|
|
Java视频教程名称： 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 java自学网[javazx.com] Flink视频教程 it教程 Java自学网收集整理 java论坛
* [- k) o p/ n$ F# K8 b+ p百度网盘下载链接： |4 O4 A% z2 ?0 ^& C, S6 N
[/hide]密码: 5uei【解压密码：QQ40069106-3dbEktGH】% h" {2 m; {2 Y5 `3 b/ g
集数合计：78讲[javazx.com]
1 R6 z7 s" U; l" W& h7 r
0 _) v3 G% I9 J: w# u
- K* ?6 C% {7 o# I& z2 y; w2 ~( B链接失效声明：如果本链接地址失效，请及时联系站长QQ：40069106 ) l% r3 h% W$ A
如何获取资源：VIP升级： https://www.javazx.com/thread-10591-1-1.html$ s; b* P+ r: o3 B$ W7 U" k
VIP说明： 月度VIP：使用期限30天 U5 C: i' I4 F0 V
年度VIP：使用期限365天
; a& m; `7 l7 ? [2 p4 n+ Y0 C 终身VIP：使用期限永久
( ~% T2 a/ K( h6 S) y) c4 J; k7 P+ Z/ k
Java视频教程详情描述：
. c6 |& u9 k& }7 s1 V# w% {B0706《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》javazx.com 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 javazx点com java自学网整理 , G0 f! x5 H9 J2 @+ b7 o8 Z5 F% `3 k. T
5 y. Y+ k/ A9 ?5 e" r5 _$ x8 L" h
Java视频教程目录：
/ w& o/ g+ w) k+ P1 W4 O
/ t1 s! M% v* y) L* l3 z
│ │ 023__Flink理论_Flink DataStream API（九）Redis Sink.mp4
; P9 _* n5 k% W│ │ 024__Flink理论_Flink DataStream API（十）ES Sink.mp4
/ i1 s3 r; L! A& \9 u, H$ u│ │ 025__Flink理论_Flink DataStream API（十一）JDBC Sink.mp47 i# b' P4 w& `1 k' ^+ e6 w
│ │ 026__Flink理论_Flink Window API（上）概念和类型.mp4: F6 @4 n) e; N5 c4 G
│ │ 027__Flink理论_Flink Window API（下）API详解.mp4
* }3 h0 B4 _% D, f│ │ 028__Flink理论_Flink时间语义.mp4
2 h. u) h$ S! H( q$ z* a6 V│ │ 029__Flink理论_Watermark.mp4" f; f ?' g) W; \
│ │ 030__Flink理论_Flink窗口操作（上）简单测试.mp4
- s7 E* P& r, X2 @4 q( w- E: p│ │ 031__Flink理论_Flink窗口操作（中）事件时间测试.mp4
$ n1 A$ u& k/ S. B @│ │ 032__Flink理论_Flink窗口操作（下）Window起始点.mp4
1 N9 v) r. ^+ f│ │ 033__Flink理论_Flink底层API（上）Process Function.mp4
( ~8 s2 h" k9 u0 E( V│ │ 034__Flink理论_Flink底层API（中）Process Function编程示例.mp47 S) o- R1 H0 u1 S ]; F! E. a
│ │ 035__Flink理论_Flink底层API（下）侧输出流.mp4
1 Y+ l* f P- q9 M% ?7 s) Z, H│ │ 036__Flink理论_Flink状态管理（上）算子状态和键控状态.mp4* R2 h2 M3 q" @# r/ K
│ │ 037__Flink理论_Flink状态管理（下）状态后端.mp4
( K' _3 P3 \% B0 l7 z│ │ 038__Flink理论_Flink状态编程（上）.mp46 Q0 x z8 A" e4 ?: e! t
│ │ 039__Flink理论_Flink状态编程（下）.mp4
! f, w3 G/ Q6 v$ U【Java自学网 www.javazx.com】
