Flink从0到1实战实时风控系统(24.93GB)-百度网盘资源下载-桔子搜

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Flink 从0到1实战实时风控系统24.93GB

第9章风控规则判断依据--指标计算模块1.81GB

9-9 运营后台自定义指标聚合计算规则.mp422.27MB

9-8 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架初步结构.mp4356.47MB

9-7 基于Flink实现的指标通用聚合计算框架思路.mp483.99MB

9-6 Flink和POJO对象之间的关系.mp4116.11MB

9-5 风控指标在Redis唯一id的设计思路.mp424.94MB

9-4 基于Redis快速获取风控指标采样的思路.mp4103.93MB

9-3 基于滑动窗口思想的风控指标采样思路.mp432.16MB

9-2 风控指标的构成以及指标存储的设计思路.mp430.58MB

9-14 keyBy算子根据指标聚合计算规则进行分组.mp4275.51MB

9-13 通过反射机制将指标聚合计算规则写入到事件流.mp4309.28MB

9-12 进一步细化运营后台的指标聚合计算规则自定义.mp459.99MB

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.mp4249.85MB

9-10 Flink通过单独线程读取指标聚合计算规则.mp4173.93MB

9-1 本章重点和难点.mp412.62MB

第8章风控数据流入口--事件接入中心2.53GB

8-9 ClickHouse将用户行为聚合为行为路径序列.mp4149.95MB

8-8 ClickHouse拉取Kafka Json格式的用户行为数据.mp482.48MB

8-7 ClickHouse存储用户行为路径序列的表设计思路.mp492.91MB

8-6 Flink1.14自定义反序列化消费Kafka Json格式数据.mp4289.75MB

8-5 Flink1.14使用全新的Kafka Connector读取Kafka.mp4283.91MB

8-4 Flume监听目录将行为事件数据写入Kafka.mp4103.07MB

8-3 事件中心的数据格式.mp429.81MB

8-2 风控事件接入中心架构搭建思路.mp432.03MB

8-18 Flink aggregate统计用户最近1小时登录频率的聚合操作.mp4186.17MB

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.mp4247.47MB

8-16 Flink对事件数据流添加水印保证事件行为的有序性.mp4178.62MB

8-15 Flink对Kafka数据清洗并转化为POJO对象.mp4184.01MB

8-14 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量（下）.mp4159.01MB

8-13 Flink Job的Checkpoint, State配置以及并行度的合理数量（上）.mp4147.08MB

8-12 ClickHouse对用户行为维度指标存储的表设计思路.mp4118.11MB

8-11 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客（下）.mp4143.77MB

8-10 ClickHouse对用户行为序列进行路径挖掘找出羊毛客（上）.mp4136.06MB

8-1 本章重点和难点.mp423.28MB

第7章基础设施搭建--flink工具类封装2.66GB

7-9 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse（上）.mp4214.96MB

7-8 Flink自定义Source读取ClickHouse.mp4294.33MB

7-7 Flink自定义Source读取Redis集群（下）.mp4248.79MB

7-6 Flink自定义Source读取Redis集群（上）.mp4247.35MB

7-5 Flink通过富函数类实现自定义Source.mp4332.96MB

7-4 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群（下）.mp4188.72MB

7-3 基于巴希尔(Bahire)-Flink写入Redis集群（上）.mp4318.64MB

7-2 Flink使用ParameterTool读取配置.mp4269.76MB

7-12 本章总结.mp463.86MB

7-11 Flink TableSQL Api + 表转流读取Mysql.mp4297.3MB

7-10 Flink使用JDBC-Connector+预编译批量写入ClickHouse（下）.mp4241.46MB

7-1 本章重点和难点.mp48.37MB

第6章基础设施搭建--springboot工具类封装2.61GB

6-9 Springboot封装自定义异常+全局异常的工具类.mp4231.64MB

6-8 Springboot集成slf4j+log4j2（下）.mp4220.37MB

6-7 Springboot集成slf4j+log4j2（上）.mp4227.87MB

6-6 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类（下）.mp4151.95MB

6-5 基于LocalDate封装时间工具类+自动生成测试类（上）.mp4222.79MB

