黑马程序员Java大数据+微服务企业级项目《冰眼冷链》项目实战教程（视频+资料+源码）

冰眼冷链物流设备监控系统，是一款应用于食品生鲜、医药冷链的仓储、运输环节中针对温度、湿度、电量等进行监控、预警和统计分析的系统。实现了冷链监控环节的数据采集自动化、监控指标配置化、预警通知自动化、统计分析可视化，从而提升了生鲜、药品仓储、运输的安全管控水平，增强了企业对业务各环节的管理和控制。
因为在冷链物资流转过程中，对物资的生产、运输、存储、销售时的温度、湿度等各种指标要求比较高，为了减轻人工成本、提高设备检测的可靠性，需要专门的软件系统来进行系统化、自动化操作。
采用的的主要技术有：netty、springboot、springcloud、kafka、flink、redis、druid，监控部分采用分布式微服务架构，同时针对海量物联网数据的统计和查询引入了专门的解决方案。

Java大数据+微服务企业级项目《冰眼冷链》项目演示

课程目录：
day1 背景介绍与系统介绍
1.1 学习目标.mp4
1.2 物流行业介绍.mp4
1.3 冷链行业简介.mp4
1.4 冷链监控简介.mp4
1.5 系统业务和用例图.mp4
1.6 任务流程图.mp4
1.7 数据流程图.mp4
1.8 系统架构图.mp4
1.9 技术架构图.mp4
1.10 物理部署图.mp4
1.11 微服务架构.mp4
1.12 系统环境和服务.mp4
1.13 中间件安装.mp4
1.14 Apache Flink简介.mp4
1.15 Apache Druid简介.mp4
1.16 Apache Superset简介.mp4
1.17 应用服务介绍.mp4
1.18 系统数据结构.mp4
1.19 公共组件工程.mp4
1.20 学习总结.mp4
day2 微服务框架与基础服务
2.1 学习目标.mp4
2.2 Springboot工程创建.mp4
2.3 服务注册中心概述.mp4
2.4 Springboot与Eureka集成.mp4
2.5 前后端分离的开发规范.mp4
2.6 公共组件工程.mp4
2.7 用户服务 – 需求设计.mp4
2.8 用户服务 – 代码分析.mp4
2.9 用户服务 – 工程运行分析.mp4
2.10 网关服务概述.mp4
2.11 搭建网关服务.mp4
2.12 配置网关路由规则.mp4
2.13 网关鉴权拦截.mp4
2.14 项目实战 – 系统管理服务.mp4
2.15 Quartz介绍.mp4
2.16 Quartz示例.mp4
day3 数据采集服务
3.1 学习目标.mp4
3.2 数据采集技术概述.mp4
3.3 络编程解析.mp4
3.4 Netty的特点和应用场景.mp4
3.5 IO模型介绍.mp4
3.6 线程处理模型.mp4
3.7 Netty核心类.mp4
3.8 Netty程序开发步骤.mp4
3.9 Netty示例 – 服务端.mp4
3.10 Netty示例 – 客户端.mp4
3.11 设备数据处理 – 需求分析.mp4
3.12 设备数据处理 – 客户端数据模拟.mp4
3.13 将maven工程改造成Springboot工程.mp4
3.14 Spring和kafka工具类开发.mp4
3.15 设备数据处理 – 服务器端开发.mp4
day4 Flink基础与流数据处理
1-MapReduce-计数器.mp4
2-MapReduce-Combiner规约-原理分析.mp4
3-MapReduce-Combiner规约-代码实现.mp4
4-MapReduce-流量统计求和-步骤分析.mp4
4.1 学习目标_.mp4
4.2 数据流和流计算_.mp4
4.3 Flink介绍_.mp4
4.4 Flink应用场景_.mp4
4.5 Flink架构原理_.mp4
4.6 Flink安装配置_.mp4
4.7 示例操作演示_.mp4
4.8 Flink开发初体验_.mp4
4.9 开发单词统计程序_.mp4
4.10 DataStream和DataSet_.mp4
4.11 Flink数据类型_.mp4
4.12 Flink数据转换操作_.mp4
4.13 Flink窗口的含义_.mp4
4.14 有状态的流处理_.mp4
4.15 Flink数据流编程_.mp4
4.16 单词统计示例讲解_.mp4
4.17 学习总结_.mp4
5-MapReduce-流量统计求和-FlowBean和Mapper代码编写.mp4
6-MapReduce-流量统计求和-Reducer和JobMain代码编写.mp4
