体系课轻松入门大数据玩转Flink打造湖仓一体架构章完整版

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总计: 32 个文件夹, 385 个文件 体系课-mksz597-轻松入门大数据玩转Flink, {10}第10章深度剖析Kafka生产者：消息发送流程&;amp;API编 (10.1)10-20【面试官来啦】面试讨论题.pdf (31.30KB) 10-18 精准一次消费实现之事务功能开发及测试.mp4 (28.59MB) [10.10]10-10Kafka分区策略结合源码分析进行功能验证.mp4 (69.00MB) [10.11]10-11Kafka自定义分区器功能开发及测试.mp4 (36.30MB) [10.13]10-13【经典面试题必掌握】谈谈你对Kafka中的副本以及.mp4 (68.89MB) [10.14]10-14【经典面试题必掌握】谈谈你对Kafka中的acks.mp4 (108.31MB) [10.15]10-15【经典面试题必掌握】谈谈你对Kafka中的消费语义.mp4 (23.59MB) [10.16]10-16精准一次消费实现之幂等性.mp4 (74.21MB) [10.17]10-17精准一次消费实现之事务.mp4 (33.66MB) [10.19]10-19Kafka中Topic内的Partition中数据的有.mp4 (14.39MB) [10.1]10-1本章概览.mp4 (9.09MB) [10.2]10-2【经典面试题必掌握】生产者消息发送流程.mp4 (137.58MB) [10.3]10-3生产者消息发送流程核心参数详解.mp4 (67.66MB) [10.4]10-4生产者API开发之普通异步发送.mp4 (94.25MB) [10.5]10-5生产者API开发之普通异步发送代码重构.mp4 (41.70MB) [10.6]10-6生产者API开发之带回调的异步发送.mp4 (29.06MB) [10.7]10-7生产者API开发之同步发送.mp4 (15.17MB) [10.8]10-8Kafka的分区机制能为我们带来什么.mp4 (63.18MB) [10.9]10-9Kafka分区策略结合源码分析.mp4 (42.71MB) {11}第11章深入剖析KafkaBroker：Kafka (11.1)11-8【面试官来啦】面试讨论题.pdf (28.59KB) [11.1]11-1本章概览.mp4 (4.10MB) [11.2]11-2Kafka相关信息在ZK上的存储机制.mp4 (88.49MB) [11.3]11-3Leader选择与ZK的关系.mp4 (65.06MB) [11.4]11-4Kafka副本机制.mp4 (70.50MB) [11.5]11-5Kafka数据存储机制.mp4 (51.37MB) [11.6]11-6Kafka数据存储机制更深入讲解.mp4 (165.52MB) [11.7]11-7Kafka核心参数讲解.mp4 (43.27MB) {12}第12章深入剖析Kafka消费者：消息消费流程&;amp;API编 (12.1)12-19【面试官来啦】面试讨论题.pdf (30.94KB) [12.10]12-10消费者API编程之多消费者消费各自分区数据.mp4 (22.99MB) [12.11]12-11Kafka分区策略之Range.mp4 (63.64MB) [12.12]12-12Kafka的Rebalance机制.mp4 (32.86MB) [12.13]12-13根据源码描述测试Range的分区策略及Rebalanc.mp4 (78.47MB) [12.14]12-14统一思想完成其他策略的验证.mp4 (17.96MB) [12.15]12-15认识__consumer_offsets.mp4 (43.64MB) [12.16]12-16Kafkaoffset管理之自动提交.mp4 (58.86MB) [12.17]12-17Kafkaoffset管理之手动提交.mp4 (20.77MB) [12.18]12-18offset管理不当带来的隐患.mp4 (31.49MB) [12.1]12-1本章概览.mp4 (6.34MB) [12.3]12-3有了消费者之后为什么还需要消费者组.mp4 (22.96MB) [12.4]12-4消费者组和Topic的关系.mp4 (54.56MB) [12.5]12-5Kafka消费流程.mp4 (78.01MB) [12.6]12-6结合源码了解GroupCoordinator初始化过程.mp4 (123.03MB) [12.7]12-7消费者API编程之单消费者消费所有分区数据(上).mp4 (76.23MB) [12.8]12-8消费者API编程之单消费者消费所有分区数据(下).mp4 (70.39MB) [12.9]12-9消费者API编程之消费指定分区数据.mp4 (34.13MB) {13}第13章经典KafkaCP整合使用：Kafka [13.1]13-1本章概览.mp4 (3.51MB) [13.2]13-2认识Kafka在离线&;amp;实时处理处理架构中的位置.mp4 (68.26MB) [13.3]13-3FlumeSink到Kafka方案理解.mp4 (41.19MB) [13.4]13-4FlumeSink到Kafka功能开发及测试.mp4 (55.41MB) [13.5]13-5FlumeKafkaSource对接到终端功能开发及测试.mp4 (44.42MB) [13.6]13-6FlinkKafkaSource解读.mp4 (69.54MB) [13.7]13-7FlinkKafkaSource功能开发及测试.mp4 (34.90MB) [13.8]13-8FlinkKafkaSink功能开发及测试.mp4 (36.30MB) {14}第14章玩转Flink项目实战之二：实时统计之商品分析(对接Ka (14.1)14-8【面试官来啦】面试讨论题.pdf (31.38KB) [14.1]14-1本章概览.mp4 (4.10MB) [14.2]14-2架构及内容介绍.mp4 (25.52MB) [14.4]14-4重构代码.mp4 (23.38MB) [14.5]14-5FlinkStream关联MySQL数据操作.mp4 (88.05MB) [14.6]14-6FlinkAsynchronousIO.mp4 (70.17MB) [14.7]14-7Flink异步IO读取MySQL的数据.mp4 (94.31MB) {15}第15章时间对实时处理的影响：Flink时间语义及WindowA (15.1)15-20【面试官来啦】面试讨论题.pdf (29.74KB) [15.10]15-10动手实操之CountWindow.mp4 (69.94MB) [15.11]15-11动手实操之TumblingWindow.mp4 (52.21MB) [15.12]15-12动手实操之SlidingWindow.mp4 (39.39MB) [15.13]15-13动手实操之SessionWindow.mp4 (13.04MB) [15.14]15-14Flink支持的WindowFunction.mp4 (54.31MB) [15.15]15-15WindowFunction动手实操之ReduceFu.mp4 (56.38MB) [15.16]15-16WindowFunction动手实操之Aggregat.mp4 (74.33MB) [15.17]15-17WindowFunction动手实操之ProcessW.mp4 (53.97MB) [15.18]15-18WindowFunction动手实操之AllWindo.mp4 (10.01MB) [15.19]15-19WindowFunction动手实操之全量配合增量使用.mp4 (90.83MB) [15.1]15-1本章概览.mp4 (8.15MB) [15.2]15-2揭开Flink时间语义的面纱.mp4 (99.93MB) [15.3]15-3时间语义如何选择呢.mp4 (74.06MB) [15.4]15-4Window在实时计算中的地位.mp4 (34.88MB) [15.5]15-5Window的分类.mp4 (39.78MB) [15.6]15-6WindowAssigners的职责及对应Window的.mp4 (44.16MB) [15.7]15-7TumblingWindow.mp4 (25.97MB) [15.8]15-8SlidingWindows.mp4 (46.24MB) [15.9]15-9SessionWindows.mp4 (32.58MB) {16}第16章延迟乱序数据解决方案：Watermark在Flink中的 (16.1)16-9【面试官来啦】面试讨论题.pdf (27.61KB) [16.1]16-1本章概览.mp4 (4.09MB) [16.2]16-2引入WM.mp4 (94.11MB) [16.3]16-3WM策略.mp4 (84.53MB) [16.4]16-4WM策略代码演示.mp4 (89.15MB) [16.5]16-5测试数据的WM.mp4 (67.46MB) [16.6]16-6【重要】综合编程之滚动窗口.mp4 (58.10MB) [16.7]16-7【重要】综合编程之滑动窗口.mp4 (41.55MB) [16.8]16-8【重要】数据延迟&;amp;乱序解决方案.mp4 (108.88MB) {17}第17章Flink容错核心状态管理：状态在Flink中的应用 (17.1)17-14【面试官来啦】面试讨论题.pdf (30.03KB) [17.10]17-10process方法的用法三.mp4 (54.86MB) [17.11]17-11Checkpoint配置参数.mp4 (83.77MB) [17.12]17-12FlinkTask重启策略.mp4 (137.45MB) [17.13]17-13[重要]FlinkStateBackend.mp4 (82.67MB) [17.1]17-1本章概览.mp4 (7.05MB) [17.2]17-2初识State.mp4 (79.52MB) [17.3]17-3自定义完成类似Flink状态管理的功能.mp4 (74.33MB) [17.4]17-4FlinkKeyedState的使用.mp4 (108.84MB) [17.5]17-5[重要]FlinkOperatorState的使用并体会.mp4 (82.34MB) [17.6]17-6FlinkValueState编程.mp4 (118.01MB) [17.7]17-7FlinkStateTtl编程.mp4 (128.36MB) [17.8]17-8process方法的用法一.mp4 (34.13MB) [17.9]17-9process方法的用法二.mp4 (28.02MB) {18}第18章玩转Flink项目实战之三： (18.1)18-11【面试官来啦】面试讨论题.pdf (25.83KB) [18.10]18-10Flinkcheckpointvssavepoint.mp4 (40.03MB) [18.1]18-1本章概览.mp4 (4.43MB) [18.2]18-2多个Flink整合Kafka应用程序代码存在的问题.mp4 (75.41MB) [18.3]18-3读取配置文件中的参数.mp4 (48.02MB) [18.4]18-4Flink对接Kafka代码重构V1.mp4 (43.86MB) [18.5]18-5Flink对接Kafka代码重构V2.mp4 (17.58MB) [18.6]18-6【重要】FlinkEOS.mp4 (69.89MB) [18.7]18-7【重要】FlinkEOS再次剖析.mp4 (72.58MB) [18.8]18-8FlinkEOS代码开发及本地测试并打包.mp4 (55.12MB) [18.9]18-9FlinkEOS全流程在服务器上测试.mp4 (28.23MB) {19}第19章Flink更加精简的开发方式：FlinkTable&;am (19.1)19-30【面试官来啦】面试讨论题.pdf (31.95KB) [19.10]19-10获取到SQL中用到的表名或者视图名.mp4 (41.75MB) [19.11]19-11临时表vs永久表.mp4 (47.46MB) [19.12]19-12初始Connector.mp4 (29.34MB) [19.13]19-13csv格式数据处理(上).mp4 (80.60MB) [19.15]19-15json格式数据处理.mp4 (113.94MB) [19.16]19-16KafkaConnector的使用.mp4 (84.01MB) [19.17]19-17时间语义在DDL中如何定义.mp4 (83.76MB) [19.18]19-18UpsertKafkaConnector的使用.mp4 (65.93MB) [19.19]19-19JDBCConnector的使用.mp4 (59.33MB) [19.1]19-1本章概览.mp4 (17.68MB) [19.20]19-20HBaseConnector的使用.mp4 (23.26MB) [19.21]19-21拓展之开发实时处理平台.mp4 (29.83MB) [19.22]19-22自定义UDF函数之ScalarFunction.mp4 (100.11MB) [19.23]19-23自定义UDF函数之AggregateFunction.mp4 (65.20MB) [19.24]19-24自定义UDF函数之TableFunction.mp4 (56.17MB) [19.26]19-26sql-client的用法.mp4 (16.38MB) [19.27]19-27WindowingTVF之TUMBLE.mp4 (65.31MB) [19.28]19-28WindowingTVF之HOP.mp4 (34.70MB) [19.29]19-29WindowTop-N.mp4 (57.93MB) [19.2]19-2FlinkTableAPI&;amp;SQL概述及依赖.mp4 (49.37MB) [19.3]19-3Concepts&;amp;CommonAPI.mp4 (56.45MB) [19.4]19-4DynamicTables.mp4 (81.16MB) [19.5]19-5DataStream和Table之间的相互转换.mp4 (91.38MB) [19.6]19-6TableAPI编程范式.mp4 (54.45MB) [19.7]19-7TableAPI&;amp;SQLQuery.mp4 (48.96MB) [19.8]19-8创建Table对象.mp4 (68.68MB) [19.9]19-9创建Table对象续.mp4 (67.26MB) {1}第1章大厂技术首选高薪必备：揭开Flink的神秘面纱 (1.1)1-9【科普小贴士】Flink发展史&;amp;特点&;amp;行业.pdf (70.50KB) (1.2)1-10【面试官来啦】面试讨论题.pdf (28.28KB) [1.1]1-1高薪大数据工程师必备技能,你掌握了么?.mp4 (36.87MB) [1.2]1-2本章概览.mp4 (6.52MB) [1.3]1-3认识Flink.mp4 (57.32MB) [1.4]1-4部署应用到任意地方&;amp;运行任意规模应用.mp4 (32.23MB) [1.5]1-5Flink的起源及发展史.mp4 (38.10MB) [1.6]1-6Flink中的API.mp4 (60.99MB) [1.7]1-7Flink核心特性.mp4 (37.56MB) [1.8]1-8Flink对比Spark.mp4 (60.23MB) {20}第20章数据采集神器FlinkCDC：基于FlinkCDC进行实 (20.1)20-13【面试官来啦】面试讨论题.pdf (34.63KB) [20.10]20-10自定义定制开发输出样式.mp4 (55.48MB) [20.11]20-11FlinkCDC源码修改.mp4 (72.52MB) [20.12]20-12FlinkCDC对接sql方式.mp4 (33.42MB) [20.1]20-1本章概览.mp4 (4.54MB) [20.2]20-2实时数据采集场景介绍.mp4 (27.76MB) [20.3]20-3Canal原理.mp4 (32.38MB) [20.4]20-4Canal部署及使用.mp4 (92.74MB) [20.5]20-5Canal编程.mp4 (61.11MB) [20.6]20-6Canal编程测试.mp4 (18.00MB) [20.7]20-7FlinkCDC概述.mp4 (37.87MB) [20.8]20-8DataStreamAPI对接CDC.mp4 (49.20MB) [20.9]20-9CDC从什么位置开始读取数据设置.mp4 (13.15MB) {21}第21章玩转Flink项目实战之四： (21.1)21-8【面试官来啦】面试讨论题.pdf (33.96KB) [21.1]21-1本章概览.mp4 (2.35MB) [21.2]21-2背景及数据准备.mp4 (68.38MB) [21.3]21-3功能实现之数据接入.mp4 (56.95MB) [21.4]21-4功能实现之数据处理及写入.mp4 (86.48MB) [21.5]21-5可视化框架部署.mp4 (68.27MB) [21.6]21-6可视化大屏制作.mp4 (32.90MB) [21.7]21-7Flink处理过程简单化带来的好处.mp4 (12.09MB) {22}第22章战斗民族开源神器ClickHouse：揭开CH的神秘面纱 [22.1]22-1本章概览.mp4 (3.52MB) [22.2]22-2产生背景.mp4 (25.05MB) [22.3]22-3OLAP特性.mp4 (77.02MB) [22.4]22-4列式存储特性.mp4 (41.91MB) [22.5]22-5ClickHouse部署.mp4 (44.71MB) [22.6]22-6ClickHouse核心目录.mp4 (51.29MB) [22.7]22-7Clickhouse-client命令参数.mp4 (25.05MB) [22.8]22-8ClickHouse官方数据使用说明.mp4 (23.85MB) [22.9]22-9ClickHouse跑分.mp4 (14.93MB) {23}第23章ClickHouse数据类型精讲：详解ClickHous [23.10]23-10Array类型.mp4 (49.78MB) [23.12]23-12Map类型.mp4 (18.61MB) [23.1]23-1本章概览.mp4 (5.31MB) [23.2]23-2数据类型.mp4 (21.10MB) [23.3]23-3数值类型之整型.mp4 (36.47MB) [23.4]23-4数值类型之浮点型.mp4 (42.67MB) [23.5]23-5【重要】数值类型之Decimal.mp4 (72.62MB) [23.6]23-6布尔类型.mp4 (12.40MB) [23.7]23-7【重要】String和FixedString类型.mp4 (53.97MB) [23.8]23-8UUID类型.mp4 (16.80MB) {24}第24章ClickHouse内置函数精讲：详解ClickHous [24.10]24-10日期时间函数.mp4 (45.88MB) [24.1]24-1本章概览.mp4 (3.87MB) [24.2]24-2算数函数.mp4 (49.52MB) [24.3]24-3比较函数.mp4 (18.88MB) [24.4]24-4逻辑函数.mp4 (15.10MB) [24.5]24-5取整函数.mp4 (27.51MB) [24.6]24-6类型转换函数.mp4 (44.43MB) [24.7]24-7条件函数.mp4 (30.05MB) [24.8]24-8URL函数.mp4 (32.50MB) [24.9]24-9字符串函数.mp4 (42.94MB) {25}第25章ClickHouse核心DDL&;amp;DML：库&;am [25.10]25-10分区表的创建及加载数据.mp4 (85.44MB) [25.11]25-11分区表删除分区.mp4 (24.92MB) [25.12]25-12分区表复制分区.mp4 (26.28MB) [25.2]25-2DDL之创建数据库.mp4 (54.60MB) [25.3]25-3DDL之创建表.mp4 (62.40MB) [25.4]25-4DDL之删除表.mp4 (8.13MB) [25.5]25-5DDL之修改表.mp4 (48.97MB) [25.6]25-6DDL之重命名表.mp4 (16.52MB) [25.7]25-7DDL之清空表数据.mp4 (14.42MB) [25.8]25-8DML之插入数据.mp4 (67.99MB) [25.9]25-9DML之修改和删除数据.mp4 (24.99MB) {26}第26章ClickHouse核心引擎分析： (26.1)26-23【面试官来啦】面试讨论题.pdf (30.70KB) [26.10]26-10表引擎Integrations之MySQL引擎.mp4 (37.76MB) [26.11]26-11数据库引擎之MySQL引擎.mp4 (20.09MB) [26.13]26-13表引擎Special之Merge引擎.mp4 (29.81MB) [26.14]26-14表引擎Special之Memory引擎.mp4 (19.00MB) [26.15]26-15MergeTreeEngine概览.mp4 (26.73MB) [26.16]26-16MergeTreeEngine核心语法详解.mp4 (39.67MB) [26.17]26-17【重要】MergeTreeEngine非分区表功能测试.mp4 (31.60MB) [26.18]26-18【重要】MergeTreeEngine日期类型分区表功.mp4 (32.75MB) [26.19]26-19【重要】MergeTreeEngine执行流程分析.mp4 (84.96MB) [26.1]26-1本章概览.mp4 (5.10MB) [26.20]26-20ReplacingMergeTree引擎.mp4 (52.97MB) [26.21]26-21ReplacingMergeTree引擎带ver的使用.mp4 (34.38MB) [26.22]26-22SummingMergeTree引擎.mp4 (51.90MB) [26.2]26-2表引擎概览.mp4 (33.96MB) [26.3]26-3LogEngineFamily的共性.mp4 (20.50MB) [26.4]26-4TinyLog引擎.mp4 (47.42MB) [26.5]26-5Stripelog引擎.mp4 (33.94MB) [26.6]26-6Log引擎.mp4 (27.46MB) [26.7]26-7【重要】LogEngineFamily总结.mp4 (33.89MB) [26.8]26-8表引擎之Integrations概览.mp4 (21.31MB) [26.9]26-9表引擎Integrations之HDFS引擎.mp4 (93.17MB) {27}第27章ClickHouse元数据中心：元数据管理iclass= (27.1)27-10【面试官来啦】面试讨论题.pdf (29.10KB) [27.1]27-1本章概览.mp4 (3.48MB) [27.2]27-2【重要】元数据在大数据中的作用.mp4 (79.40MB) [27.3]27-3ClickHouse元数据之tables.mp4 (66.84MB) [27.4]27-4ClickHouse元数据之columns.mp4 (58.71MB) [27.5]27-5ClickHouse元数据之表相关元数据.mp4 (23.28MB) [27.6]27-6ClickHouse元数据之执行相关元数据.mp4 (13.18MB) [27.7]27-7ClickHouse元数据之内置不同种类的维度表元数据.mp4 (19.27MB) [27.8]27-8ClickHouse元数据之用户&;amp;角色&;amp;.mp4 (18.07MB) [27.9]27-9ClickHouse元数据之其他元数据.mp4 (17.46MB) {28}第28章经典ClickHouse整合Flink编程：整合Flin [28.1]28-1本章概览.mp4 (5.38MB) [28.2]28-2ClickHouseJDBC编程概述.mp4 (45.27MB) [28.4]28-4Flink整合ClickHouse写操作.mp4 (70.96MB) [28.5]28-5Flink整合ClickHouse读操作.mp4 (17.39MB) {29}第29章玩转Flink项目实战之五：基于Flink和ClickH [29.10]29-10场景二之功能实现三.mp4 (65.49MB) [29.11]29-11场景二之功能扩展.mp4 (16.45MB) [29.12]29-12可视化.mp4 (25.59MB) [29.13]29-13总结与扩展.mp4 (17.77MB) [29.1]29-1本章概览.mp4 (11.21MB) [29.2]29-2实战功能改善.mp4 (28.29MB) [29.3]29-3场景一之功能实现一.mp4 (43.12MB) [29.4]29-4场景一之功能实现二.mp4 (79.99MB) [29.5]29-5场景一之功能实现三.mp4 (83.17MB) [29.6]29-6场景一之扩展.mp4 (23.49MB) [29.7]29-7场景二需求分析.mp4 (37.67MB) [29.8]29-8场景二之功能实现一.mp4 (69.17MB) [29.9]29-9场景二之功能实现二.mp4 (57.64MB) {2}第2章批流一体丝滑开发体验：快速上手使用Flink进行编程 [2.10]2-10Flink对接socket数据并进行统计分析.mp4 (20.68MB) [2.1]2-1本章概览.mp4 (7.96MB) [2.2]2-2基于Flink官方提供的命令构建Flink应用程序.mp4 (90.70MB) [2.3]2-3基于IDEA+Maven构建Flink应用程序的本地开发环.mp4 (72.27MB) [2.4]2-4词频统计案例需求分析.mp4 (52.55MB) [2.5]2-5Flink以批处理的方式实现功能开发.mp4 (76.34MB) [2.6]2-6开发重构之自定义Function的方式.mp4 (25.22MB) [2.7]2-7开发重构之Lambda表达式写法.mp4 (70.76MB) [2.8]2-8Flink以流处理的方式实现功能开发.mp4 (49.10MB) [2.9]2-9通过参数控制Flink以何种模式运行作业.mp4 (23.23MB) {30}第30章揭开数据湖的神秘面纱：数据湖开源产品Hudi的使用icl [30.10]30-10核心概念之Index.mp4 (36.22MB) [30.11]30-11核心概念之IndexType.mp4 (55.80MB) [30.12]30-12核心概念之TableType(COW).mp4 (56.34MB) [30.13]30-13核心概念之TableType(MOR).mp4 (55.71MB) [30.14]30-14核心概念之TableType(对比).mp4 (12.46MB) [30.15]30-15核心概念之QueryTypes.mp4 (46.28MB) [30.16]30-16核心概念之其他.mp4 (23.35MB) [30.17]30-17Hudi整合FlinkSQL快速入门.mp4 (44.25MB) [30.19]30-19FlinkSQL对接Kafka数据落入Hudi.mp4 (150.81MB) [30.1]30-1本章概览.mp4 (8.71MB) [30.2]30-2引入数据湖.mp4 (85.86MB) [30.3]30-3常用数据湖框架对比.mp4 (43.83MB) [30.4]30-4初识Hudi.mp4 (70.29MB) [30.5]30-5再次认识Hudi.mp4 (43.21MB) [30.6]30-6Hudi发展历史.mp4 (45.59MB) [30.7]30-7核心概念之TimeLine.mp4 (79.88MB) [30.8]30-8快速使用Spark写入数据到Hudi.mp4 (76.93MB) [30.9]30-9核心概念之FileLayouts.mp4 (67.92MB) {31}第31章玩转Flink项目实战之六：基于Flink和Hudi的数 [31.10]31-10表结构讲解.mp4 (56.86MB) [31.11]31-11分层.mp4 (53.48MB) [31.12]31-12CDC层建设.mp4 (41.25MB) [31.13]31-13产生数据.mp4 (44.08MB) [31.14]31-14订单表ODS层建设.mp4 (86.96MB) [31.15]31-15商品表ODS层建设.mp4 (10.52MB) [31.16]31-16订单详情表ODS层建设.mp4 (11.63MB) [31.17]31-17DWD层建设思路.mp4 (45.31MB) [31.18]31-18订单相关DWD层建设思路_1.mp4 (32.84MB) [31.19]31-19ADS层建设.mp4 (56.15MB) [31.1]31-1本章概览.mp4 (2.34MB) [31.20]31-20总结.mp4 (24.57MB) [31.2]31-2回顾离线处理架构.mp4 (31.05MB) [31.3]31-3引入Hudi后的架构.mp4 (63.81MB) [31.4]31-4架构中重要环节的补充说明.mp4 (37.17MB) [31.5]31-5Flink中Catalog使用.mp4 (69.52MB) [31.6]31-6Flink对接catalog之读取Hive数据.mp4 (69.86MB) [31.7]31-7Flink对接catalog之写入Hive数据.mp4 (29.93MB) [31.8]31-8Hudi版本升级.mp4 (37.81MB) {3}第3章工欲善其事必先利其器：Flink (3.1)3-2【环境配置】云主机开通及配置.pdf (587.19KB) (3.2)3-15【面试官来啦】面试讨论题.pdf (32.75KB) [3.10]3-11【重要】如何使用命令行的方式提交Flink应用程序.mp4 (48.36MB) [3.11]3-12初探Flink集群部署模式.mp4 (79.86MB) [3.12]3-13FlinkStandalone之ApplicationM.mp4 (33.88MB) [3.13]3-14FlinkonYARN之ApplicationMode方.mp4 (56.96MB) [3.1]3-1本章概览.mp4 (7.63MB) [3.2]3-3从宏观角度认识Flink架构.mp4 (80.81MB) [3.3]3-4再次认识JobManager和TaskManager.mp4 (60.79MB) [3.4]3-5FlinkStandalone模式部署及FlinkUI介绍.mp4 (59.74MB) [3.5]3-6flinkrun运行官方自带案例.mp4 (19.42MB) [3.6]3-7【补充】如何在本地运行环境中设定FlinkWebUI.mp4 (48.12MB) [3.7]3-8动态传递参数给Flink应用程序改造.mp4 (22.77MB) [3.8]3-9使用FlinkWebUI提交自己开发的Flink应用程序.mp4 (20.90MB) [3.9]3-10取消作业的两种方式.mp4 (22.69MB) {4}第4章快速便捷接入各种数据：FlinkDataSourceAPI (4.1)4-11【面试官来啦】面试讨论题.pdf (29.74KB) [4.10]4-10自定义数据源实现MySQL数据的读取.mp4 (105.26MB) [4.1]4-1本章概览.mp4 (8.52MB) [4.2]4-2DataStreamAPI编程规范以及DataStream.mp4 (64.51MB) [4.3]4-3Flink多种执行环境的获取方式.mp4 (53.07MB) [4.4]4-4结合源码分析DataSource.mp4 (71.89MB) [4.6]4-6多并行度Source测试用例.mp4 (48.52MB) [4.7]4-7结合源码分析SourceFunction.mp4 (31.19MB) [4.8]4-8自定义实现单并行度数据源.mp4 (45.74MB) [4.9]4-9自定义实现多并行度数据源.mp4 (5.32MB) {5}第5章高效简洁数据处理方式：FlinkTransformatio (5.1)5-11【面试官来啦】面试讨论题.pdf (40.32KB) [5.10]5-10DataStream分流.mp4 (62.72MB) [5.1]5-1本章概览.mp4 (4.62MB) [5.2]5-2认识Flink中有哪些Transformation算子.mp4 (14.56MB) [5.3]5-3Tranformation算子实操之map算子.mp4 (59.28MB) [5.4]5-4Tranformation算子实操之filter算子.mp4 (29.13MB) [5.5]5-5Tranformation算子实操之flatMap算子.mp4 (36.71MB) [5.6]5-6Tranformation算子实操之keyBy算子.mp4 (51.31MB) [5.7]5-7Tranformation算子实操之union算子.mp4 (25.69MB) [5.8]5-8Tranformation算子实操之connect算子.mp4 (39.68MB) [5.9]5-9Tranformation算子实操之自定义分区器.mp4 (100.16MB) {6}第6章处理结果吐出外部系统：FlinkSinkAPI编程 (6.1)6-9【面试官来啦】面试讨论题.pdf (24.53KB) [6.1]6-1本章概览.mp4 (5.74MB) [6.2]6-2认识Flink中的Sink.mp4 (33.57MB) [6.3]6-3Sink算子实操之print.mp4 (47.19MB) [6.4]6-4Sink算子实操之自定义Sink到终端.mp4 (23.19MB) [6.5]6-5Sink算子实操之自定义Sink到文件系统.mp4 (64.81MB) [6.7]6-7Flink处理结果输出到MySQL中.mp4 (69.71MB) [6.8]6-8Sink算子实操之输出到socket.mp4 (29.67MB) {7}第7章玩转Flink项目实战之一： (7.1)7-13【面试官来啦】面试讨论题.pdf (28.92KB) [7.10]7-10自定义RedisSink.mp4 (29.65MB) [7.11]7-11实现改造并进行统计结果的diff.mp4 (57.35MB) [7.12]7-12拓展.mp4 (32.69MB) [7.1]7-1本章概览.mp4 (4.03MB) [7.2]7-2企业中基于Flink实时处理的架构分析.mp4 (49.32MB) [7.3]7-3需求分析.mp4 (44.73MB) [7.4]7-4本地开发环境搭建.mp4 (19.25MB) [7.5]7-5项目日志字段说明及生产数据注意事项.mp4 (32.19MB) [7.6]7-6对接数据及清洗.mp4 (50.82MB) [7.7]7-7日期格式清洗.mp4 (23.64MB) [7.8]7-8统计结果.mp4 (12.24MB) [7.9]7-9统计结果入Redis库.mp4 (20.13MB) {8}第8章一起揭开Kafka神秘面纱：Kafka架构&;amp;核心术 (8.1)8-7【面试官来啦】面试讨论题.pdf (24.23KB) [8.1]8-1本章概览.mp4 (5.74MB) [8.2]8-2认识JMS.mp4 (38.57MB) [8.3]8-3通过官网的介绍知晓Kafka是什么.mp4 (88.22MB) [8.4]8-4自我语言总结Kafka是什么.mp4 (44.82MB) [8.5]8-5Kafka在大数据中的典型使用场景screenflow.mp4 (32.31MB) [8.6]8-6图解Kafka架构.mp4 (122.51MB) {9}第9章工欲善其事必先利其器：Kafka部署及监控 (9.1)9-10【面试官来啦】面试讨论题.pdf (28.75KB) [9.1]9-1本章概览.mp4 (8.19MB) [9.2]9-2动起我们的小手进行单节点单Kafka的部署(上).mp4 (14.39MB) [9.3]9-3动起我们的小手进行单节点单Kafka的部署(下).mp4 (106.30MB) [9.4]9-4kafka-topics命令行核心参数讲解.mp4 (55.19MB) [9.5]9-5KafkaTopic命令行操作.mp4 (64.33MB) [9.6]9-6Kafka生产者消费者命令行操作.mp4 (40.11MB) [9.7]9-7动起我们的小手进行单节点多Kafka的部署.mp4 (108.77MB) [9.8]9-8单节点多Kafka脚本命令测试(1).mp4 (20.95MB) [9.8]9-8单节点多Kafka脚本命令测试.mp4 (20.95MB) [9.9]9-9Kafka监控部署及使用.mp4 (50.85MB) 课件.zip (88.32MB) pan.quark.cn 夸克网盘是夸克推出的一款云服务产品,功能包括云存储、高清看剧、文件在线解压、PDF一键转换等。通过夸克网盘可随时随地管理和使用照片、文档、手机资料,目前支持Android、iOS、PC、iPad。 8

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