Kafka核心技术与实战
胡夕
人人贷计算平台部总监,Apache Kafka Contributor
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开篇词 (1讲)
开篇词 | 为什么要学习Kafka?
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Kafka入门 (5讲)
01 | 消息引擎系统ABC
02 | 一篇文章带你快速搞定Kafka术语
03 | Kafka只是消息引擎系统吗?
04 | 我应该选择哪种Kafka?
05 | 聊聊Kafka的版本号
Kafka的基本使用 (3讲)
06 | Kafka线上集群部署方案怎么做?
07 | 最最最重要的集群参数配置(上)
08 | 最最最重要的集群参数配置(下)
客户端实践及原理剖析 (14讲)
09 | 生产者消息分区机制原理剖析
10 | 生产者压缩算法面面观
11 | 无消息丢失配置怎么实现?
12 | 客户端都有哪些不常见但是很高级的功能?
13 | Java生产者是如何管理TCP连接的?
14 | 幂等生产者和事务生产者是一回事吗?
15 | 消费者组到底是什么?
16 | 揭开神秘的“位移主题”面纱
17 | 消费者组重平衡能避免吗?
18 | Kafka中位移提交那些事儿
19 | CommitFailedException异常怎么处理?
20 | 多线程开发消费者实例
21 | Java 消费者是如何管理TCP连接的?
22 | 消费者组消费进度监控都怎么实现?
深入Kafka内核 (5讲)
23 | Kafka副本机制详解
24 | 请求是怎么被处理的?
25 | 消费者组重平衡全流程解析
26 | 你一定不能错过的Kafka控制器
27 | 关于高水位和Leader Epoch的讨论
管理与监控 (12讲)
28 | 主题管理知多少?
29 | Kafka动态配置了解下?
30 | 怎么重设消费者组位移?
31 | 常见工具脚本大汇总
32 | KafkaAdminClient:Kafka的运维利器
33 | Kafka认证机制用哪家?
34 | 云环境下的授权该怎么做?
35 | 跨集群备份解决方案MirrorMaker
36 | 你应该怎么监控Kafka?
37 | 主流的Kafka监控框架
38 | 调优Kafka,你做到了吗?
39 | 从0搭建基于Kafka的企业级实时日志流处理平台
高级Kafka应用之流处理 (3讲)
40 | Kafka Streams与其他流处理平台的差异在哪里?
41 | Kafka Streams DSL开发实例
42 | Kafka Streams在金融领域的应用
结束语 (1讲)
结束语 | 以梦为马,莫负韶华!
特别放送 (2讲)
加餐 | 搭建开发环境、阅读源码方法、经典学习资料大揭秘
用户故事 | 黄云:行百里者半九十
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42 | Kafka Streams在金融领域的应用

胡夕 2019-09-10
你好,我是胡夕。今天我要和你分享的主题是:Kafka Streams 在金融领域的应用。

背景

金融领域囊括的内容有很多,我今天分享的主要是,如何利用大数据技术,特别是 Kafka Streams 实时计算框架,来帮助我们更好地做企业用户洞察。
众所周知,金融领域内的获客成本是相当高的,一线城市高净值白领的获客成本通常可达上千元。面对如此巨大的成本压力,金融企业一方面要降低广告投放的获客成本,另一方面要做好精细化运营,实现客户生命周期内价值(Custom Lifecycle Value, CLV)的最大化。
实现价值最大化的一个重要途径就是做好用户洞察,而用户洞察要求你要更深度地了解你的客户,即所谓的 Know Your Customer(KYC),真正做到以客户为中心,不断地满足客户需求。
为了实现 KYC,传统的做法是花费大量的时间与客户见面,做面对面的沟通以了解客户的情况。但是,用这种方式得到的数据往往是不真实的,毕竟客户内心是有潜在的自我保护意识的,短时间内的面对面交流很难真正洞察到客户的真实诉求。
相反地,渗透到每个人日常生活方方面面的大数据信息则代表了客户的实际需求。比如客户经常浏览哪些网站、都买过什么东西、最喜欢的视频类型是什么。这些数据看似很随意,但都表征了客户最真实的想法。将这些数据汇总在一起,我们就能完整地构造出客户的画像,这就是所谓的用户画像(User Profile)技术。
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精选留言(2)

  • 兔2🐰🍃
    App上发现该栏目更新了最后一节,目前才学到22节,完成了前三章的了解。我从上个月20日开始的,有20天时间了,也算是从0开始的,对Kafka有了很多了解,每听完一节,遍跟着写笔记,结构化文章内容,感觉有点慢,实践还没开始。明天起换个方式试试效果,搭个环境,实践下前22节内容,接着后面的章节先每章节内容听一遍后梳理整个章节的内容,再到实践。
    感谢胡老师的教课,节日快乐~
    2019-09-10
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  • 曾轼麟
    left join 可以关联上不存在的数据行,而join其实是inner join 需要两张表数据都匹配上结果才会有,left join的好处就是,如果其中有一张表没有匹配数据,也不会导致结果集没有这条记录
    2019-09-11
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