+ K+ I, n7 P5 u│ │ 040__Flink理论_Flink容错机制（上）检查点.mp4
, ?8 a) w4 ~* I' B│ │ 041__Flink理论_Flink容错机制（中）检查点算法.mp4
- M9 K; I2 n7 Q) g│ │ 042__Flink理论_Flink容错机制（下）检查点配置.mp4
4 A2 n# ^2 {; p. d6 X: B7 G) p│ │ 043__Flink理论_Flink状态一致性（上）.mp49 F& g4 B- A1 F1 v8 p' S7 N. {
│ │ 044__Flink理论_Flink状态一致性（中）端到端状态一致性.mp4. ]( ?7 m8 I% d9 D+ k
│ │ 045__Flink理论_Flink状态一致性（下）Flink-Kafka端到端状态一致性.mp4
+ b. s* B! P% ?! V│ │ 046__Flink理论_Table API 和Flink SQL简介.mp4
; m1 E) n3 n% C9 Q7 ?9 J- T│ │
# N* C2 k% B2 v @8 E8 r/ y3 Z& a│ └─2 II_项目_电商用户行为分析7 l) L) M$ b) x
│ 047_电商用户行为分析_项目简介.mp4
% Q. [" _0 ]% M9 o# @│ 048_电商用户行为分析_实时热门统计流程分析.mp4
0 A9 Y j3 N! e/ g6 b│ 049_电商用户行为分析_其它模块需求分析.mp4
0 ^0 I, ~5 q4 B+ I' C│ 050_电商用户行为分析_常见指标汇总.mp48 j: Z' f! n* k/ d; j
│ 051_电商用户行为分析_实时热门商品统计（一）.mp4/ D+ ?6 v7 ?7 {5 Y( d
│ 052_电商用户行为分析_实时热门商品统计（二）.mp44 C' I8 f7 Q- C
│ 053_电商用户行为分析_实时热门商品统计（三）.mp43 G& b0 k$ O2 x O9 V& m0 g) G
│ 054_电商用户行为分析_实时热门商品统计（四）Kafka测试.mp42 ^; r9 b0 {: V- a. Y# X. |/ T& ~
│ 055_电商用户行为分析_热门页面统计（上）.mp4& A$ l2 Y3 H* m- {
│ 056_电商用户行为分析_热门页面统计（下）.mp4% g% C" X4 y( |7 K% v
│ 057_电商用户行为分析_PV统计.mp4/ u, }( Y! E/ g
│ 058_电商用户行为分析_UV统计.mp4
% R2 }' D) }% N$ x) |; P│ 059_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（上）.mp4
6 d$ @' m4 X: O, l# U. g; G \│ 060_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（中）.mp4, F- A9 K) Z4 i, |
│ 061_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（下）.mp42 B% n7 g6 U1 E
│ 062_电商用户行为分析_APP推广渠道统计（上）.mp4# _0 w. ^2 v+ z2 S3 q, S
│ 063_电商用户行为分析_APP推广渠道统计（下）.mp4* }1 k8 `3 W$ s. c5 w4 x$ G
│ 064_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计（上）.mp4$ S2 S/ l1 V* T$ i' q- _
│ 065_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计（下）.mp4
, i; p$ R9 y7 d3 M│ 066_电商用户行为分析_登录失败检测（上）.mp4
" m$ X3 V: u+ G3 C D. ]. s│ 067_电商用户行为分析_登录失败检测（下）.mp45 j5 [* j9 E' I D9 @
│ 068_电商用户行为分析_CEP简介（上）.mp47 k. A1 G7 } V: |" K/ O: E
│ 069_电商用户行为分析_CEP简介（下）.mp4( [6 }' x3 k4 [3 J
│ 070_电商用户行为分析_登录失败检测CEP实现.mp4
* g3 P0 R/ W& [0 |4 W" P│ 071_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现（上）.mp4
( j" w/ r! B( }* A│ 072_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现（下）.mp4% b7 Z; _3 n2 s6 W9 @
