电商实时分析与推荐系统：Flink+ClickHouse项目源码

资源摘要信息:"本项目是一个基于Flink技术栈的电商实时数据分析、推荐、风控系统，该项目采用Java语言开发，并使用了Spring Boot和Vue.js框架进行前后端分离开发。项目使用了Lambda架构，结合了实时处理与离线处理两种计算模型。技术组件包括Flink用于实时数据流处理，ClickHouse用于存储和离线计算，Drools规则引擎用于决策支持，以及MySQL、Kafka、Redis、HBase等组件提供数据存储和缓存服务。 项目的主要特点和知识点涵盖以下内容： 1. Flink实时数据流处理：Apache Flink是一个开源的流处理框架，用于处理大规模数据流，支持高吞吐、低延迟、高性能的实时数据处理。在本项目中，Flink用于用户行为的实时计算，处理来自Kafka的数据流。 2. ClickHouse离线计算：ClickHouse是一个用于在线分析处理(OLAP)的列式数据库管理系统，它能够存储大量数据并提供高吞吐的数据查询能力。在项目中，ClickHouse用于离线数据分析，支持动态数据分区和规则配置。 3. Drools规则引擎：Drools是一个基于规则的系统，支持复杂业务逻辑的管理和执行。本项目中Drools用于构建基于规则的管理系统，支持规则、模板、策略、黑白名单等的增删改查。 4. Spring Boot框架：Spring Boot是一个简化Spring应用开发的框架，它提供了快速搭建和开发Spring应用的能力。项目使用Spring Boot来构建后端服务。 5. Vue.js前端框架：Vue.js是一个用于构建用户界面的渐进式框架，专注于视图层。项目前端采用Vue.js来构建用户界面。 6. Kafka数据流处理：Apache Kafka是一个分布式流处理平台，能够有效地处理数据流。在本项目中，Kafka用作消息队列，负责数据流的接收、路由和缓冲。 7. MySQL、Redis和HBase：这些是项目中使用的数据存储和缓存组件。MySQL用于结构化数据存储，Redis用于缓存，HBase用于存储用户画像数据。 8. 动态编译与加载：项目支持类与Jar文件的动态编译与动态加载，提高了系统的灵活性和可扩展性。 9. 自定义ProcessFunction逻辑：Flink的ProcessFunction提供了丰富的自定义逻辑能力，用于实现窗口函数、状态管理等复杂的实时数据处理功能。 10. Lambda架构：Lambda架构是一种用于大数据处理的设计模式，它将大数据处理分为批处理和流处理两个层面，分别应对离线和实时的数据处理需求。 项目文件包含的文件名称列表如下： - 项目说明.md：包含对项目的详细介绍和使用说明。 - log4j.properties：配置日志记录的属性文件。 - pom.xml：Maven项目的配置文件，用于管理项目依赖。 - user-profile：可能包含用户画像相关的数据模型或配置。 - rule-engine：包含规则引擎相关的代码和配置。 - design-diagram：包含系统设计图和架构图，可能涉及UML图等。 - eagle-etl：可能包含ETL（提取、转换、加载）脚本和流程。 - docs：包含项目文档，如开发文档、设计文档等。 该项目的源码和文档适用于计算机、自动化等相关专业的学生从业者使用，代码经过运行验证，适合进行学习和实践。"