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流计算 Oceanus 专题

大数据产品生态体系的实时化分析利器

Flink 入门实战视频教程

入门（1）: 零基础用户实现简单 Flink 任务

没有真实数据？生成随机数也能实现用 Flink 写入到 ES

入门（2）: 写入 Elasticsearch

捕获所有变更，流计算 Oceanus 帮你把 MySQL 的增、删、改、查都处理得面面俱到

入门（3）: 读取 MySQL 数据

用流计算 Oceanus 完成一个最接近真实场景的 Flink 任务：从 MySQL 到 ES

入门（4）: 读取 MySQL 数据写入 ES

带你轻松构建机器学习全流程！

入门（5）：写入 ClickHouse

Flink + ClickHouse，实现海量数据查询处理就是这么快！

入门（6）：读取 PG 数据写入 ClickHouse

在 Flink 中使用 PG和 ClickHouse 实现实时处理分析

入门（7）：消费 Kafka 数据写入 PG

用流计算 Oceanus 取出 Kafka 数据进行算数计算并把记录的增删改查同步到 PG 全过程。

入门（8）：简单 ETL 作业

流计算 Oceanus ETL 作业降低了用户的使用门槛，用户零代码即可完成数据的清洗过程。

入门（9）：Jar 作业

Flink Jar 作业灵活、接口丰富，支持 DataStream 和 Table API/SQL。

Flink 进阶实战视频教程

进阶（1）：维表关联

Flink 维表关联？ so easy

进阶（2）：复杂格式数据抽取

使用 Flink SQL 抽取 Kafka JSON 格式数据

进阶（3）：窗口操作

滑动窗口聚合分析

进阶（4）：TOP-N

TopN ？SQL就能搞定！

进阶（5）：排序（乱序调整）

配合使用Windowing TVF调整乱序数据

沙龙&活动分享

视频教程：1分钟构建实时 ETL 作业

1分钟构建轻量级实时 ETL 作业

首购特惠：流计算 Oceanus 限量秒杀

新用户1元12CU，立省2000元

巧用 Flink + ClickHouse 构造高性能实时数仓

Apache Flink 是流式计算处理领域的领跑者，ClickHouse 是 OLAP 在线分析领域的一颗冉冉新星。本课程会介绍实时数仓的历史沿革、常见架构，以及如何将它们巧妙地结合起来，取长补短，最终实现 “效率翻倍，快乐加倍” 的梦想。

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学习如何使用 Flink 以及Flink原理

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