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框架搭建环境 - 编译器：IDEA 2019.1 - Maven：3.6.0 - JDK：1.8.0_191 - 系统：Win 10 数据库 MySQL - 版本：mysql-installer-community-8.0.15.0.msi - 账户名:root - 密码：jianghongyu - 端口：3306 - 数据库名：jhy_portrait - 数据库表结构：见flink-user-portrait-main项目根目录/dbfile/mysql/ MongoDB - 版本：mongodb-linux-x86_64-4.0.9 - 可视化工具Robomongo：robo3t-1.3.1 Windows版 大数据组件 - Hadoop：hadoop-2.8.5.tar.gz - HBase：hbase-1.4.9.tar.gz - ZK：zookeeper-3.4.14.tar.

课程分享——基于Kettle+Clickhouse+Superset构建亿级大数据实时数据分析平台，希望对大家学习有帮助。

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阿里巴巴淘宝技术部基础平台部移动中间件基础服务技术专家 高志恒(鲁少千在2018云栖大会·武汉峰会中做了题为《阿里千亿级流量移动API网关的演进》的分享,就移动API网关介绍、阿里移动API网关的研发总效率演进、高可用演进及运维体系演进等方面的内容做了深入的分析。

给大家分享一套课程——基于Flink+Alink构建全端亿级实时用户画像系统课程，本课程采用全新的大数据技术栈：Flink+Alink,让你体验到全新技术栈的强大，感受时代变化的气息，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。

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基于Flink+Alink构建全端亿级实时用户画像系统课程，将带领大家一步一步实现一个强大的实时用户画像系统，该系统以热门的互联网电商实际业务应用场景为案例讲解，具体包含：标签管理（支持动态标签扩展，动态标签指标）、用户预测、用户群体画像、用户行为画像、用户中心、几大内容。

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日志数据是最常见的一种海量数据，以拥有大量用户群体的电商平台为例，双 11大促活动期间，它们可能每小时的日志数量达到百亿规模，海量的日志数据暴增，随之给技术团队带来严峻的挑战。本文将从海量日志系统在优化、部署、监控方向如何更适应业务的需求入手，重点从多种日志系统的架构设计对比；后续调优过程：横向扩展与纵向扩展，分集群，数据分治，重写数据链路等实际现象与问题展开。有过项目开发经验的朋友都知道：从平台的最初搭建到实现核心业务，都需要有日志平台为各种业务保驾护航。 如上图所示，对于