大数据处理框架Flink集成理论到项目电商用户行为分析视频教程

大数据处理框架Flink集成理论到项目电商用户行为分析视频教程
│ 023__Flink理论_Flink DataStream API（九）Redis Sink.mp4
│ │ 024__Flink理论_Flink DataStream API（十）ES Sink.mp4
│ │ 025__Flink理论_Flink DataStream API（十一）JDBC Sink.mp4
│ │ 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
│ │ 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.mp4
│ │ 035__Flink理论_Flink底层API（下）侧输出流.mp4
│ │ 036__Flink理论_Flink状态管理（上）算子状态和键控状态.mp4
│ │ 037__Flink理论_Flink状态管理（下）状态后端.mp4
│ │ 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.,