体系课-轻松入门大数据玩转Flink,打造湖仓一体架构|价值1299元|无秘更新中第23章

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体系课-轻松入门大数据玩转Flink,打造湖仓一体架构|价值1299元|无秘更新中第23章 1

课程介绍(A001073):

随着数据规模持续的高速增长,大数据基础设施技术从数据库、数据仓库演化到如今的湖仓一体架构,更成为未来新的架构标准。而Flink因为其优良的性能与广泛的适用性,也成为大数据核心技术之一。

本课程将从Flink零基础讲起,涵盖Kafka、ClickHouse、Hudi等热门技术栈,结合多种实时处理场景,构建当下最热门的数据湖、湖仓一体架构,助你轻松进阶大数据工程师!

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文件目录:

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│   ├─coding597-master.zip     374KB
│   ├─{10}–第10章深度剖析Kafka生产者:消息发送流程&API编
│   │   ├─(10.1)–10-20【面试官来啦】面试讨论题.pdf     203.32KB
│   │   ├─[10.10]–10-10Kafka分区策略结合源码分析进行功能验证.mp4     69.59MB
│   │   ├─[10.11]–10-11Kafka自定义分区器功能开发及测试.mp4     36.88MB
│   │   ├─[10.13]–10-13【经典面试题–必掌握】谈谈你对Kafka中的副本以及.mp4     69.48MB
│   │   ├─[10.14]–10-14【经典面试题–必掌握】谈谈你对Kafka中的acks.mp4     108.9MB
│   │   ├─[10.15]–10-15【经典面试题–必掌握】谈谈你对Kafka中的消费语义.mp4     24.17MB
│   │   ├─[10.16]–10-16精准一次消费实现之幂等性.mp4     74.8MB
│   │   ├─[10.17]–10-17精准一次消费实现之事务.mp4     34.25MB
│   │   ├─[10.19]–10-19Kafka中Topic内的Partition中数据的有.mp4     14.98MB
│   │   ├─[10.1]–10-1本章概览.mp4     9.68MB
│   │   ├─[10.2]–10-2【经典面试题–必掌握】生产者消息发送流程.mp4     138.17MB
│   │   ├─[10.3]–10-3生产者消息发送流程核心参数详解.mp4     68.25MB
│   │   ├─[10.4]–10-4生产者API开发之普通异步发送.mp4     94.84MB
│   │   ├─[10.5]–10-5生产者API开发之普通异步发送代码重构.mp4     42.28MB
│   │   ├─[10.6]–10-6生产者API开发之带回调的异步发送.mp4     29.64MB
│   │   ├─[10.7]–10-7生产者API开发之同步发送.mp4     15.75MB
│   │   ├─[10.8]–10-8Kafka的分区机制能为我们带来什么.mp4     63.76MB
│   │   └─[10.9]–10-9Kafka分区策略结合源码分析.mp4     43.3MB
│   ├─{11}–第11章深入剖析KafkaBroker:Kafka消息高效存储机
│   │   ├─(11.1)–11-8【面试官来啦】面试讨论题.pdf     200.61KB
│   │   ├─[11.1]–11-1本章概览.mp4     4.69MB
│   │   ├─[11.2]–11-2Kafka相关信息在ZK上的存储机制.mp4     89.08MB
│   │   ├─[11.3]–11-3Leader选择与ZK的关系.mp4     65.64MB
│   │   ├─[11.4]–11-4Kafka副本机制.mp4     71.09MB
│   │   ├─[11.5]–11-5Kafka数据存储机制.mp4     51.96MB
│   │   ├─[11.6]–11-6Kafka数据存储机制更深入讲解.mp4     166.11MB
│   │   └─[11.7]–11-7Kafka核心参数讲解.mp4     43.85MB
│   ├─{12}–第12章深入剖析Kafka消费者:消息消费流程&API编
│   │   ├─(12.1)–12-19【面试官来啦】面试讨论题.pdf     202.98KB
│   │   ├─[12.10]–12-10消费者API编程之多消费者消费各自分区数据.mp4     23.58MB
│   │   ├─[12.11]–12-11Kafka分区策略之Range.mp4     64.23MB
│   │   ├─[12.12]–12-12Kafka的Rebalance机制.mp4     33.45MB
│   │   ├─[12.13]–12-13根据源码描述测试Range的分区策略及Rebalanc.mp4     79.05MB
│   │   ├─[12.14]–12-14统一思想完成其他策略的验证.mp4     18.54MB
│   │   ├─[12.15]–12-15认识consumeroffsets.mp4     44.23MB
│   │   ├─[12.16]–12-16Kafkaoffset管理之自动提交.mp4     59.45MB
│   │   ├─[12.17]–12-17Kafkaoffset管理之手动提交.mp4     21.36MB
│   │   ├─[12.18]–12-18offset管理不当带来的隐患.mp4     32.08MB
