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分类: Java

发布时间: 2023-09-30 14:49:56

最近更新: 2023-09-30 14:49:56

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慕课网SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台

课程介绍

SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据视频教程,由优库it资源网整理发布。本课程基于SpringBoot3.0最新技术栈,从0到1整合业务数据,构建企业可复用的数据中台,带你掌握数据中台核心技能体系,具备数据中台架构设计能力,收获真实的企业数据中台开发经验。

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慕课网SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台

资源目录

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├──  1-课程引言/
│   ├── [ 19M]  1-1 课程导学
│   ├── [9.0M]  1-2 数据中台项目展示及技术栈梳理
│   └── [8.0M]  1-3 学习建议
├──  2-认知数据中台/
│   ├── [ 11M]  2-1 数据中台的应用及发展趋势
│   ├── [6.8M]  2-2 数据中台必备核心能力
│   ├── [6.3M]  2-3 对于数据中台的认知误区
│   └── [9.3M]  2-4 可落地的中台建设经验总结
├──  3-数据中台建设 - 前置理论基础/
│   ├── [2.6M]  3-1 本章介绍
│   ├── [8.3M]  3-2 元数据:构建数据中台的组件
│   ├── [ 17M]  3-3 数据血缘
│   ├── [ 16M]  3-4 理解数据生命周期
│   ├── [ 21M]  3-5 数据安全策略、数据资产管理、组织架构整合
│   ├── [5.6M]  3-6 统一的数据服务体系与数据运营管控
│   └── [3.9M]  3-7 本章总结
├──  4-构建数据模型 - 数据处理的原材料/
│   ├── [3.4M]  4-1 本章介绍
│   ├── [ 16M]  4-2 【需求分析】数据中台项目需求分析
│   ├── [ 14M]  4-3 【项目架构】项目架构深入剖析与技术解决方案讲解
│   ├── [ 26M]  4-4 【数据标准】编写元数据结构 SQL,定义数据使用标准
│   ├── [ 15M]  4-5 【数据采集】编写数据采集 SQL,定义采集原始数据方法
│   ├── [ 14M]  4-6 【数据计算】编写数据计算规则 SQL,定义指标计算逻辑
│   ├── [ 13M]  4-7 【数据存储】编写数据存储规则定义 SQL,定义个性化存储方式
│   ├── [9.0M]  4-8 【组织结构】编写组织结构定义 SQL,赋予数据组织形态
│   ├── [ 13M]  4-9 【业务规则】编写应用业务规则定义 SQL,连通业务与规则
│   ├── [ 15M]  4-10 【环境安装】JDK17安装与IDEA
│   ├── [ 24M]  4-11 【环境安装】Maven安装及配置
│   ├── [ 48M]  4-12 【项目搭建】项目初始化及测试(一)
│   ├── [ 55M]  4-13 【项目搭建】项目初始化及测试(二)
│   ├── [ 43M]  4-14 【模型构建】应用规则充血模型编写,将数据库实体转变成数据模型(一)
│   ├── [ 74M]  4-15 【模型构建】应用规则充血模型编写,将数据库实体转变成数据模型(二)
│   ├── [ 62M]  4-16 【模型构建】应用规则充血模型编写,将数据库实体转变成数据模型(三)
│   ├── [ 66M]  4-17 【模型构建】应用规则充血模型编写,将数据库实体转变成数据模型(四)
│   ├── [ 48M]  4-18 【问题补充】遗留问题解答
│   ├── [5.5M]  4-19 【问题抛出】数据库实体与数据模型映射存在什么问题?
│   ├── [ 60M]  4-20 【基础补充】构建MapStruct示例,深入理解其高性能原理
│   ├── [ 53M]  4-21 【基础补充】定义MapStruct映射器(一)
│   ├── [ 47M]  4-22 【基础补充】定义MapStruct映射器(二)
│   ├── [ 76M]  4-23 【基础补充】MapStruct数据类型转换
│   ├── [ 62M]  4-24 【基础补充】MapStruct映射集合
│   ├── [ 65M]  4-25 【基础补充】MapStruct自定义映射
│   └── [ 39M]  4-26 【解决方案】Spring Boot集成MapStruct,完美解决数据库与数据模型映射问题
├──  5-数据查询之SpringBoot动态多数据源技术 - 数据处理的助推剂/
│   ├── [1.9M]  5-1 本章介绍
│   ├── [ 68M]  5-2 【模型查询】用于承载数据的查询应用规则模型
