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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
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Java视频教程目录：
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│ │ 023__Flink理论_Flink DataStream API（九）Redis Sink.mp4) C1 F, z1 K5 R" G! `, I9 Q
│ │ 024__Flink理论_Flink DataStream API（十）ES Sink.mp4
% p& y+ ^& `# y0 ?# D│ │ 025__Flink理论_Flink DataStream API（十一）JDBC Sink.mp45 T; @4 ?& X% F1 _8 f. I5 i8 Z
│ │ 026__Flink理论_Flink Window API（上）概念和类型.mp4# L5 G1 S# Z5 k' d: K
│ │ 027__Flink理论_Flink Window API（下）API详解.mp4
- w8 n! p6 l' Z) ~% c b" D9 V1 X│ │ 028__Flink理论_Flink时间语义.mp4
! j' @' v' v* Y! x Q9 [│ │ 029__Flink理论_Watermark.mp4
+ N% ~& M3 G. i6 |" R│ │ 030__Flink理论_Flink窗口操作（上）简单测试.mp44 o: b; O# H- u/ U0 s4 R: e- e
│ │ 031__Flink理论_Flink窗口操作（中）事件时间测试.mp4
0 d% `) }, Q6 R( f2 V! y" N2 ?) K│ │ 032__Flink理论_Flink窗口操作（下）Window起始点.mp4
. A3 j: s1 c( F4 i│ │ 033__Flink理论_Flink底层API（上）Process Function.mp48 m6 K* y: N- B0 @: [* k
│ │ 034__Flink理论_Flink底层API（中）Process Function编程示例.mp4
2 k4 L/ ]% p5 X│ │ 035__Flink理论_Flink底层API（下）侧输出流.mp4
/ y2 T9 L9 ^6 X+ Q6 r( Y$ m│ │ 036__Flink理论_Flink状态管理（上）算子状态和键控状态.mp4
" A6 W4 G% V4 B. |4 K9 c' E│ │ 037__Flink理论_Flink状态管理（下）状态后端.mp4
; q& @# k. E Q7 w, N- g│ │ 038__Flink理论_Flink状态编程（上）.mp4
8 e) S6 [8 K2 o+ X u2 S3 |│ │ 039__Flink理论_Flink状态编程（下）.mp4# s! _; m* c- ^$ A# c( ~/ o9 Z
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│ │ 040__Flink理论_Flink容错机制（上）检查点.mp4! ]! P7 V1 {( c- Z+ I# ?
│ │ 041__Flink理论_Flink容错机制（中）检查点算法.mp4* c# @' q6 \) A
│ │ 042__Flink理论_Flink容错机制（下）检查点配置.mp4- @' N1 f7 d1 d- {4 Q! C
│ │ 043__Flink理论_Flink状态一致性（上）.mp4
) I+ C6 w9 f/ K) l│ │ 044__Flink理论_Flink状态一致性（中）端到端状态一致性.mp4
b M8 i% p5 L2 Z% j: M+ k% r│ │ 045__Flink理论_Flink状态一致性（下）Flink-Kafka端到端状态一致性.mp44 O9 m. k( f0 K8 y5 u
│ │ 046__Flink理论_Table API 和Flink SQL简介.mp4
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│ └─2 II_项目_电商用户行为分析
* c J M/ B [│ 047_电商用户行为分析_项目简介.mp4
+ l* A( u' `3 z& ~$ n+ E│ 048_电商用户行为分析_实时热门统计流程分析.mp4/ ~ O- p+ r. X# C
│ 049_电商用户行为分析_其它模块需求分析.mp41 e W/ h) F& ]% V4 j
│ 050_电商用户行为分析_常见指标汇总.mp4
' f* ^/ t0 e: t* g6 L( p5 v│ 051_电商用户行为分析_实时热门商品统计（一）.mp4) Z7 u# \7 d, |* L I% A v
│ 052_电商用户行为分析_实时热门商品统计（二）.mp4* B* n/ n( ]6 Q, e( y: ?