7-MapReduce-流量统计求和-测试运行.mp4
8-MapReduce-流量统计求和-排序-FlowBean编写.mp4
9-MapReduce-流量统计求和-排序-Mapper和Reducer编写.mp4
10-MapReduce-流量统计求和-排序-JobMain代码和测试运行.mp4
11-MapReduce-流量统计求和-分区代码实现.mp4
12-MapReduce运行机制-Map阶段.mp4
13-MapReduce运行机制-Map阶段-细节补充.mp4
14-MapReduce运行机制-Reduce阶段.mp4
15-MapReduce-Reduce端join操作-步骤分析.mp4
16-MapReduce-Reduce端join操作-Map阶段代码.mp4
17-MapReduce-Reduce端join操作-Reducer阶段代码.mp4
18-MapReduce-Reduce端join操作-集群测试.mp4
day5 Flink批处理与Table SQL
5.1 学习目标.mp4
5.2 DataSet示例.mp4
5.3 DataSet输入源.mp4
5.4 DataSet转换操作.mp4
5.5 DataSet输出流.mp4
5.6 Flink程序调试.mp4
5.7 TableAPI和SQL简介.mp4
5.8 Flink Table示例.mp4
5.9 TableEnvironment介绍.mp4
5.10 在表空间中注册表.mp4
5.11 Table执行过程分析.mp4
5.12 Flink执行计划分析.mp4
5.13 DataStream DataSet与Table集成.mp4
5.14 Mysql数据源.mp4
5.15 学习总结.mp4
day6 实时计算 – 冷眼项目实战
6.1 学习目标.mp4
6.2 实时计算业务分析.mp4
6.3 实时计算实现逻辑.mp4
6.4 Flink工程pom文件介绍.mp4
6.5 项目实时计算主程序.mp4
6.6 数据流与Redis数据合并计算.mp4
6.7 数据流保存到mysql.mp4
6.8 部署flink工程.mp4
6.9 实时数据查询 – 需求分析和数据模型.mp4
6.10 实时数据查询 – 类的结构.mp4
6.11 实时数据查询 – 主程序.mp4
6.12 实时数据查询 – 开发Service程序.mp4
6.13 实时数据查询 – 开发controller程序.mp4
6.14 学习总结.mp4
day7 统计分析
7.1 学习目标.mp4
7.2 Druid简介.mp4
7.3 Druid安装配置.mp4
7.4 Druid管理程序介绍.mp4
7.5 Druid导入本地数据.mp4
7.6 Druid实时数据导入.mp4
7.7 删除Druid数据.mp4
7.8 使用客户端查询Druid数据.mp4
7.9 使用API查询Druid数据.mp4
7.10 JDBC查询Druid数据.mp4
7.11 API查询的类型和属性.mp4
7.12 Druid查询的聚合粒度.mp4
7.13 Druid查询过滤器.mp4
7.14 Druid聚合查询.mp4
7.15 Druid Search查询.mp4
7.16 Druid Select查询.mp4
7.17 Druid Scan查询.mp4
7.18 项目实战 – 数据流程和开发流程.mp4
7.19 项目实战 – 数据实时存储.mp4
7.20 项目实战 – 需求分析.mp4
7.21 项目实战 – Druid JDBC工具类.mp4
7.22 项目实战 – 查询Druid列表.mp4
7.23 学习总结.mp4
day8 数据可视化
8.1 学习目标.mp4
8.2 维度和指标的概念.mp4
8.3 数据可视化的含义.mp4
8.4 数据可视化的目标和过程.mp4
8.5 数据可视化的场景和工具.mp4
8.6 数据可视化常见问题.mp4
8.7 Superset简介.mp4
8.8 Superset docker安装.mp4
8.9 Superset管理端介绍.mp4
8.10 Superset示例 – 需求分析.mp4
8.11 Superset示例 – 添加数据源.mp4
8.12 Superset示例 – 开发图表.mp4
8.13 Superset示例 – 图表嵌入到应用中.mp4
8.14 Superset常见问题.mp4
8.15 项目实战 – 添加Druid数据源.mp4
8.16 项目实战 – 温度预警折线图.mp4
8.17 项目实战 – 湿度预警柱状图.mp4
8.18 学习总结.mp4