│   ├── [ 77M]  5-3 【模型查询】用于承载数据的查询应用规则模型
│   ├── [3.3M]  5-4 【问题抛出及解决方案】为何要使用数据源查询?不同规则下的数据源查询问题?
│   ├── [2.2M]  5-5 【基础补充】动态多数据源原理
│   ├── [ 39M]  5-6 【基础补充】手撸原生动态多数据源代码(一)
│   ├── [ 43M]  5-7 【基础补充】手撸原生动态多数据源代码(二)
│   ├── [ 59M]  5-8 【基础补充】Mybatis-Plus实现动态多数据源
│   ├── [ 74M]  5-9 【源码分析与源码实战】源码分析Spring Boot动态多数据源原理与实战
│   ├── [4.3M]  5-10 【组件解析】动态多数据源结构讲解
│   ├── [ 74M]  5-11 【动态配置】动态多数据源配置引入starter机制--创建动态数据源框架(一)
│   ├── [3.9M]  5-12 【动态配置】动态多数据源配置引入starter机制--创建动态数据源框架(二)
│   ├── [ 33M]  5-13 【框架构建】自定义注解实现 Spring Boot动态多数据源--属性配置
│   ├── [ 47M]  5-14 【框架构建】自定义注解实现 Spring Boot动态多数据源--数据源创建(一)
│   ├── [ 36M]  5-15 【框架构建】自定义注解实现 Spring Boot动态多数据源--数据源创建(二)
│   ├── [ 15M]  5-16 【框架构建】自定义注解实现 Spring Boot动态多数据源--数据源加载
│   ├── [ 59M]  5-17 【框架构建】自定义注解实现Spring Boot动态多数据源
│   ├── [ 59M]  5-18 【框架构建】自定义注解实现Spring Boot动态多数据源--通知与增强
│   ├── [ 69M]  5-19 【框架构建】自定义注解实现Spring Boot动态多数据源--查找当前类及接口方法注解
│   ├── [ 71M]  5-20 【框架构建】自定义注解实现Spring Boot动态多数据源--自动装配
│   ├── [ 85M]  5-21 【框架构建】自定义注解实现Spring Boot动态多数据源--整合多数据源组件测试
│   ├── [ 36M]  5-22 【问题抛出】多数据源事务下事务失效问题?
│   ├── [ 40M]  5-23 【解决方案】源码深度适配解决多数据源事务问题(一)
│   ├── [ 52M]  5-24 【解决方案】源码深度适配解决多数据源事务问题(二)
│   └── [ 36M]  5-25 【单元测试】多数据集成单元测试
├──  6-分布式调度之ElasticJob - 数据处理的方向盘/
│   ├── [1.9M]  6-1 本章介绍
│   ├── [ 16M]  6-2 【环境准备】介绍用户中心服务
│   ├── [ 34M]  6-3 【环境安装】Zookeeper安装及简单测试使用
│   ├── [ 37M]  6-4 【解决方案】Spring boot 集成 Dubbo完成分布式调用
│   ├── [ 38M]  6-5 【组织构建】组装组织结构数据:从组织层面依次进行数据处理(一)
│   ├── [ 66M]  6-6 【组织构建】组装组织结构数据:从组织层面依次进行数据处理(二)
│   ├── [ 54M]  6-7 【组织构建】组装组织结构数据:从组织层面依次进行数据处理(三)
│   ├── [ 71M]  6-8 【参数组装】组装维度及时间数据:准备数据处理的参数
│   ├── [ 90M]  6-9 【异步调用】引入异步能力 Spring Boot async 优化数据处理
│   ├── [3.8M]  6-10 【数据调度】分布式调度组件 ElasticJob 概述
│   ├── [6.2M]  6-11 【基础补充】ElasticJob 技术架构解析
│   ├── [ 54M]  6-12 【基础补充】ElasticJob 作业分片调度开发
│   ├── [ 49M]  6-13 【案例实现】Spring Boot集成 ElasticJob 案例实现(一)
│   ├── [ 56M]  6-14 【案例实现】Spring Boot集成 ElasticJob 案例实现(二)
│   ├── [ 75M]  6-15 【案例实现】Spring Boot集成 ElasticJob 案例实现(三)
│   ├── [ 46M]  6-16 【解决方案】Spring Boot集成 ElasticJob 进行数据处理调度(一)
│   ├── [ 72M]  6-17 【解决方案】Spring Boot集成 ElasticJob 进行数据处理调度(二)
│   └── [1.8M]  6-18 本章总结
├──  7-数据采集 - 数据处理的发动机/
│   ├── 【认准一手完整 www.ukoou.com】
│   ├── [2.3M]  7-1 本章介绍
│   ├── [ 31M]  7-2 【数据校验】数据校验处理:统一拦截不符合计算标准的数据(一)
│   ├── [ 43M]  7-3 【数据校验】数据校验处理:统一拦截不符合计算标准的数据(二)
│   ├── [ 56M]  7-4 【模板构建】构建数据采集器模板