│   │   ├─[12.1]–12-1本章概览.mp4     6.93MB
│   │   ├─[12.3]–12-3有了消费者之后为什么还需要消费者组.mp4     23.55MB
│   │   ├─[12.4]–12-4消费者组和Topic的关系.mp4     55.15MB
│   │   ├─[12.5]–12-5Kafka消费流程.mp4     78.6MB
│   │   ├─[12.6]–12-6结合源码了解GroupCoordinator初始化过程.mp4     123.62MB
│   │   ├─[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     76.82MB
│   │   ├─[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     70.98MB
│   │   └─[12.9]–12-9消费者API编程之消费指定分区数据.mp4     34.72MB
│   ├─{13}–第13章经典KafkaCP整合使用:Kafka整合外部系统
│   │   ├─[13.1]–13-1本章概览.mp4     4.09MB
│   │   ├─[13.2]–13-2认识Kafka在离线&实时处理处理架构中的位置.mp4     68.85MB
│   │   ├─[13.3]–13-3FlumeSink到Kafka方案理解.mp4     41.78MB
│   │   ├─[13.4]–13-4FlumeSink到Kafka功能开发及测试.mp4     55.99MB
│   │   ├─[13.5]–13-5FlumeKafkaSource对接到终端功能开发及测试.mp4     45.01MB
│   │   ├─[13.6]–13-6FlinkKafkaSource解读.mp4     70.12MB
│   │   ├─[13.7]–13-7FlinkKafkaSource功能开发及测试.mp4     35.49MB
│   │   └─[13.8]–13-8FlinkKafkaSink功能开发及测试.mp4     36.89MB
│   ├─{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     203.4KB
│   │   ├─[14.1]–14-1本章概览.mp4     4.68MB
│   │   ├─[14.2]–14-2架构及内容介绍.mp4     26.11MB
│   │   ├─[14.4]–14-4重构代码.mp4     23.97MB
│   │   ├─[14.5]–14-5FlinkStream关联MySQL数据操作.mp4     88.63MB
│   │   ├─[14.6]–14-6FlinkAsynchronousIO.mp4     70.76MB
│   │   └─[14.7]–14-7Flink异步IO读取MySQL的数据.mp4     94.9MB
│   ├─{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     201.76KB
│   │   ├─[15.10]–15-10动手实操之CountWindow.mp4     70.53MB
│   │   ├─[15.11]–15-11动手实操之TumblingWindow.mp4     52.8MB
│   │   ├─[15.12]–15-12动手实操之SlidingWindow.mp4     39.98MB
│   │   ├─[15.13]–15-13动手实操之SessionWindow.mp4     13.63MB
│   │   ├─[15.14]–15-14Flink支持的WindowFunction.mp4     54.9MB
│   │   ├─[15.15]–15-15WindowFunction动手实操之ReduceFu.mp4     56.97MB
│   │   ├─[15.16]–15-16WindowFunction动手实操之Aggregat.mp4     74.92MB
│   │   ├─[15.17]–15-17WindowFunction动手实操之ProcessW.mp4     54.56MB
│   │   ├─[15.18]–15-18WindowFunction动手实操之AllWindo.mp4     10.59MB
│   │   ├─[15.19]–15-19WindowFunction动手实操之全量配合增量使用.mp4     91.42MB
│   │   ├─[15.1]–15-1本章概览.mp4     8.74MB
│   │   ├─[15.2]–15-2揭开Flink时间语义的面纱.mp4     100.51MB
│   │   ├─[15.3]–15-3时间语义如何选择呢.mp4     74.64MB
│   │   ├─[15.4]–15-4Window在实时计算中的地位.mp4     35.46MB
│   │   ├─[15.5]–15-5Window的分类.mp4     40.37MB
│   │   ├─[15.6]–15-6WindowAssigners的职责及对应Window的.mp4     44.75MB
│   │   ├─[15.7]–15-7TumblingWindow.mp4     26.56MB
│   │   ├─[15.8]–15-8SlidingWindows.mp4     46.83MB
│   │   └─[15.9]–15-9SessionWindows.mp4     33.16MB
│   ├─{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     199.63KB
│   │   ├─[16.1]–16-1本章概览.mp4     4.68MB
