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
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│ 023__Flink理论_FlinkDataStreamAPI（九）RedisSink.mp4*q!|$Q)x#J$a4S
│ │ 024__Flink理论_FlinkDataStreamAPI（十）ESSink.mp47R;b!O6d*X i)w
│ │ 025__Flink理论_FlinkDataStreamAPI（十一）JDBCSink.mp4”C0|)s&y7}-E9@7|8m4f M(M
│ │ 026__Flink理论_FlinkWindowAPI（上）概念和类型.mp4
│ │ 027__Flink理论_FlinkWindowAPI（下）API详解.mp4
│ │ 028__Flink理论_Flink时间语义.mp4
│ │ 029__Flink理论_Watermark.mp43T-{%y-g(p+D4G: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[-^3Z!g0m*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）ProcessFunction.mp4
│ │ 034__Flink理论_Flink底层API（中）ProcessFunction编程示例.mp48d&c4}.q(H1Y/^”n
│ │ 035__Flink理论_Flink底层API（下）侧输出流.mp4(~7k0U&k/y4C
│ │ 036__Flink理论_Flink状态管理（上）算子状态和键控状态.mp42e6J+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.mp44d2I+J:x*W3{6[0p
│ │ 043__Flink理论_Flink状态一致性（上）.mp45x.U J,p1v:?,E
│ │ 044__Flink理论_Flink状态一致性（中）端到端状态一致性.mp4%U:c7m7W8N#l
│ │ 045__Flink理论_Flink状态一致性（下）Flink-Kafka端到端状态一致性.mp4,E7b8U3d(Z’M:g5Q7p)a,L
│ │ 046__Flink理论_TableAPI和FlinkSQL简介.mp4
│ │ –j”P/^2D”I
│ └─2 II_项目_电商用户行为分析(l:q5w9B![1K)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+[2u5~”j&C0{7T”`%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/H9f2h-|0Z
│ 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!@*[5~0u7n0Q/R/u2o
│ 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”t3Y;l9x9I4U6~0_’f
│ 064_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计（上）.mp4‘C(H5W)_-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）.mp44v)Q+J4d#c
│ 070_电商用户行为分析_登录失败检测CEP实现.mp41h’S”L2Z”`”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$U2N%q+j9K.L
│ 073_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程（上）.mp4”A d*e%k8H
│ 074_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程（下）.mp43y#\8c)E%b!B*q”L”i2F
│ 075_电商用户行为分析_实时对账（上）.mp4
│ 076_电商用户行为分析_实时对账（中）.mp4*[!a(R2S$w)@$B$`2P
│ 077_电商用户行为分析_实时对账（下）.mp49U#f)a(_0T)x#g
│ 078_电商用户行为分析_实时对账Join实现及项目总结.mp48v!c7B*{1L3M6f$K
│
├─2.笔记
│ ├─1I_理论_Flink基础
│ │ 1_Flink简介.pptx
│ │ 2_Flink运行架构.pptx8N1M2n8z Q’v1h!|
│ │ 3_FlinkwindowAPI.pptx
│ │ 4_Flink中的时间语义和watermark.pptx
│ │ 5_Flink的状态管理.pptx
│ │ 6_Flink的容错机制.pptx
│ │ 7_Flink的状态一致性.pptx
│ │ 8_FlinkCEP简介.pptx2W9T7I o-^,n7G”v b
│ │ 尚硅谷大数据之flink教程.doc%?2z0b/H2B8O;s
│ │
│ └─2II_项目_电商用户行为分析8k8D8p(u”z-p
│ 尚硅谷大数据技术之电商用户行为数据分析.doc*`3s)q3W.X-u/A.H
│ 电商用户行为数据分析.pptx#]5x1E’N#B$@1l6p
│
├─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^%?)l0L2_ s7C;?3i;C
│ │ scala-2.11.8.zip/b)j5[*x&~,p$q#X2a#x
│ │
│ └─II_扩展学习资料;1j6r&y(s$V+j6k6N
│ StreamProcessingwithApacheFlink.pdf;c(j’T N#C’V
│
└─4.代码1C1o”I0|1w3D7a4\0t
│ FlinkTutorial.rar
│ UserBehaviorAnalysis.rar
│
└─Data#C7M7n%K/E-Z*c
AdClickLog.csv
apache.log;@4Y*q.~:P
LoginLog.csv6}”{5Y3]6i3a+v
OrderLog.csv3y’\*c5m%h9C
ReceiptLog.csv
UserBehavior.csv.,
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