│ 073_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程（上）.mp4
" Q; R+ k3 M: X8 {3 M& w. a│ 074_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程（下）.mp4
8 R- y* P& ~! F3 A* Z3 G7 i9 {1 k: M│ 075_电商用户行为分析_实时对账（上）.mp4
: N: _' q- m8 n2 P' N0 a2 p: k│ 076_电商用户行为分析_实时对账（中）.mp4: ]* R& {* A1 {, O! C9 T
│ 077_电商用户行为分析_实时对账（下）.mp4! G; C' v: y" Q& ^5 [' i
│ 078_电商用户行为分析_实时对账Join实现及项目总结.mp45 {8 z) I6 z3 n2 C; i$ {$ ]# `3 u
│ # ?1 m' {- @( @
├─2.笔记
1 s4 @* Y B$ l0 b- p. I* _9 k│ ├─1 I_理论_Flink基础! e, N$ I5 ?$ o4 f0 G# Y& Y; G
│ │ 1_Flink简介.pptx7 M- R5 w" t! g" i# m: w; f
│ │ 2_Flink运行架构.pptx* L" Q/ L" n" ~* t8 X
│ │ 3_Flink window API .pptx7 D( r ?) T# y: w- V
│ │ 4_Flink中的时间语义和watermark.pptx
' v% q1 b- f v( p│ │ 5_Flink的状态管理.pptx
: m; ^! O5 K" \" o3 J8 U/ d│ │ 6_Flink的容错机制.pptx8 x5 g9 c4 t1 L! s; {
│ │ 7_Flink的状态一致性.pptx
, }$ ~" A4 @6 k( n/ Z0 o│ │ 8_Flink CEP简介.pptx+ A! N* f9 p( A% l! _2 y
│ │ 尚硅谷大数据之flink教程.doc
* Y* Z+ d/ k1 e+ L& e4 B│ │ / u5 U9 ?2 P( v8 {8 P" W
│ └─2 II_项目_电商用户行为分析" e5 \( U- p1 | O8 _
│ 尚硅谷大数据技术之电商用户行为数据分析.doc) i+ ^6 _4 }, A0 {( {- @1 o" |
│ 电商用户行为数据分析.pptx
4 v7 T# y8 c% N% c: U8 ]( ^│
( o3 o8 N& g. R' v3 J/ f; j. V; m├─3.资料
5 U9 G( C) C# ?; |9 e, U: \│ ├─I_工具" ~- A+ o* s( Q$ N/ O" X
│ │ flink-1.7.2-bin-scala_2.11.tgz, ^* G4 y0 }0 \0 J/ W- W
│ │ kafka_2.11-2.1.0.tgz6 Z7 q0 [% r2 z' H9 _. s
│ │ scala-2.11.8.zip: \$ ?1 e+ c, L, {; e
│ │ & C) w2 G2 [8 X( C1 ^7 A$ r
│ └─II_扩展学习资料;
9 f T8 @1 z" ?" e) B│ Stream Processing with Apache Flink.pdf1 I0 i$ V# p- q4 B% x& V
│
3 W3 J" i5 Q4 T5 O& C└─4.代码 S6 \- [4 Z* D! @/ ]( l# W5 }
│ FlinkTutorial.rar- A$ g! p: g8 P, p% n
│ UserBehaviorAnalysis.rar
) f. T: ^# J! G' I: v │ + s0 s* x: m9 D* u
└─Data$ H) F _ n) m. }8 q, \0 o- T
AdClickLog.csv
3 H- j1 X0 w3 s apache.log
3 d2 p6 Z) V1 N3 r9 [7 L. K5 D! } LoginLog.csv
9 e* B/ v+ j- h0 t" s- G8 \/ m4 W OrderLog.csv- J+ w4 s L, s1 w- Z
ReceiptLog.csv
/ R# T/ J+ @3 k4 { UserBehavior.csv.. a- {+ ]* M& W$ p; s1 O
8 j1 r ~& P5 u4 v
* ? [) f9 W0 r$ a8 T
# q" t! h% l2 M K& M
/ Q( ^4 g: u+ r+ U6 \" ^* H
1 g0 t; {8 }% } |
|
[复制链接]
发表于 2020-3-10 21:52:07
发表于 2020-3-10 22:02:24
嘻嘻嘻嘻嘻