6-4 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（下）.mp4182.39MB

6-3 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（中）.mp4171.81MB

6-2 Springboot封装基于FastJson2的json工具类（上）.mp4149.38MB

6-14 本章总结.mp458.71MB

6-13 Springboot封装Hbase工具类.mp4303.75MB

6-12 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（下）.mp4181.97MB

6-11 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（中）.mp4288.37MB

6-10 封装Lettuce+RedisTemplate读写Redis集群（上）.mp4271.54MB

6-1 本章重点和难点.mp412.66MB

第5章基础设施搭建--环境搭建及单元测试1.69GB

5-9 Flink流计算的单元测试用例编写（下）.mp4250.88MB

5-8 Flink流计算的单元测试用例编写（上）.mp4224.46MB

5-7 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写（下）.mp4274.97MB

5-6 基于Junit5+MockMvc的单元测试用例编写（上）.mp4252.51MB

5-5 Springboot基于Maven多模块构建项目.mp4273.67MB

5-4 【梳理】项目环境搭建步骤.pdf72.55KB

5-3 基于docker的一键式搭建项目环境.mp4128.61MB

5-2 画出项目结构图.mp4165.67MB

5-13 本章总结.mp475.91MB

5-12 【作业】本章作业.pdf20.32KB

5-11 【拓展】简历植入重点及本章涉及面试知识点.pdf10.75KB

5-10 基于maven-helper插件解决依赖冲突异常.mp469.62MB

5-1 本章重点和难点.mp414.7MB

第4章风控引擎组件基础知识准备2.04GB

4-9 理解Flink4大基石之窗口机制.mp4109MB

4-8 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount（下）.mp4314.17MB

4-7 代码演示Flink基于状态计算实现wordcount（上）.mp4230.22MB

4-6 理解Flink4大基石之状态机制.mp4120.75MB

4-5 通过有界流和无界流延伸理解Flink批流一体架构.mp4131MB

4-4 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount（下）.mp4188.47MB

4-3 代码演示Flink以流批两种方式实现wordcount（上）.mp4285.92MB

4-2 理解Flink数据流编程模型.mp4118.68MB

4-17 本章总结.mp4107.05MB

4-16 理解Flink4大基石之checkpoint机制（下）.mp466.54MB

4-15 理解Flink4大基石之checkpoint机制（中）.mp449.68MB

4-14 理解Flink4大基石之checkpoint机制（上）.mp497.37MB

4-13 初步认识Flink的Cep模式匹配.mp459.08MB

4-12 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（下）.mp467.35MB

4-11 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（中）.mp437.02MB

4-10 通过大白话通俗的去理解Flink4大基石之时间机（上）.mp470.6MB

4-1 本章重点和难点.mp436.65MB

第3章风控引擎架构设计及项目演示523.5MB

3-5 亿级行为数据集提供的不同类型的羊毛党人数分布.mp418.65MB

3-4 风控引擎整体技术栈以及版本.mp4158.96MB

3-3 风控规则引擎选用Groovy的原因.mp469.26MB

3-2 画出风控引擎的系统架构图.mp4143.89MB

3-1 风控引擎架构的设计思路.mp4132.75MB

第2章风控项目需求583.14MB

2-5 优惠券场景下的风控规则和阙值确定.mp496.92MB

2-4 基于领域驱动设计的代码目录分层架构思路.mp4286.54MB

2-3 基于领域驱动分析优惠券场景下风控的架构设计.mp4100.52MB

2-2 优惠券场景下被薅羊毛的业务逻辑漏洞复盘.mp447.06MB

2-1 羊毛党利用群控和接码平台薅尽羊毛.mp452.1MB

第1章课程介绍与学习指南304.77MB

1-4 推荐几个课程项目使用的开发工具.mp442.6MB

1-3 课程设计的思路以及所涵盖的知识点.mp460.42MB

1-2 风控项目对于个人职业能力的提升.mp435.74MB

1-1 这是一门帮你进阶的好课.mp4166MB

第14章风控引擎部署--压测优化99.61MB

14-4 Flink背压解决方案.mp412.76MB

14-3 Flink背压告警以及造成的影响.mp453.62MB

14-2 Flink流量压测方法.mp418.13MB

14-1 Flink背压的表现.mp415.1MB

第13章风控引擎部署--打包部署2.44GB

