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什么是智能推荐？
定义： 根据用户行为习惯所提供的数据， 系统提供策略模型，自动推荐符合用户行为的信息。
例举：
比如根据用户对商品的点击数据（时间周期，点击频次），wps的官网最新下载地址是多少 推荐类似的商品；
根据用户的评价与满意度， 推荐合适的品牌；
根据用户的使用习惯与点击行为，推荐类似的资讯。
应用案例：
什么是实时数仓
数据仓库（Data Warehouse）,可简写为DW或DWH，是一个庞大的数据存储集合，通过对各种业务数
据进行筛选与整合，生成企业的分析性报告和各类报表，为企业的决策提供支持。实时仓库是基于
Storm/Spark（Streaming）/Flink等实时处理框架，构建的具备实时性特征的数据仓库。
应用案例
分析物流数据， 提升物流处理效率。
阿里巴巴菜鸟网络实时数仓设计：
数仓分层处理架构（流式ETL）：
ODS -> DWD -> DWS -> ADS
ODS（Operation Data Store）：操作数据层， 一般为原始采集数据。
DWD(Data Warehouse Detail) ：明细数据层， 对数据经过清洗，也称为DWI。
DWS(Data Warehouse Service)：汇总数据层，基于DWD层数据， 整合汇总成分析某一个主题域的服
务数据，一般是宽表， 由多个属性关联在一起的表， 比如用户行为日志信息：点赞、评论、收藏等。
ADS(Application Data Store): 应用数据层， 将结果同步至RDS数据库中， 一般做报表呈现使用。
IoT数据分析
什么是IoT
物联网是新一代信息技术，也是未来发展的趋势，英文全称为： Internet of things（IOT），顾名
思义， 物联网就是万物相联。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛
应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。应用案例
物联网设备运营分析：
华为Iot数据分析平台架构：
智慧城市
城市中汽车越来越多， 川流不息，高德地图等APP通过技术手段采集了越来越多的摄像头、车流
的数据。
但道路却越来越拥堵，越来越多的城市开始通过大数据技术， 对城市实行智能化管理。
2018年， 杭州采用AI智慧城市，平均通行速度提高15%，监控摄像头日报警次数高达500次，识
别准确率超过92%，AI智慧城市通报占全体95%以上，在中国城市交通堵塞排行榜， 杭州从中国
第5名降至57名。
金融风控
风险是金融机构业务固有特性，与金融机构相伴而生。金融机构盈利的来源就是承担风险的风险溢
价。
金融机构中常见的六种风险：市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险、声誉风险及法律风
险。其中最主要的是市场风险和信用风险。
线上信贷流程，通过后台大数据系统进行反欺诈和信用评估：
电商行业
用户在电商的购物网站数据通过实时大数据分析之后， 通过大屏汇总展示， 比如天猫的双11购物
活动，通过大屏， 将全国上亿买家的订单数据可视化，实时性的动态展示，包含总览数据，流式
TopN数据，多维区域统计数据等，极大的增强了对海量数据的可读性。
TopN排行：
大数据Flink概述
大数据Flink入门案例
Flink 连接器包含数据源输入与汇聚输出两部分。Flink自身内置了一些基础的连接器，数据源输入包含文件、目录、Socket以及 支持从collections 和 iterators 中读取数据；汇聚输出支持把数据写入文件、标准输出（stdout）、标准错误输出（stderr）和 socket。
官方地址
Flink还可以支持扩展的连接器，能够与第三方系统进行交互。目前支持以下系统:
Flink还可以支持扩展的连接器，能够与第三方系统进行交互。目前支持以下系统:
Apache Kafka (source/sink)Apache Cassandra (sink)Amazon Kinesis Streams (source/sink)Elasticsearch (sink)Hadoop FileSystem (sink)RabbitMQ (source/sink)Apache NiFi (source/sink)Twitter Streaming API (source)Google PubSub (source/sink)JDBC (sink)
常用的是Kafka、ES、HDFS以及JDBC。
Flink Connectors JDBC 如何使用？
功能： 将集合数据写入数据库中
代码：
数据表：
