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===============课程目录===============: ? T n1 F& g( Y' B
(1)\1、离线；目录中文件数:134个
6 f4 ~/ r! k4 `├─01-kylincube优化-确定cuboid数量与cubesize.mp4. ^' t$ k, e( o Z. w, v
├─01-今日课程内容和课程目标.mp4' D8 ]5 f$ O. ^+ h- ?- A
├─01-今日课程目标与课程内容介绍(1).mp4
2 x5 r' R& ?: f& L& O├─01-今日课程目标与课程内容介绍.mp44 r: J6 ]1 o6 A+ U; \1 \' B3 O; W
├─01-课程目标.mp4! M1 r2 G D7 c% |: F! p5 W% G
├─01-课程目标与课程内容介绍.mp4& s' S# s3 m! X8 y4 y7 W, V) }
├─01今日课程目标与课程内容介绍.mp4
' D2 A4 ]3 z7 F, d' c2 S$ I [├─02-cube优化-衍生维度.avi
' L7 g& u- [& u; N% r" o3 p├─02-kylin简介以及应用场景.avi
" b/ n, @: @! r$ P7 z% q├─02-数仓维度建模设计.avi, S0 M* P* X. U, O3 |9 q6 {' R
├─02-生成明细表数据.avi1 ]- l' N/ s8 d
├─02-电商行业与电商系统介绍.avi: B8 V* k% t' `7 d# V; x
├─02-网站流量日志获取方式介绍.mp4; A. l9 v; H: o
├─02-订单时间维度指标需求分析.avi# f/ j) t* J% u0 r' i* H, X
├─03-cube优化-聚合组.avi, M2 B: l5 u6 }% N
├─03-kylin的优势以及数据流程图.avi
; C5 t# B/ i/ P& ~1 S8 s! l8 u1 U├─03-使用kettle生成日期维度数据.avi) N9 U; }2 }. D' b0 m1 O! a
├─03-埋点js自定义采集原理分析.mp4
1 i: K2 _* w: U2 x9 \├─03-数仓为什么分层.avi
! I3 L e4 [. S& }! f7 e├─03-数仓项目整体技术架构介绍.avi
' n0 v6 |2 B1 E- w% m2 [1 `├─03-流量分析常见指标-基础级-复合级指标.avi4 f& f8 O1 f3 ^9 @+ n. n8 f2 c
├─04-cube调优案例.avi
, i5 {. V: x: T. p: s├─04-kylin的安装.avi
2 _$ N* o9 b8 y" ^; d, P7 g├─04-常见流量分析模型.avi
/ ?+ v' A Q2 j% @; P/ b├─04-数仓分层思想和作用.avi7 o- t* H/ I8 J6 m
├─04-数仓项目架构-kylin补充.avi3 w) e/ G: y0 F/ m v& F
├─04-网站流量日志-flume采集.mp4: T% U) C& }/ E
├─04-订单指标时间维度分析--每个季度.avi: d: \& |( m( s1 h4 C2 ^
├─05-flume采集核心配置介绍.mp4# s7 C. I" U0 `- |; H
├─05-kylin入门案例.avi/ B4 F: y& c: H& t5 }3 R! h
├─05-kylin接入数仓开发.avi
% `& o9 ^4 j/ j$ |$ n9 t├─05-基础级指标统计.avi. X6 {& |, k! U/ O5 B4 Z, [4 E
├─05-数仓中表的分类和同步策略.avi9 ?3 o3 ^: {8 g# E. _
├─05-数仓具体技术介绍与项目环境介绍.avi- q3 @" T: G3 [- c! x
├─05-订单指标时间维度-每个月-每个周-休息日节假日工作日.avi, `7 Q4 _& g( u& ^+ K3 I6 t
├─06-apache superset简介.avi
# _) Z6 t/ }6 j├─06-flume采集程序启动验证.mp4
! J/ V2 |0 v+ a7 l3 f& S: b: _├─06-kettle的介绍与安装.avi+ ^# ?5 B+ E6 l: G5 O' W
├─06-kylin入门案例结果验证.avi
$ d' P: f2 n. K8 ?├─06-基础级指标多维统计分析.avi2 a, D/ c3 S% q+ `
├─06-数仓中表字段介绍以及表关系梳理.avi
- Y( E8 w1 M2 Y# M/ T. _+ A├─06-订单指标区域维度和分类维度需求分析.avi- E0 z% N9 W) `, J7 U