13-9 部署风控规则广播规则使得行为事件携带规则组.mp4179.66MB

13-8 部署风控规则通过Join对规则组信息进行维度补充.mp4120.47MB

13-7 补充 Flink 双流Join.mp4193.18MB

13-6 部署风控规则 Flink-CDC监听规则表.mp4202.11MB

13-5 补充 Flink-CDC自定义反序列化.mp4312.66MB

13-4 补充 Flink-CDC实时捕获Mysql数据变更.mp4341.11MB

13-3 补充 Flink-CDC的底层原理.mp495.71MB

13-2 部署定时任务 ClickHouse将用户每小时的行为事件归档.mp487.9MB

13-13 部署动态cep 修改cep源码构造新的NFA进行事件匹配.mp4306.49MB

13-12 部署动态cep 修改cep源码注入动态获取Pattern的方法.mp4256.11MB

13-11 部署动态cep Flink不停机动态加载 cep 风控规则的方案.mp4265.85MB

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.mp4110.1MB

13-1 部署定时任务模拟源源不断的行为事件流.mp427.58MB

第12章风控引擎部署--单元测试1.35GB

12-8 使用通义灵码和MybatisPlus3.5+ 自动生成CRUD.mp4325.77MB

12-7 通过运营后台动态修改Flink-Cep Pattern参数.mp4121.15MB

12-6 测试Flink-Cep基于Groovy脚本加载Pattern-.mp4123.16MB

12-5 测试Flink-Cep检测连续事件序列的用户.mp4328.13MB

12-4 测试Flink-Cep检测登录失败超过阈值的用户.mp4308.36MB

12-3 总结Flink-Cep和DataStream Api进行风控的不同使用场景.mp431.93MB

12-2 风控运营后台最终定稿版.mp496.5MB

12-1 总结风控引擎涉及的Flink任务.mp451.54MB

第11章实时风控--动态规则实现2.83GB

11-9 Flink-Cep基石 NFA状态转移流程.mp439.78MB

11-8 Flink-Cep对匹配事件的提取并且输出到事件流.mp4287.84MB

11-7 Flink-Cep检测具有明显薅羊毛特征行为路径的用户.mp4108.74MB

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.mp4321.89MB

11-5 Flink-Cep以严格近邻的模式检测连续登录失败的用户.mp4233.34MB

11-4 Flink-Cep检测最近1分钟登录失败超过阈值的用户2.mp433.35MB

11-4 Flink-Cep检测最近1分钟登录失败超过阈值的用户1.mp4352.27MB

11-3 Flink-Cep开发流程及模式匹配.mp4265.73MB

11-2 哪种类型的风控规则适合实时计算以及实时判定.mp453.69MB

11-16 Groovy动态加载脚本频繁触发Full GC 的解决方案.mp4128.94MB

11-15 Flink-Cep基于Groovy脚本动态加载Pattern.mp4313.85MB

11-14 Groovy能动态加载脚本的底层原理.mp4223.65MB

11-13 Java集成Groovy之调用Groovy脚本的自定义类2.mp4107.35MB

11-13 Java集成Groovy之调用Groovy脚本的自定义类1.mp483.25MB

11-12 Java集成Groovy之从指定位置加载Groovy脚本.mp4187.03MB

11-11 Java集成Groovy之执行Groovy脚本.mp4104.13MB

11-10 为什么选择Groovy生成Flink-Cep Pattern对象.mp438.74MB

11-1 本章重点和难点.mp414.85MB

第10章风控系统核心--规则引擎3.3GB

10-9 Aviator引擎应用于风控规则条件的判断.mp4237.76MB

10-8 Aviator引擎的表达式运算及自定义函数.mp4364.93MB

10-7 风控规则的条件判断表达式解析的方案.mp472.93MB

10-6 风控规则的Mysql表设计思路及运营后台配置.mp4125.56MB

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.mp4347.34MB

10-4 aggregate算子根据指标聚合计算的规则进行结果输出.mp4365.04MB

10-3 根据指标聚合计算的规则进行增量聚合计算.mp4474.47MB

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.mp4294.5MB

10-15 本章总结.mp439.37MB

10-14 对行为事件使用对应的规则进行风控判断.mp4184.2MB

10-13 行为事件流读取规则事件流中的风控规则（2）.mp4231.5MB

10-12 行为事件流读取规则事件流中的风控规则（1）.mp4257.71MB

10-11 Flink将规则事件流广播到行为事件流.mp4192.1MB

10-10 Flink自定义生成规则事件流.mp4181.59MB

10-1 本章重点和难点.mp45.67MB

flink_riskcontrolsystem.zip193.45MB

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