自定义写入数据源
功能：读取Socket数据， 采用流方式写入数据库中。
代码：
自定义数据源
AccessLog:
测试数据：注意
自定义读取数据源
功能： 读取数据库中的数据， 并将结果打印出来。
代码：
通过Sink写入HDFS数据
功能： 将Socket接收到的数据， 写入至HDFS文件中。
依赖
代码：
数据源模拟实现：
代码:
读取HDFS文件数据
Hadoop环境安装
配置免密码登录
生成秘钥：
将秘钥写入认证文件：
修改认证文件权限：
配置环境变量
将Hadoop安装包解压， 将Hadoop加入环境变量/etc/profile：
官网wps office的免费版的下载入口在哪(wps是什么)
执行生效：
修改Hadoop配置文件
1） 修改hadoop-env.sh文件
修改JAVA_HOME：
2）修改core-site.xml文件
这里的主机名称是flink。
3）修改hdfs-site.xml文件
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4）修改mapred-site.xml文件
5）修改slaves文件
这里配置的是单节点， 指向本机主机名称。
6）修改yarn-site.xml
启动Hadoop服务
上传一个文件， 用于测试：
如果上传失败
1）可能是namenode没有启动，则执行如下命令
2）检查/etc/hosts文件配置
访问验证
ES服务安装
到官网下载地址下载6.8.1版本的gz压缩包， 不要下载最新版本， Spring Boot等项目可能未及时更新支持。解压安装包
ElasticSearch不能以Root身份运行， 需要单独创建一个用户
执行以上命令，创建一个名为elsearch用户， 并赋予目录权限。
4. 修改配置文件
vi config/elasticsearch.yml, 只需修改以下设置：
指定JDK版本
最新版的ElasticSearch需要JDK11版本， 下载JDK11压缩包， 并进行解压。
修改环境配置文件
vi bin/elasticsearch-env
参照以下位置， 追加一行， 设置JAVA_HOME， 指定JDK11路径。
关闭ConcMarkSweepGC
JDK9版本以后不建议使用ConcMarkSweepGC， 如果不想出现提示， 可以将其关闭
vi config/jvm.options
将UseConcMarkSweepGC注释：
启动ElasticSearch切换用户
su elsearch
以后台常驻方式启动
bin/elasticsearch -d
7. 问题处理
出现max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at
least 错误信息
修改系统配置：
添加
执行生效
在文件末尾添加
重新切换用户即可：
FLINK ES写入功能实现
功能： 将Socket流数据， 写入至ES服务。
依赖
代码：
查看index信息：
http://192.168.116.141:9200/_cat/indices?v
查看具体数据：
http://192.168.116.141:9200/flink-es/_search
Kafka安装
下载Kafka_2.12-1.1.1安装包将安装包解压
修改kafka配置
只修改绑定IP， 因为是单节点， 其他按默认配置来。
如有多个IP地址， 绑定为对外访问的IP。 4. 启动zookeeper服务
kafka安装包内置wps免费版下载的地方怎么找了zookeeper，可以直接启动。
启动kafka服务
Flink Kafka 读取功能
功能： 通过flink读取kafka消息队列数据， 并打印显示。
依赖
代码：
通过kafka生产者命令测试验证
扩展点：kafka消息的消费处理策略：
Flink Kafka 写入功能
功能： 将Socket的流数据，通过flink 写入kafka 消息队列。
代码：
通过kafka消费者命令测试验证：
控制消息的发送处理模式:
提供了三种消息处理模式：
Semantic.NONE ：Flink 不会有任何语义的保证，产生的记录可能会丢失或重复。Semantic.AT_LEAST_ONCE （默认设置）：类似 FlinkKafkaProducer010
版本中的setFlushOnCheckpoint(true) ，这可以保证不会丢失任何记录（虽然记录可能会重复）。Semantic.EXACTLY_ONCE ：使用 Kafka 事务提供精准一次的语义。无论何时，在使用事务写入 Kafka时，都要记得为所有消费 Kafka 消息的应用程序设置所需的 isolation.level （ read_committed 或 read_uncommitted – 后者是默认值）。Kafka 的消息可以携带时间戳，指示事件发生的时间或消息写入 Kafka broker 的时间。