├─07-flume采集输出hdfs目录分析.mp4* Z& Y+ E" P0 ^( O' P
├─07-kettle的入门案例.avi1 V6 R3 F g l) s: n
├─07-kylin入门案例-多张表.avi
_( z+ j7 `& }0 D' }9 F├─07-superset的安装.avi7 J4 t# H9 b) J8 u$ @4 w
├─07-复合指标统计.avi
$ A6 |) m4 w) G' c7 ^5 ]0 T7 N├─07-店铺区域维度数据拉宽.avi
2 O- u0 [! d: P( r├─07-项目环境初始化.avi- k! {3 \" {, f
├─08-flume自定义拦截器代码编写.mp4& G& R2 j4 a+ } _" m
├─08-kettle输入组件之json输入与表输入.avi( t# m U, B% G9 u, o
├─08-kylin入门案例-一张事实表多张维度表.avi
( F/ B) w# _& g$ j├─08-superset入门案例.avi) ?# C3 ^% N% K# H5 Q/ ?
├─08-分组topn问题-开窗函数.avi$ X1 b" C' u* l1 n: W! T6 Q
├─08-商品分类表维度数据拉宽.avi+ {8 V' ?$ a; L* s- k) j4 k( V. e7 W
├─08-缓慢变化维问题以及常见解决方案.avi/ w$ ~. a( s- l; e) x1 b
├─09-flume自定义拦截器启动验证.mp4% [1 U3 ?. Z f
├─09-kettle输入组件之生成记录组件.avi+ t4 Y6 D- E1 l7 y/ O4 }
├─09-kylin维度和度量以及cube与cuboid.avi
3 s* ^. e) |- R' ^ \├─09-superset菜单功能介绍.avi. E( A+ J# M) m
├─09-事实表维度数据拉宽操作.avi
/ F" i5 q2 a0 ]$ U1 N$ n$ l├─09-受访分析.avi
' n. [3 [/ L2 w I1 ]% P- B% S( T' k├─09-商品案例-每日全量采集方案.avi7 m: e( E. l9 u1 U* I7 | m7 L
├─10-ETL处理pageview-visit模型介绍及实现思路 .mp46 W/ e* S0 R8 Q$ R
├─10-kettle输出组件之文本文件输出.avi% |4 \* x% d' X2 t3 n( x
├─10-kylin工作原理-技术架构.avi, l+ g- c' u! s! _
├─10-superset订单案例实战.avi' q4 \0 y; I8 a. D
├─10-全国无商品分类维度指标统计.avi* D" C4 }$ c* s& D' U) A
├─10-每日全量案例实现.avi( z/ J. i3 C/ f/ P
├─10-访客分析.avi9 B' {8 W6 x3 K
├─11-ETL处理-创建hive表接收ETL处理后数据.mp4' E* r7 N/ W$ O2 s( Z1 X
├─11-kettle输出组件之表输出插入更新删除组件.avi; J* a: y7 X, I) R
├─11-kylin全量构建与增量构建介绍.avi
7 u/ }# L w! s8 a2 f2 C├─11-superset dashboard实战.avi
3 n" {3 r# G( q4 N9 _- W1 h2 X" [├─11-全国一级商品分类维度指标开发.avi
+ J3 o3 J9 w4 e% n5 D7 `) k├─11-拉链表技术介绍.avi
$ X5 Q6 m3 y$ l! _├─11-访客visit分析.avi
3 b( A7 N" v) U$ }├─12-ETL处理代码-普通版本-数据清洗过滤实现.mp4- o: P% U3 `; W: W- P. l
├─12-kettle整合hadoop.avi9 a- d! s: X5 R* W$ c* A) s
├─12-superset的权限控制.avi
; p3 t3 F9 l6 @6 ^% ~├─12-增量构建model准备.avi, x% _7 B# |$ }, ~2 D( G9 g" U
├─12-大区二级商品分类维度指标统计.avi/ ~: m( Q1 E F
├─12-拉链表技术实现-第一次导入数据到拉链表.avi! ^! G7 W _2 X7 Q4 H- a
├─12-数据导出.avi
6 J: f. X2 D- p- J& x├─13-ETL处理代码-普通版本-pageview模型实现.mp4! B: `: W. z3 s/ l# w: F
├─13-kettle-hadoopfileinput组件.avi
' G+ y# e0 A9 ?2 h. o├─13-kylin中cube增量构建演示.avi
* L( l! A+ b9 q; ~├─13-superset业务开发.mp4+ X8 k" z5 E5 n9 G0 Q9 s