│ 053_电商用户行为分析_实时热门商品统计（三）.mp4
8 c3 ^0 A. C" g. c4 A$ E│ 054_电商用户行为分析_实时热门商品统计（四）Kafka测试.mp4- Z1 h3 @; ?! L8 p, `9 _7 E( f0 A, _
│ 055_电商用户行为分析_热门页面统计（上）.mp4
/ \4 g5 j2 N' c; G8 _: H│ 056_电商用户行为分析_热门页面统计（下）.mp4
' O3 E! D( @0 G7 T: C: f│ 057_电商用户行为分析_PV统计.mp4
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│ 059_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（上）.mp4
7 I+ c1 A" V8 z j- i│ 060_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（中）.mp48 W, w+ }. b' R( p
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, @1 R- m. r8 k* o│ 064_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计（上）.mp46 l% I/ O9 I1 z6 }7 @) f' e& O! N6 Q6 y5 ^
│ 065_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计（下）.mp4
; x8 C3 k' I. j- c8 d│ 066_电商用户行为分析_登录失败检测（上）.mp4# ^$ w5 H# G* e, @8 Y7 H
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- ^, g7 p: S" w: N7 ~& M8 }( I│ 068_电商用户行为分析_CEP简介（上）.mp44 u- y' `* T3 t1 q+ o
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, R% q; y( B& }; @' J' g│ 071_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现（上）.mp4
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+ V. [7 i. E) ]! X4 B& p; h, Z│ 073_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程（上）.mp4
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( n# n/ e% v% m( B1 r1 z. J& ~│ 075_电商用户行为分析_实时对账（上）.mp49 O3 q6 Q' b7 m. x( i" W6 Y8 H
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& U% G; Z; E! d' J# c4 T3 R9 X│ 077_电商用户行为分析_实时对账（下）.mp4
1 L+ |' _+ ?+ a( H! A+ i' ]│ 078_电商用户行为分析_实时对账Join实现及项目总结.mp4# h0 ^! e+ M: j" P1 V1 L
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, |+ V. ~% V( N6 ?# ?$ Q5 s# ]├─2.笔记; L& j: U7 d% T) ^
│ ├─1 I_理论_Flink基础
% R" Z' X, D! D7 |/ T# Y│ │ 1_Flink简介.pptx
5 r! T$ |4 ^5 m, o; f, b6 }│ │ 2_Flink运行架构.pptx3 f8 ?" w7 x5 g
│ │ 3_Flink window API .pptx
) H, H1 x4 W% O& z: x5 H; k│ │ 4_Flink中的时间语义和watermark.pptx0 C2 h; f6 A5 z2 t: B; n! N5 l
│ │ 5_Flink的状态管理.pptx1 d1 k4 B' s9 h6 o, S$ U1 D3 U
│ │ 6_Flink的容错机制.pptx
9 B0 x( F/ I" M$ V( S│ │ 7_Flink的状态一致性.pptx
; q& s% q f' }│ │ 8_Flink CEP简介.pptx
/ w% E# f# p1 {8 j# A7 F│ │ 尚硅谷大数据之flink教程.doc6 ~9 Q( {3 I9 `8 P4 [; g
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# ?* Z8 j8 ]+ y: K0 R│ └─2 II_项目_电商用户行为分析" A9 T4 K) Z, v- e3 Y. X
│ 尚硅谷大数据技术之电商用户行为数据分析.doc
1 o0 y( V/ c9 T+ ^; W│ 电商用户行为数据分析.pptx
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9 d( ]& K, F7 `- W1 |1 S$ L├─3.资料
$ z. w% t) p7 N" O; l1 q( y8 r' s9 y│ ├─I_工具
; f1 w) A- ^1 S* c" \│ │ flink-1.7.2-bin-scala_2.11.tgz2 u: \8 f: O2 h. }+ I
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│ └─II_扩展学习资料;
V0 V6 E+ u+ [! V* n2 d│ Stream Processing with Apache Flink.pdf6 h1 o! E' w* f& ~" ]: V- f) x. ?8 W) j
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└─4.代码( v0 b2 b! `1 ?% @) i2 ?. d: b
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│ UserBehaviorAnalysis.rar
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