│   ├── [ 41M]  7-5 【参数组装】组装基础维度查询 SQL 参数(一)
│   ├── [ 47M]  7-6 【参数组装】组装基础维度查询 SQL 参数(二)
│   ├── [ 37M]  7-7 【SQL组装】构建基础维度查询 SQL 能力
│   ├── [ 17M]  7-8 【结果合并】合并指标查询结果
│   ├── [ 23M]  7-9 【异常处理】处理异常或者无意义指标数据值
│   ├── [ 16M]  7-10 【参数组装】组装高维度查询 SQL 参数
│   ├── [ 40M]  7-11 【SQL组装】处理高维度查询 SQL 能力(一)
│   ├── [ 57M]  7-12 【SQL组装】处理高维度查询 SQL 能力(二)
│   ├── [ 21M]  7-13 【结果合并】高维度数据指标结果合并
│   ├── [ 47M]  7-14 【单元测试】采集集成单元测试
│   └── [1.7M]  7-15 本章总结
├──  8-Google Aviator表达式引擎助力数据运算 - 数据处理的第二把火/
│   ├── [1.1M]  8-1 本章介绍
│   ├── [1.6M]  8-2 【问题抛出】数据表达式运算面临的问题?
│   ├── [2.5M]  8-3 【解决方案】数据运算问题解决方案:Aviator表达式引擎概述
│   ├── [ 34M]  8-4 【基础补充】Google Aviator 引擎常用操作符(一)
│   ├── [ 35M]  8-5 【基础补充】Google Aviator 引擎常用操作符(二)
│   ├── [ 32M]  8-6 【基础补充】Google Aviator 内置函数(一)
│   ├── [ 34M]  8-7 【基础补充】Google Aviator 内置函数(二)
│   ├── [ 55M]  8-8 【基础补充】Google Aviator 自定义函数
│   ├── [ 45M]  8-9 【基础补充】Google Aviator 表达式引擎实战
│   ├── [ 56M]  8-10 【指标计算】数据指标表达式计算逻辑与实现(一)
│   ├── [ 54M]  8-11 【指标计算】数据指标表达式计算逻辑与实现(二)
│   ├── [ 33M]  8-12 【模板构建】构建数据存储器模板
│   ├── [ 43M]  8-13 【指标存储】数据指标存储业务处理
│   ├── [ 26M]  8-14 【单元测试】表达式引擎及存储器集成单元测试
│   └── [1.5M]  8-15 本章总结
├──  9-RocketMq助力数据维度升级计算 - 数据处理的最后一把火/
│   ├── [2.1M]  9-1 本章介绍
│   ├── [3.2M]  9-2 【问题抛出】低维时间、低维空间如何向高维时间、高维空间升级计算?
│   ├── [ 65M]  9-3 【模板构建】构建维度事件升级模板
│   ├── [7.2M]  9-4 【解决方案】维度升级解决方案:消息中间件 RocketMq 概述
│   ├── [4.6M]  9-5 【架构剖析】RocketMq 架构剖析
│   ├── [ 51M]  9-6 【环境安装】RocketMq环境安装及简单测试
│   ├── [ 94M]  9-7 【案例实现】Spring Boot集成 RocketMq 案例实现
│   ├── [ 53M]  9-8 【基础补充】RocketMq 解决消费重复问题
│   ├── [ 45M]  9-9 【基础补充】RocketMq 解决消费事务问题(一)
│   ├── [ 45M]  9-10 【基础补充】RocketMq 解决消费事务问题(二)
│   ├── [ 53M]  9-11 【消息发送】构建 MQ 消息升级维度数据处理
│   ├── [ 33M]  9-12 【消息接收】RocketMq 消息接收器编码及参数封装
│   ├── [ 58M]  9-13 【维度升级】组装升级时间维度、空间维度参数
│   ├── [ 33M]  9-14 【单元测试】维度升级消息集成单元测试
│   └── [2.9M]  9-15 本章总结
├──  10-项目大成及中台展望 - 数据处理的终点站/
│   ├── [8.0M]  10-1 本章介绍
│   ├── [ 10M]  10-2 【环境准备】考勤业务表结构及数据介绍
│   ├── [ 98M]  10-3 【接口编写】编写生成业务规则的接口(一)
│   ├── [118M]  10-4 【接口编写】编写生成业务规则的接口(二)
│   ├── [ 83M]  10-5 【接口测试】业务规则接口测试
│   ├── [ 50M]  10-6 【SQL校验】引入 SQL 校验能力
│   ├── [ 60M]  10-7 【中台赋能】使用数据中台快速对考勤业务赋能
│   ├── [ 65M]  10-8 【口径统一】提供统一标准的对外 api 之指标计算结果
│   ├── [ 15M]  10-9 【资产统一】提供统一标准的对外 api 之元数据资产目录
│   ├── [ 17M]  10-10 【项目总结】项目演示及流程梳理总结
│   ├── [6.1M]  10-11 【拓展思考】跨业务数据指标的联合运算拓展与思考
│   ├── [7.3M]  10-12 【拓展思考】数据中台权限设计思考
│   └── [3.0M]  10-13 本章总结
└── 资料代码/