├─13-工作流调度和实现方式.avi
0 C T5 t+ i& R7 J├─13-拉链表技术实现--历史数据更新.avi
* F0 t( O* p' E J├─13-用户订单行为指标需求分析.avi
- d( ?4 b$ s8 \8 R9 U├─14-ETL处理-订单时间标志宽表处理.avi
: v1 C$ E' D% a5 O9 k├─14-ETL处理代码-visit模型以及程序运行验证.mp4
; A9 q# u) `& c/ U# g├─14-kettle-hadoopfileoutput组件.avi
! K# e$ V5 z, W+ ?3 k├─14-kylin增量构建restapi方式.avi( M6 y, m/ D; w! W& u
├─14-拉链表技术实现-新增数据插入以及合并.avi
, Y& [. R$ H1 G, ]2 f. m2 ?├─14-数据导出脚本编写-第一部分.avi
8 p& n' d, }4 V; K% r$ a├─15-ETL处理代码-数据倾斜解决思路.mp47 T6 T+ t6 ]- ?+ c- J! C
├─15-kettle整合hive.avi) g4 e K# N% a) E; ^
├─15-kylin碎片管理-手动合并.avi
+ Y C3 x5 E6 D* r3 r├─15-商品维度数据第一次全量导入拉链表.avi
3 ?, C+ w. Q# r├─15-数据导出脚本编写-第二部分.avi
* W- z# O. \) Y; Q├─15-用户订单行为指标开发一.avi6 e, o+ E7 M1 W
├─16-ETL处理代码-数据倾斜版本-rangepartitioner均匀分区实现.mp4
1 u" F8 {/ I" u) m" `7 K0 W├─16-kettle-hive表输入组件.avi& {" N! B1 i! `8 f9 q' ?
├─16-kylin碎片管理-手动删除segment.avi
7 }. E# {; Q s; ], L. y├─16-商品维度数据第二次增量导入.avi/ r- y/ H3 G9 g8 @4 t! ]4 w
├─16-增量抽取数据脚本编写.avi0 V$ f _9 Y; G4 m) v8 z) _8 a* }
├─16-指标开发第二部分.avi% a0 ]3 z5 V' k: y
├─17-ETL处理代码-数据倾斜版本-第一次生成sessionid.mp45 x) n {/ A; o* i
├─17-flume启动停止脚本与数据预处理脚本.avi
! s0 T( p5 Q: w5 j- P/ _├─17-kettle-hive表输出组件.avi$ M! B/ V. O+ r$ T9 D
├─17-kylin碎片管理自动合并策略及案例.avi
6 \# t. r m( |) H├─17-周期性事实表同步操作.avi6 L4 z0 q" q" B2 h, G
├─17-指标开发第四部分.avi
& m' s' R' N, F2 ~├─18-ETL以及指标计算脚本编写.avi
. ^6 e# V) P: @& z7 K├─18-ETL处理代码-数据倾斜版本-使用累加器修复分区边界.mp4& n2 h; ]- h" A
├─18-kettle执行hivesql组件.avi
U- C7 w J- C. Z! i: }8 }0 L. p├─18-kylin自动保留策略以及案例.avi: m. _, A' X% |' p- P1 q. a
├─18-其余表增量抽取.mp40 L- x+ W' Z1 ?8 H
├─18-创建ads层指标表存储数据.mp41 k/ X0 Y# E# G% m* P6 x
├─19-azkaban定时调度job编写.mp4
( [& K& u- a7 Q8 _ w8 i; s├─19-ETL处理代码-数据倾斜版本-边界修复验证.mp4
+ V0 F* [ c3 w: t" c" l├─19-jdbc方式查询kylin.mp4
: x+ D- f/ j, G├─19-kettle转换组件之值映射增加序列字段选择.avi
8 s' A3 i- H0 Z) t) U5 g5 V├─20-ETL处理代码-数据倾斜版本-最终实现以及验证.mp4% M4 y0 t, x3 O6 p( t5 q
├─20-kettle流程控件-switchcase组件.avi
! K; z/ u* |- k├─21-kettle流程控件-过滤记录组件.avi
7 y' H7 S9 w% a9 F# M# ^├─22-kettle连接组件.avi
- ^& j6 d! o( v* r# E3 l├─23-kettle的作业介绍.avi
5 [; _. F7 W) ^├─24-kettle-转换命名参数.avi7 X6 k, K5 s% c5 o% A/ {% }! x( z
├─25-linux部署kettle.avi& H# A; G1 @- J
├─26-pansh执行转换任务.avi
