多易是一个基于Eagle实时数仓技术的驱动业务智能化的项目。
Eagle实时数仓是一个开源的大数据平台，提供了灵活的数据存储、处理、分析和可视化等功能。它可以帮助企业构建实时的数据仓库，实现数据的实时采集、处理和分析，从而提供实时的决策支持和业务智能化。
多易项目使用Eagle实时数仓技术，通过视频教程来帮助用户学习如何驱动业务智能化。视频教程详细介绍了多易的各个方面，包括安装配置Eagle实时数仓、数据采集和处理、数据分析和可视化等。
视频教程的内容包括以下几个方面：
1. Eagle实时数仓的介绍：视频教程首先介绍了Eagle实时数仓的基本概念和功能，包括数据存储、处理和分析等。
2. 安装和配置Eagle实时数仓：视频教程详细介绍了如何下载、安装和配置Eagle实时数仓，包括系统环境要求和安装步骤。
3. 数据采集和处理：视频教程演示了如何使用Eagle实时数仓来采集和处理数据，包括数据源的设置、数据采集任务的创建和数据处理流程的设计等。
4. 数据分析和可视化：视频教程展示了如何使用Eagle实时数仓进行数据分析和可视化，包括数据查询、报表生成和仪表盘设计等。
5. 应用案例和实战演练：视频教程还提供了一些实际应用案例和实战演练，帮助用户更好地理解和应用多易项目。
通过多易项目的视频教程，用户可以快速入门和掌握Eagle实时数仓技术，并将其应用于自己的业务智能化项目中。这将有助于提高企业的数据分析和决策能力，实现业务的智能化和可持续发展。
课程截图：
课程目录：
├──001项目日志采集架构-.mp4 221.72M
├──002Nginx的按照和使用-.mp4 215.95M
├──003Nginx-Kafka插件安装-1-.mp4 27.41M
├──004Nginx-Kafka插件安装-2-.mp4 325.12M
├──005Nginx-Kafka插件测试-.mp4 71.34M
├──006OpenResty的介绍和安装-.mp4 152.83M
├──007OpenResty的安装2-.mp4 49.02M
├──008OpenResty的基本配置-.mp4 162.95M
├──009OpenResty编写lua脚本1-.mp4 76.22M
├──010OpenResty编写lua脚本2-.mp4 159.88M
├──011Flink通用工具类编写-.mp4 392.14M
├──012项目需求-.mp4 277.41M
├──013数据预处理-.mp4 155.33M
├──014实时统计新老用户-.mp4 200.70M
├──015按照区域维度统计新老用户-.mp4 376.89M
├──016用户去重思路和案例-.mp4 260.89M
├──017使用布隆过滤器去重-.mp4 201.29M
├──018使用布隆过滤器计算新老用户-.mp4 387.21M
├──019计算新用户优化-.mp4 276.56M
├──020优化使用RockDB作为StateBackend-.mp4 102.99M
├──021clickhouse回顾-.mp4 189.80M
├──022clickhouse建表思路-.mp4 284.66M
├──023使用clickhouse进行用户多维度查询-.mp4 73.40M
├──024自定义Kafka反序列器生成唯一ID-.mp4 247.97M
├──025使用JdbcSink将数据写入clickhouse-.mp4 284.98M
├──026clickhouse数据入库-.mp4 665.76M
├──027观看直播人数统计需求-.mp4 48.37M
├──028观看直播人数统计实现-.mp4 517.05M
├──029直播人气值计算-1-.mp4 310.19M
├──030直播人气值计算-2-.mp4 152.34M
├──031写入clickhouse问题解决-.mp4 45.14M
├──032观看直播人数统计优化方案-.mp4 68.60M
├──033观看直播人数统计优化实现-.mp4 327.35M
├──034观看直播人数统计结果保存-.mp4 206.37M
├──035观看直播人数统计结果保存.mp4-.mp4 311.75M
├──036观看直播人数总结-.mp4 37.82M
├──037打赏礼物需求分析-.mp4 193.86M
├──038打赏礼物代码实现-.mp4 754.46M
├──039热门商品TopN需求分析-.mp4 196.44M
├──040热门商品TopN代码实现1-.mp4 347.49M
├──041热门商品TopN代码实现2-.mp4 386.31M
├──042业务库数据采集流程-.mp4 261.57M
├──043Canal的安装和配置-.mp4 424.29M
├──044Canal使用TCP编程发送数据-.mp4 174.86M
├──045业务库介绍-.mp4 369.46M
├──046业务数据导入到Kafka-.mp4 496.73M
├──047Canal问题解决和数据预处理-.mp4 136.90M
├──048订单表双流join和数据延迟问题-.mp4 454.89M
├──049修改源码解决双流join迟到数据-.mp4 967.78M
├──050热门商品问题补充-.mp4 111.45M
├──051订单双流join回顾-.mp4 159.70M
├──052拼图需求分析-.mp4 300.45M
├──053拼团三流join实现-.mp4 553.32M
├──054项目总结-.mp4 333.03M
├──055flinksql的使用-1-.mp4 271.77M
├──056flinksql的使用-2-.mp4 158.53M
├──057flinksql的使用-3-.mp4 242.10M
├──058flinksql的使用-4-.mp4 104.20M
├──059flinksql的使用-5-.mp4 91.29M
├──060flinksql的使用-6-.mp4 198.59M
├──061flinksql的使用-7-.mp4 135.72M
├──062flinksql的使用-8-.mp4 410.16M
├──063Flink结合Drools是动态查询ClickHouse测试-.mp4 235.54M
├──064动态规则原理讲解-.mp4 122.45M
├──065Drools的入门案例-.mp4 195.50M
├──066Flink结合Drools案例1-.mp4 295.70M
├──067将Drools规则代码保存到MySQL中-.mp4 229.50M
├──068统计广播State实时获取Drools规则数据-.mp4 260.62M
├──069Drool结合Flink的动态规则测试-.mp4 262.56M
├──070Drools动态调用查询Service-.mp4 361.35M
└──071Drools动态调用ClickHouse查询服务-.mp4 387.87M
├──代码文档资料
| ├──实时项目-day01
| ├──实时项目-day02
| ├──实时项目-day03
| ├──实时项目-day04
| ├──实时项目-day05
| ├──实时项目-day06
| ├──实时项目-day07
| └──实时项目-day08