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基于Spring Boot/Spring Security/thymeleaf的通用后台管理系统

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给flink开发的web系统。支持页面上定义udf，进行sql和jar任务的提交；支持source、sink、job的管理；可以管理openshift上的flink集群

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一键搭建zookeeper/hadoop/hive/hbase/sqoop/kafka/spark/kylin

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提供适配mybatis、r2dbc的动态多数据源框架。提供两种动态多数据源：主从数据源 和 非主从的多数据源；其中easymulti-datasource-mybatis还支持：监听sql实现埋点事件、支持监听/跟踪事务状态（包括使用AOP时监听事务，在事务提交后再执行切面要做的事情）。

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大数据，流计算，实时计算，Flink框架学习资料。畅销书籍《深入理解Flink核心设计与实践原理》 随书代码,书中讲解的Flink特性均有完整可运行的代码供读者运行和测试。整个工程共有【182个Java文件】，你要的Demo这里都有,相关特性见正文的目录。

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懒松鼠Flink-Boot 脚手架让Flink全面拥抱Spring生态体系，使得开发者可以以Java WEB开发模式开发出分布式运行的流处理程序，懒松鼠让跨界变得更加简单。懒松鼠旨在让开发者以更底上手成本（不需要理解分布式计算的理论知识和Flink框架的细节）便可以快速编写业务代码实现。为了进一步提升开发者使用懒松鼠脚手架开发大型项目的敏捷的度，该脚手架默认集成Spring框架进行Bean管理，同时将微服务以及WEB开发领域中经常用到的框架集成进来，进一步提升开发速度。比如集成Mybatis ORM框架，Hibernate Validator校验框架,Spring Retry重试框架等，具体见下面的脚手架特性。

flink-commodity-recommendation-system

:whale:基于 Flink 的商品实时推荐系统。使用了 redis 缓存热点数据。当用户产生评分行为时，数据由 kafka 发送到 flink，根据用户历史评分行为进行实时和离线推荐。实时推荐包括：基于行为和实时热门，离线推荐包括：历史热门、历史优质商品和 itemcf 。

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flink 集成CDH5的自定义paracels

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Based on Apache Flink. support data synchronization/integration and streaming SQL computation.

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