9 {8 `4 L/ I5 A, G* I7 J' y├─27-kitchensh执行转换任务.mp4$ |! G6 J- t( v. I, `2 z6 ~
(2)\2、实时；目录中文件数:89个
. N. T2 W0 P+ M! C a: p├─01.【实时数仓-day01】课程目标.mp4
& c3 @6 ? W" o c5 c: ?: s├─01.【实时数仓-day02】课程目标.mp4
' [# M# T8 a; N9 |: p* Z8 d/ i1 s├─01.【实时数仓-day03】课程目标.mp4. C0 Q- P4 X P; |
├─01.【实时数仓-day04】课程目标.mp4
8 k8 m0 g7 \+ p; `2 c. d├─01.【实时数仓-day05】课程目标.mp4
Q: ]* M% Z6 H) T- x1 |├─01.【实时数仓-day06】课程目标.mp4
3 S7 Y6 }: T) x$ ~├─02.【实时数仓-day01】实时计算应用场景和技术选型.mp4
+ P1 X) i7 \& e# f1 x├─02.【实时数仓-day02】canal服务端的ha设置及演示.mp4
! C! v/ t0 o7 L' W, G ]├─02.【实时数仓-day03】实时ETL-Flink程序解析Kafka中的ProtoBuf.avi' y$ b9 x7 l/ `
├─02.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-定义拉宽后的点击流对象样例类.avi
6 U/ N1 l$ i9 F$ A2 |# d2 n% J5 n0 b├─02.【实时数仓-day05】Phoenix的介绍.avi* b8 I9 F3 q/ r/ f8 ~% k$ Y% `
├─02.【实时数仓-day06】Druid-jdbc操作Druid.avi# M. m- M/ w$ L* y* u6 K) S3 P
├─03.【实时数仓-day01】项目实施环境.mp4
. e' G/ H* \9 J7 P1 N1 W├─03.【实时数仓-day02】canal客户端的ha配置.mp4
$ q, j. b* d* Z. q├─03.【实时数仓-day03】实时ETL-维度数据的样例类定义.avi% B" T" Y# f% r6 C
├─03.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-实时拉宽实现方案.avi
. @+ V; N2 ^, f1 P4 V├─03.【实时数仓-day05】Phoenix的安装部署.avi5 E, _! y3 J7 R
├─03.【实时数仓-day06】Druid-点击流日志指标分析.avi
9 j7 O, g1 T# a! D7 W9 i% Y- N├─04.【实时数仓-day01】需求分析介绍.mp4
0 S1 k' T% O: Q. s├─04.【实时数仓-day02】项目开发-环境初始化.mp4* A: V8 B) U6 @6 s$ D
├─04.【实时数仓-day03】实时ETL-维度数据的全量装载.avi- w0 E9 G$ k; b9 m: Y3 G
├─04.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-点击流日志转换成对象.avi
6 z( L( W' `. C/ w% M6 U├─04.【实时数仓-day05】Phoenix的入门案例.avi
+ h u3 p2 l, x6 T8 x" u7 ` `├─04.【实时数仓-day06】Druid-订单数指标分析.avi
I0 H& u# V) T1 l3 [3 T├─05.【实时数仓-day01】常见的软件工程模型.mp4( v0 u5 z' M7 m
├─05.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-环境初始化.mp43 S/ q7 l1 s) p; G
├─05.【实时数仓-day03】实时ETL-维度数据的增量更新.avi
% b$ z! U* e% J├─05.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-将点击流对象转换成拉宽后的点击流对象.avi; Y- r4 x2 }; q% g, k! m3 a/ ]" g& C
├─05.【实时数仓-day05】Phoenix创建与Hbase的映射.avi
& v) o! h0 k' J4 |! K* k" e" ^├─05.【实时数仓-day06】导入数据可视化项目模块.avi, H6 ~& V. y1 y2 i+ Y( Z7 Y9 Y: w e9 V
├─06.【实时数仓-day01】实施方案.mp4
) H @0 n' ?4 D7 b├─06.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-核心代码编写.mp4( p7 g0 l' f; ?( g0 ?2 J8 \; e* F
