基于Flink+Doris构建高功能高扩展的全端实时数据仓库教程，2021年5月新课，课程基于Flink1.11.3，DorisDB0.13.9版本。
本课程基于真实热门的互联网电商业务场景为案例讲解，结合分层理论和实战对数仓设计进行详尽的讲解，基于Flink+DorisDB实现真正的实时数仓,数据来及分析,实时报表应用。
课程具体数仓报表应用指标包括：实时大屏分析、流量分析、订单分析、商品分析、商家分析等，数据涵盖全端（PC、移动、小程序）应用，与互联网企业大数据技术同步，让大家能够学到大数据企业级实时数据仓库的实战经验。

1、flink监听localhost的kafka，作为source，接收数据。
2、数据流转到elasticsearch3、flinkwebui提交jar文件，创建义务流程。
4、流程测试。

这篇博文《Flink消费Kafka主题消息的演示》需求的Kafka依赖包

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大数据是收集、整理、处理大容量数据集，并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称。
虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限，但这种计算类型的普遍性、规模，以及价值在最近几年才经历了大规模扩展。
在之前的文章中，我们曾经引见过有关大数据系统的常规概念、处理过程，以及各种专门术语，本文将引见大数据系统一个最基本的组件：处理框架。
处理框架负责对系统中的数据进行计算，例如处理从非易失存储中读取的数据，或处理刚刚摄入到系统中的数据。
数据的计算则是指从大量单一数据点中提取信息和见解的过程。
下文将引见这些框架：仅批处理框架：

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。