在实际应用场景中， 会存在各种复杂传输对象，同时要求较高的传输处理性能， 这就需要采用自定义的序列化方式做相应实现， 这里以Protobuf为例做讲解。
功能： kafka对同一Topic的生产与消费，采用Protobuf做序列化与反序列化传输， 验证能否正常解析数据。
通过protobuf脚本生成JAVA文件
通过批处理脚本，生成JAVA文件：
注意， 路径要配置正确。
2. 自定义序列化实现
添加POM依赖：
AccessLog对象：
序列话好之后会根据AccessLog对象得到一个序列号的文件
CustomSerialSchema:
3. 通过flink对kafka消息生产者的实现
开启Kafka消费者命令行终端，验证生产者的可用性：
通过flink对kafka消息订阅者的实现
通过flink的kafka生产者消息的发送， 对消费者的功能做测试验证。
总览数据
总销售量/总销售金额
TopN: 热销商品/商品类目/商品PV/商品UV
区域/分类数据
不同区域销售排名
不同分类销售排名
下载安装包
安装包
后台管理包解压
解压安装包：
解压管理包：
初始化管理数据库
导入初始化数据脚本：
修改MySQL服务同步配置
编辑配置文件：
增加同步配置：
重启服务：
检查同步功能是否开启
创建同步用户：
赋予同步所需权限：
修改后台管理配置文件
配置内容：
先启动后台管理服务， 再启动Canal服务， 后台管理服务启动命令：
访问：http://192.168.116.141:8089/
登录： admin/123456
6. Canal服务配置
配置内容：
启动Canal服务:
后台管理配置
修改Server管理配置：
修改Instance配置（如果没有， 则新建，载入模板即可）：
regex同步配置规则：
常见例子：
所有表：.* or …canal schema下所有表： canal…*canal下的以canal打头的表：canal.canal.*canal schema下的一张表：canal.test1多个规则组合使用：canal…*,mysql.test1,mysql.test2 (逗号分隔)
功能实现流程：
订单数据源的实现flink代码功能实现Flink 与 Spring Boot的集成测试验证，比对SQL:
数据呈现
kibana服务安装
Kibana是一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台，用来搜索、查看交互存储在Elasticsearch索
引中的数据。
6. 到官网下载， Kibana安装包, 与之对应6.8.1版本， 选择Linux 64位版本下载，并进行解压。
7. Kibana启动不能使用root用户， 使用上面创建的elsearch用户， 进行赋权
修改配置文件
vi config/kibana.yml , 修改以下配置：
启动kibana
看到以下日志， 代表启动正常
如果出现启动失败的情况， 要检查集群各节点的日志， 确保服务正常运行状态
增加订单地址信息数据源创建对应的表与实体
实体： OrderAddress
BO： JoinOrderAddress（订单数据与地址数据的合并对象）电脑版wps的下载网站在哪里
BO： HotDimensionOrder（ES存储的映射对象）， 注意这里的ID唯一性， 如果是按省份统计，
ID存储省份信息，如果是按地级市统计， ID则存储为市区信息。改造订单数据源， 增加缓存写入， 地址信息数据源增加缓存的读取。修改Canal的后台配置， 增加地址数据源的监听队列。区域双流统计的核心代码实现：
1）增加双流的kafka配置， 每个流监听不同的数据队列。
2）每个流要加上时间水印， 设定时间窗， 设定值比后面聚合的时间窗稍小一些。
3）根据订单ID做join匹配。
4） 根据区域做汇总统计（省份、城市）。
5） 将数据写入至ES。测试验证
验证SQL:
增加订单支付流水数据源创建对应的表与实体
实体： OrderPayment
BO： JoinOrderAddress修改Canal的后台配置， 增加地址数据源的监听队列。核心代码实现：
1）实现订单支付流水数据源的监听处理。
2）定义CEP处理规则，解析出支付成功的订单。测试验证
检查订单状态是未支付 -》 已支付的数据
检查超时的数据： 初始状态为0， 指定时间之内没有已支付的数据。
6. 拓展实现， 热门商品统计排行，只统计支付成功的数据。
功能： 统计商品在一段时间内的UV（Unique Visitor）
核心代码：
功能： 统计商品在一段时间内的UV（采用布隆过滤器）
核心代码：