├─06.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETL引入logparsing框架介绍.avi
& { z0 w, _; k K! S├─06.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-将拉宽后的点击流对象写入到kafka集群.avi
/ [6 Q8 {: w( I- [2 t2 b" a" v├─06.【实时数仓-day05】使用Phoenix构建二级索引加快查询效率.avi5 @ K, f- P0 x( m# ]/ c' q. u
├─06.【实时数仓-day06】Druid的架构和原理-索引服务介绍.avi- X( [0 [+ m7 t( S: [- J
├─07.【实时数仓-day01】实时数仓的整体架构.mp4& r7 c. @" b+ {" m T( k
├─07.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-自定义序列化.mp4
0 |1 b2 ~ Y2 V$ E1 w g0 ?. b+ Q├─07.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETLlogparsing官方案例介绍.avi9 b, M" c. G: _) K; }8 ?
├─07.【实时数仓-day04】实时ETL-点击流ETL-阶段总结.avi
; r! S) S7 R5 ]├─07.【实时数仓-day05】Phoenix-使用订单明细创建Phoenix映射表并jdbc连接Phoenix.avi
0 j7 W6 _4 A' C P- T2 g├─07.【实时数仓-day06】Druid的架构和原理-存储服务和查询服务节点介绍.avi9 g1 e5 t0 o3 S2 g
├─08.【实时数仓-day01】canal的介绍.mp4
9 K0 ^% y# `- \' A- w1 m1 X├─08.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-binlog的protobuf序列化实现.avi) e- _) o9 E$ i* \! q6 B
├─08.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETLlogparsing入门案例.avi
' B4 ?8 ~' Z K W9 w9 s5 l0 N3 D├─08.【实时数仓-day04】实时ETL-订单ETL-订单实时ETL业务开发.avi
7 i, D ?2 S ^# u├─08.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细实时ETL需求分析.avi2 x2 c" ]+ k. x4 T' v
├─08.【实时数仓-day05】Flink的程序优化.avi0 s3 X/ N0 t9 I4 W1 d
├─08.【实时数仓-day06】Druid的架构和原理-Druid数据存储.avi# P6 S$ j& o1 Q, j$ M
├─09.【实时数仓-day01】canal的安装部署.mp4( h- c* v4 D# V/ t* W' n
├─09.【实时数仓-day02】项目开发-canal客户端-将binlog日志使用protobuf序列化后写入kafka集群.avi
9 e$ N3 N4 R: y├─09.【实时数仓-day03】实时ETL-点击流日志ETLlogparsing框架应用到点击流日志样例类中.avi
1 ]( G! o D8 |- b├─09.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细样例类定义.avi* f' u# {+ N+ }( f- t# P
├─09.【实时数仓-day05】Druid的介绍.avi# f' D6 g, t. a U1 X6 k
├─09.【实时数仓-day06】superset的介绍.avi
5 i+ }9 k* T: ^5 d& {6 x├─10.【实时数仓-day01】canal的客户端代码编写.mp4
* `& O6 l0 p O% H/ N; g├─10.【实时数仓-day02】项目开发-实时ETL-环境初始化.avi" P( m( p4 e4 } o' T( P* }1 }
├─10.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细异步请求关联维度表数据.avi
3 p( |- a8 G: h' Y+ w% m├─10.【实时数仓-day05】Druid的安装和部署.avi
