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 023__Flink理论_Flink DataStream API(九)Redis Sink.mp4* q! |$ Q) x# J$ a4 S


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 024__Flink理论_Flink DataStream API(十)ES Sink.mp47 R; b! O6 d* X

i) w



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 025__Flink理论_Flink DataStream API(十一)JDBC Sink.mp4” C0 |) s& y7 }- E9 @7 |8 m4 f

M( M



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 026__Flink理论_Flink Window API(上)概念和类型.mp4


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 027__Flink理论_Flink Window API(下)API详解.mp4


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 028__Flink理论_Flink时间语义.mp4


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 029__Flink理论_Watermark.mp43 T- {% y- g( p+ D4 G: B


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 030__Flink理论_Flink窗口操作(上)简单测试.mp4


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 031__Flink理论_Flink窗口操作(中)事件时间测试.mp41 [- ^3 Z! g0 m* W


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 032__Flink理论_Flink窗口操作(下)Window起始点.mp4


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 033__Flink理论_Flink底层API(上)Process Function.mp4


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 034__Flink理论_Flink底层API(中)Process Function编程示例.mp48 d& c4 }. q( H1 Y/ ^” n


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 035__Flink理论_Flink底层API(下)侧输出流.mp4( ~7 k0 U& k/ y4 C


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 036__Flink理论_Flink状态管理(上)算子状态和键控状态.mp42 e6 J+ q: F. `; R% `


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 037__Flink理论_Flink状态管理(下)状态后端.mp4. C; J/ `& A” d) w

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 038__Flink理论_Flink状态编程(上).mp4


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 039__Flink理论_Flink状态编程(下).mp4


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 040__Flink理论_Flink容错机制(上)检查点.mp4


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 041__Flink理论_Flink容错机制(中)检查点算法.mp4


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 042__Flink理论_Flink容错机制(下)检查点配置.mp44 d2 I+ J: x* W3 {6 [0 p


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 043__Flink理论_Flink状态一致性(上).mp45 x. U

J, p1 v: ?, E



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 044__Flink理论_Flink状态一致性(中)端到端状态一致性.mp4% U: c7 m7 W8 N# l


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 045__Flink理论_Flink状态一致性(下)Flink-Kafka端到端状态一致性.mp4, E7 b8 U3 d( Z’ M: g5 Q7 p) a, L


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 046__Flink理论_Table API 和Flink SQL简介.mp4


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 – j” P/ ^2 D” I


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II_项目_电商用户行为分析( l: q5 w9 B! [1 K) X/ i( X0 }
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  047_电商用户行为分析_项目简介.mp4
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  048_电商用户行为分析_实时热门统计流程分析.mp4
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  049_电商用户行为分析_其它模块需求分析.mp4
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  050_电商用户行为分析_常见指标汇总.mp4+ [2 u5 ~” j& C0 {7 T” `% T” B
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  051_电商用户行为分析_实时热门商品统计(一).mp4
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  052_电商用户行为分析_实时热门商品统计(二).mp48 ?, V/ e. v/ H9 f2 h- |0 Z
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  053_电商用户行为分析_实时热门商品统计(三).mp4
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  054_电商用户行为分析_实时热门商品统计(四)Kafka测试.mp4! @* [5 ~0 u7 n0 Q/ R/ u2 o
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  055_电商用户行为分析_热门页面统计(上).mp4
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  056_电商用户行为分析_热门页面统计(下).mp4
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  057_电商用户行为分析_PV统计.mp4

b, U; a) E- C

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  058_电商用户行为分析_UV统计.mp4
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  059_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计(上).mp4
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  060_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计(中).mp4
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  061_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计(下).mp4
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  062_电商用户行为分析_APP推广渠道统计(上).mp4
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  063_电商用户行为分析_APP推广渠道统计(下).mp4” t3 Y; l9 x9 I4 U6 ~0 _’ f
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  064_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计(上).mp4‘ C( H5 W) _- N+ k
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  065_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计(下).mp4
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  066_电商用户行为分析_登录失败检测(上).mp4
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  067_电商用户行为分析_登录失败检测(下).mp4
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  068_电商用户行为分析_CEP简介(上).mp4
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  069_电商用户行为分析_CEP简介(下).mp44 v) Q+ J4 d# c
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  070_电商用户行为分析_登录失败检测CEP实现.mp41 h’ S” L2 Z” `” x, G
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  071_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现(上).mp4
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  072_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现(下).mp4$ U2 N% q+ j9 K. L
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  073_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程(上).mp4” A

d* e% k8 H

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  074_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程(下).mp43 y# \8 c) E% b! B* q” L” i2 F
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  075_电商用户行为分析_实时对账(上).mp4
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  076_电商用户行为分析_实时对账(中).mp4* [! a( R2 S$ w) @$ B$ `2 P
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  077_电商用户行为分析_实时对账(下).mp49 U# f) a( _0 T) x# g
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  078_电商用户行为分析_实时对账Join实现及项目总结.mp48 v! c7 B* {1 L3 M6 f$ K

├─2.笔记


├─1 I_理论_Flink基础


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 1_Flink简介.pptx


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 2_Flink运行架构.pptx8 N1 M2 n8 z

Q’ v1 h! |



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 3_Flink window API .pptx


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 4_Flink中的时间语义和watermark.pptx


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 5_Flink的状态管理.pptx


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 6_Flink的容错机制.pptx


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 7_Flink的状态一致性.pptx


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 8_Flink CEP简介.pptx2 W9 T7 I

o- ^, n7 G” v

b



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 尚硅谷大数据之flink教程.doc% ?2 z0 b/ H2 B8 O; s





└─2 II_项目_电商用户行为分析8 k8 D8 p( u” z- p
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  尚硅谷大数据技术之电商用户行为数据分析.doc* `3 s) q3 W. X- u/ A. H
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  电商用户行为数据分析.pptx# ]5 x1 E’ N# B$ @1 l6 p

├─3.资料


├─I_工具


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 flink-1.7.2-bin-scala_2.11.tgz1 `- v: O! V) P9 \/ @+ b% Q


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 kafka_2.11-2.1.0.tgz; @9 ^% ?) l0 L2 _

s7 C; ?3 i; C



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 scala-2.11.8.zip/ b) j5 [* x& ~, p$ q# X2 a# x





└─II_扩展学习资料;1 j6 r& y( s$ V+ j6 k6 N
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  Stream Processing with Apache Flink.pdf; c( j’ T

N# C’ V


└─4.代码1 C1 o” I0 |1 w3 D7 a4 \0 t


FlinkTutorial.rar


UserBehaviorAnalysis.rar

└─Data# C7 M7 n% K/ E- Z* c
AdClickLog.csv
apache.log; @4 Y* q. ~: P
LoginLog.csv6 }” {5 Y3 ]6 i3 a+ v
OrderLog.csv3 y’ \* c5 m% h9 C
ReceiptLog.csv
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