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《Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发》是一门专注于实时大数据处理的课程，结合 Apache Flink 和 ClickHouse 两大技术，帮助开发者掌握企业级实时数据开发的核心技能。以下是对课程内容的概述和核心知识点整理：
课程核心内容
1. 实时大数据基础
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实时数据处理概述：
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批处理 vs 流处理。
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实时数据处理的应用场景（如实时监控、实时推荐、实时风控）。
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技术栈介绍：
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Apache Flink：分布式流处理框架。
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ClickHouse：高性能列式数据库。
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2. Apache Flink 基础
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Flink 架构：
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JobManager、TaskManager、Source、Sink 等核心组件。
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开发环境搭建：
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安装和配置 Flink 集群。
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使用 Flink SQL 和 DataStream API 开发实时应用。
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窗口与时间：
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滚动窗口、滑动窗口、会话窗口。
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事件时间、处理时间、摄入时间。
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3. Flink 高级特性
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状态管理：
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使用 Keyed State 和 Operator State 管理状态。
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容错机制：
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Checkpoint 和 Savepoint 的实现与恢复。
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CEP（复杂事件处理）：
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使用 Flink CEP 检测复杂事件模式。
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Table API 与 SQL：
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使用 Flink SQL 实现流式数据分析。
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4. ClickHouse 基础
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ClickHouse 简介：
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列式存储与高性能查询。
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适用场景与优势。
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安装与配置：
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单机与分布式集群的部署。
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数据模型设计：
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MergeTree 引擎的使用与优化。
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分区与索引的设计。
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5. ClickHouse 高级特性
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数据导入与导出：
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使用 Kafka、MySQL 等数据源导入数据。
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导出数据到文件或其他存储系统。
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查询优化：
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使用预聚合、物化视图优化查询性能。
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分布式表：
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使用 Distributed 表实现分布式查询。
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6. Flink + ClickHouse 集成
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实时数据写入：
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使用 Flink 将实时数据写入 ClickHouse。
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实时数据分析：
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使用 Flink SQL 对 ClickHouse 中的数据进行实时分析。
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数据同步：
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实现 Kafka → Flink → ClickHouse 的实时数据同步。
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7. 实战案例
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实时日志分析：
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使用 Flink 处理日志数据，并将结果存储到 ClickHouse。
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实时推荐系统：
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基于用户行为数据，实时生成推荐结果。
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实时风控系统：
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使用 Flink CEP 检测异常行为，并实时告警。
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8. 性能优化
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Flink 性能优化：
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并行度设置、状态后端选择、资源调优。
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ClickHouse 性能优化：
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索引优化、查询优化、硬件优化。
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9. 监控与运维
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Flink 监控：
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使用 Flink Dashboard 和 Prometheus 监控 Flink 集群。
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ClickHouse 监控：
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使用 ClickHouse 内置监控和 Grafana 可视化。
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故障排查：
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常见问题分析与解决方案。
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10. 课程特色
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实战驱动：通过大量实战案例，帮助学习者掌握 Flink 和 ClickHouse 的核心技能。
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生产环境最佳实践：提供生产环境中的配置和优化建议。
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全面覆盖：从基础到高级，涵盖实时数据处理的各个方面。
适合学习者
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有一定大数据基础（如 Hadoop、Spark）的开发者。
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希望深入学习实时大数据处理的技术人员。
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需要设计和实现实时数据系统的架构师。
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对 Flink 和 ClickHouse 技术感兴趣的开发者。
学习建议
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动手实践：结合课程内容，动手搭建和调试实时数据处理系统。
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关注生产实践：学习生产环境中的最佳实践，如性能优化、故障排查等。
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持续学习：关注实时数据处理领域的最新技术和工具。
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参与开源项目：通过参与 Flink 和 ClickHouse 相关开源项目，提升实战能力。
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