7 ~/ Z3 [9 Y2 R7 t: p7 ~├─10.【实时数仓-day06】superset的安装部署.avi5 f6 `, V9 A( K2 ]0 ~
├─11.【实时数仓-day01】canal的客户端测试.mp43 T: M$ T5 ?1 {3 z* ]
├─11.【实时数仓-day02】项目开发-实时ETL-Flink流式计算程序的初始化.avi
9 h+ ]+ o# Q( g6 |& F7 f; F% w├─11.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-异步IO的原理.avi% p. v. H% n) e: w1 l6 }
├─11.【实时数仓-day05】Druid-Druid的入门案例.avi: s% o. E, f1 [2 I2 u5 x) F1 P
├─11.【实时数仓-day06】superset的入门案例.avi
/ |- G, G" ]4 w: b3 `├─12.【实时数仓-day01】potobuf数据格式化的引入.mp4! {3 x6 G2 p) Y# }6 k
├─12.【实时数仓-day02】项目开发-实时ETL-根据数据来源封装ETL基类.mp4' {0 y0 x+ h v' ?2 X
├─12.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-将订单明细数据写入到kafka集群.avi
1 Y6 K; a3 ^" O+ D3 `7 q- r├─12.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取本地文件案例.avi
* ]- L3 l" v2 t& V├─12.【实时数仓-day06】Mysql订单分析案例.avi3 S9 ]: o/ `" _4 w; O. C
├─13.【实时数仓-day01】protobuf的介绍及环境初始化.mp4+ m! T- i; S2 d% E* f3 X. p0 ?
├─13.【实时数仓-day04】实时ETL-订单明细ETL-订单明细实时ETL到hbase并测试.avi
1 l1 S w2 [2 A T├─13.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取HDFS文件案例.avi X8 M8 A+ }& o! M
├─13.【实时数仓-day06】superset的权限介绍.avi( N, B% n9 {" }1 z) H: M
├─14.【实时数仓-day01】protobuf的使用.mp43 I, l4 D+ d$ I; i
├─14.【实时数仓-day04】实时ETL-商品数据ETL-商品表数据实时拉宽写入到kafka集群.avi
& j! u, J+ P7 U1 Q' J6 \├─14.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取Kafka流式数据案例.avi$ @2 v& q1 a" L7 T1 M! w% c% [
├─14.【实时数仓-day06】superset的自定义角色.mp4
) O6 \# P% m2 a4 w: O├─15.【实时数仓-day01】protobuf整合canalClient.mp4
. B- e+ F/ c; l' j3 P├─15.【实时数仓-day04】实时ETL-购物车数据ETL-购物车数据实时拉宽写入到kafka集群.avi8 C6 c6 l/ U) \$ P# U( c! g( l7 a
├─15.【实时数仓-day05】Druid-Druid的摄取配置文件格式说明.avi
. n$ O6 r1 v% K$ k├─16.【实时数仓-day01】mysql的主备原理.mp41 a4 [( G8 R. |' o
├─16.【实时数仓-day04】实时ETL-评论数据ETL-评论数据实时拉宽写入到kafka集群.avi
" j8 h d. E2 Z# E├─16.【实时数仓-day05】Druid-Druid的数据查询.mp41 R: Y* y F& ?7 F# j* J
├─17.【实时数仓-day01】canal的工作原理及架构.mp4
+ v- [+ T6 C( ?; T& n├─17.【实时数仓-day04】实时ETL-导入数据模拟生成器.mp4 |& z$ A" S" c0 @8 p
├─18.【实数数仓-day01】canal的工作原理-客户端和服务端交互协议以及组件介绍.mp4
Q+ P0 {2 `5 A' k; n├─19.【实时数仓-day01】canal的工作原理EventStore.mp4& j: ]) h6 V6 K, l+ T
├─20.【实时数仓-day01】canal的工作原理Eventparser.mp4
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发表于 2022-7-1 02:48:01
