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-诸葛孔明源码资源网
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  • 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

    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 最后编辑:2021-11-16
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    │      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.,

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