188.47 MB)
4-5 通过有界流和无界流延伸理解Flink批流一体架构.mp4 (131 MB)
4-6 理解Flink4大基石之状态机制.mp4 (120.75 MB)
4-7 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount（上）.mp4 (230.22 MB)
4-8 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount（下）.mp4 (314.17 MB)
4-9 理解Flink4大基石之窗口机制.mp4 (109 MB)
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 (14.7 MB)
5-10 基于maven-helper插件解决依赖冲突异常.mp4 (69.62 MB)
5-11 【拓展】简历植入重点及本章涉及面试知识点.pdf (10.75 KB)
5-12 【作业】本章作业.pdf (20.32 KB)
5-13 本章总结.mp4 (75.91 MB)
5-2 画出项目结构图.mp4 (165.67 MB)
5-3 基于docker的一键式搭建项目环境.mp4 (128.61 MB)
5-4 【梳理】项目环境搭建步骤.pdf (72.55 KB)
5-5 Springboot基于Maven多模块构建项目.mp4 (273.67 MB)
5-6 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写（上）.mp4 (252.51 MB)
5-7 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写（下）.mp4 (274.97 MB)
5-8 Flink流计算的单元测试用例编写（上）.mp4 (224.46 MB)
5-9 Flink流计算的单元测试用例编写（下）.mp4 (250.88 MB)
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 (12.66 MB)
6-10 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（上）.mp4 (271.54 MB)
6-11 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（中）.mp4 (288.37 MB)
6-12 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（下）.mp4 (181.97 MB)
6-13 Springboot封装Hbase工具类.mp4 (303.75 MB)
6-14 本章总结.mp4 (58.71 MB)
6-2 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（上）.mp4 (149.38 MB)
6-3 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（中）.mp4 (171.81 MB)
6-4 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（下）.mp4 (182.39 MB)
6-5 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类（上）.mp4 (222.79 MB)
6-6 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类（下）.mp4 (151.95 MB)
6-7 Springboot集成slf4j+log4j2（上）.mp4 (227.87 MB)
6-8 Springboot集成slf4j+log4j2（下）.mp4 (220.37 MB)
6-9 Springboot封装自定义异常+全局异常的工具类.mp4 (231.64 MB)
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 (8.37 MB)
7-10 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse（下）.mp4 (241.46 MB)
7-11 Flink TableSQL Api + 表转流读取Mysql.mp4 (297.3 MB)
7-12 本章总结.mp4 (63.86 MB)
7-2 Flink使用ParameterTool读取配置.mp4 (269.76 MB)
7-3 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群（上）.mp4 (318.64 MB)
7-4 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群（下）.mp4 (188.72 MB)
7-5 Flink通过富函数类实现自定义Source.mp4 (332.96 MB)
7-6 Flink自定义Source读取Redis集群（上）.mp4 (247.35 MB)
7-7 Flink自定义Source读取Redis集群（下）.mp4 (248.79 MB)
7-8 Flink自定义Source读取ClickHouse.mp4 (294.33 MB)
7-9 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse（上）.mp4 (214.96 MB)
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 (23.28 MB)
8-10 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客（上）.mp4 (136.06 MB)
8-11 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客（下）.mp4 (143.77 MB)
8-12 ClickHouse对用户行为维度指标存储的表设计思路.mp4 (118.11 MB)
8-13 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量（上）.mp4 (147.08 MB)
8-14 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量（下）.mp4 (159.01 MB)
8-15 Flink对Kafka数据清洗并转化为POJO对象.mp4 (184.01 MB)
8-16 Flink对事件数据流添加水印保证事件行为的有序性.mp4 (178.62 MB)
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 (247.47 MB)
8-18 Flink aggregate统计用户最近1小时登录频率的聚合操作.mp4 (186.17 MB)
8-2 风控事件接入中心架构搭建思路.mp4 (32.03 MB)
8-3 事件中心的数据格式.mp4 (29.81 MB)
8-4 Flume监听目录将行为事件数据写入Kafka.mp4 (103.07 MB)
8-5 Flink1.14使用全新的Kafka Connector读取Kafka.mp4 (283.91 MB)
8-6 Flink1.14自定义反序列化消费Kafka Json格式数据.mp4 (289.75 MB)
8-7 ClickHouse存储用户行为路径序列的表设计思路.mp4 (92.91 MB)
8-8 ClickHouse拉取Kafka Json格式的用户行为数据.mp4 (82.48 MB)
8-9 ClickHouse将用户行为聚合为行为路径序列.mp4 (149.95 MB)
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 (12.62 MB)
9-10 Flink通过单独线程读取指标聚合计算规则.mp4 (173.93 MB)
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 (249.85 MB)
9-12 进一步细化运营后台的指标聚合计算规则自定义.mp4 (59.99 MB)
9-13 通过反射机制将指标聚合计算规则写入到事件流.mp4 (309.28 MB)
9-14 keyBy算子根据指标聚合计算规则进行分组.mp4 (275.51 MB)
9-2 风控指标的构成以及指标存储的设计思路.mp4 (30.58 MB)
9-3 基于滑动窗口思想的风控指标采样思路.mp4 (32.16 MB)
9-4 基于Redis快速获取风控指标采样的思路.mp4 (103.93 MB)
9-5 风控指标在Redis唯一id的设计思路.mp4 (24.94 MB)
9-6 Flink和POJO对象之间的关系.mp4 (116.11 MB)
9-7 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架思路.mp4 (83.99 MB)
9-8 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架初步结构.mp4 (356.47 MB)
9-9 运营后台自定义指标聚合计算规则.mp4 (22.27 MB)

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2023-08-15

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