大数据处理框架Flink集成理论到项目电商用户行为分析,全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

资源详情

                      

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

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

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

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

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

│  │      028__Flink理论_Flink时间语义.mp4

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

│  │      030__Flink理论_Flink窗口操作（上）简单测试.mp4

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

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

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

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

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

│  │      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% `

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

│  │      038__Flink理论_Flink状态编程（上）.mp4

│  │      039__Flink理论_Flink状态编程（下）.mp4

│  │      040__Flink理论_Flink容错机制（上）检查点.mp4

│  │      041__Flink理论_Flink容错机制（中）检查点算法.mp4

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

│  │      043__Flink理论_Flink状态一致性（上）.mp45 x. U  J, p1 v: ?, E

│  │      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

│  │      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

│  │      046__Flink理论_Table API 和Flink SQL简介.mp4

│  │      – j” P/ ^2 D” I

│  └─2  II_项目_电商用户行为分析( l: q5 w9 B! [1 K) X/ i( X0 }

│          047_电商用户行为分析_项目简介.mp4

│          048_电商用户行为分析_实时热门统计流程分析.mp4

│          049_电商用户行为分析_其它模块需求分析.mp4

│          050_电商用户行为分析_常见指标汇总.mp4+ [2 u5 ~” j& C0 {7 T” `% T” B

│          051_电商用户行为分析_实时热门商品统计（一）.mp4

│          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

│          053_电商用户行为分析_实时热门商品统计（三）.mp4

│          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

│          055_电商用户行为分析_热门页面统计（上）.mp4

│          056_电商用户行为分析_热门页面统计（下）.mp4

│          057_电商用户行为分析_PV统计.mp4  b, U; a) E- C

│          058_电商用户行为分析_UV统计.mp4

│          059_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（上）.mp4

│          060_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（中）.mp4

│          061_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（下）.mp4

│          062_电商用户行为分析_APP推广渠道统计（上）.mp4

│          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

│          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

│          065_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计（下）.mp4

│          066_电商用户行为分析_登录失败检测（上）.mp4

│          067_电商用户行为分析_登录失败检测（下）.mp4

│          068_电商用户行为分析_CEP简介（上）.mp4

│          069_电商用户行为分析_CEP简介（下）.mp44 v) Q+ J4 d# c

│          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

│          071_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现（上）.mp4

│          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

│          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

│          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

│          075_电商用户行为分析_实时对账（上）.mp4

│          076_电商用户行为分析_实时对账（中）.mp4* [! a( R2 S$ w) @$ B$ `2 P

│          077_电商用户行为分析_实时对账（下）.mp49 U# f) a( _0 T) x# g

│          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

│  │      1_Flink简介.pptx

│  │      2_Flink运行架构.pptx8 N1 M2 n8 z  Q’ v1 h! |

│  │      3_Flink window API .pptx

│  │      4_Flink中的时间语义和watermark.pptx

│  │      5_Flink的状态管理.pptx

│  │      6_Flink的容错机制.pptx

│  │      7_Flink的状态一致性.pptx

│  │      8_Flink CEP简介.pptx2 W9 T7 I  o- ^, n7 G” v  b

│  │      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

│          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

│          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

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

│  │      kafka_2.11-2.1.0.tgz; @9 ^% ?) l0 L2 _  s7 C; ?3 i; C

│  │      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

│          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

UserBehavior.csv.,