│   │   ├─[16.2]–16-2引入WM.mp4     94.69MB
│   │   ├─[16.3]–16-3WM策略.mp4     85.12MB
│   │   ├─[16.4]–16-4WM策略代码演示.mp4     89.74MB
│   │   ├─[16.5]–16-5测试数据的WM.mp4     68.05MB
│   │   ├─[16.6]–16-6【重要】综合编程之滚动窗口.mp4     58.68MB
│   │   ├─[16.7]–16-7【重要】综合编程之滑动窗口.mp4     42.14MB
│   │   └─[16.8]–16-8【重要】数据延迟&乱序解决方案.mp4     109.47MB
│   ├─{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     202.05KB
│   │   ├─[17.10]–17-10process方法的用法三.mp4     55.45MB
│   │   ├─[17.11]–17-11Checkpoint配置参数.mp4     84.35MB
│   │   ├─[17.12]–17-12FlinkTask重启策略.mp4     138.04MB
│   │   ├─[17.13]–17-13[重要]FlinkStateBackend.mp4     83.26MB
│   │   ├─[17.1]–17-1本章概览.mp4     7.64MB
│   │   ├─[17.2]–17-2初识State.mp4     80.11MB
│   │   ├─[17.3]–17-3自定义完成类似Flink状态管理的功能.mp4     74.92MB
│   │   ├─[17.4]–17-4FlinkKeyedState的使用.mp4     109.43MB
│   │   ├─[17.5]–17-5[重要]FlinkOperatorState的使用并体会.mp4     82.93MB
│   │   ├─[17.6]–17-6FlinkValueState编程.mp4     118.6MB
│   │   ├─[17.7]–17-7FlinkStateTtl编程.mp4     128.95MB
│   │   ├─[17.8]–17-8process方法的用法一.mp4     34.72MB
│   │   └─[17.9]–17-9process方法的用法二.mp4     28.6MB
│   ├─{18}–第18章玩转Flink项目实战之三:实时统计之数据大盘
│   │   ├─(18.1)–18-11【面试官来啦】面试讨论题.pdf     197.86KB
│   │   ├─[18.10]–18-10Flinkcheckpointvssavepoint.mp4     40.62MB
│   │   ├─[18.1]–18-1本章概览.mp4     5.02MB
│   │   ├─[18.2]–18-2多个Flink整合Kafka应用程序代码存在的问题.mp4     76MB
│   │   ├─[18.3]–18-3读取配置文件中的参数.mp4     48.61MB
│   │   ├─[18.4]–18-4Flink对接Kafka代码重构V1.mp4     44.45MB
│   │   ├─[18.5]–18-5Flink对接Kafka代码重构V2.mp4     18.17MB
│   │   ├─[18.6]–18-6【重要】FlinkEOS.mp4     70.48MB
│   │   ├─[18.7]–18-7【重要】FlinkEOS再次剖析.mp4     73.17MB
│   │   ├─[18.8]–18-8FlinkEOS代码开发及本地测试并打包.mp4     55.71MB
│   │   └─[18.9]–18-9FlinkEOS全流程在服务器上测试.mp4     28.81MB
│   ├─{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     203.97KB
│   │   ├─[19.10]–19-10获取到SQL中用到的表名或者视图名.mp4     42.34MB
│   │   ├─[19.11]–19-11临时表vs永久表.mp4     48.05MB
│   │   ├─[19.12]–19-12初始Connector.mp4     29.93MB
│   │   ├─[19.13]–19-13csv格式数据处理(上).mp4     81.19MB
│   │   ├─[19.15]–19-15json格式数据处理.mp4     114.53MB
│   │   ├─[19.16]–19-16KafkaConnector的使用.mp4     84.59MB
│   │   ├─[19.17]–19-17时间语义在DDL中如何定义.mp4     84.35MB
│   │   ├─[19.18]–19-18UpsertKafkaConnector的使用.mp4     66.52MB
│   │   ├─[19.19]–19-19JDBCConnector的使用.mp4     59.92MB
│   │   ├─[19.1]–19-1本章概览.mp4     18.27MB
│   │   ├─[19.20]–19-20HBaseConnector的使用.mp4     23.85MB
│   │   ├─[19.21]–19-21拓展之开发实时处理平台.mp4     30.42MB
│   │   ├─[19.22]–19-22自定义UDF函数之ScalarFunction.mp4     100.7MB
│   │   ├─[19.23]–19-23自定义UDF函数之AggregateFunction.mp4     65.79MB
│   │   ├─[19.24]–19-24自定义UDF函数之TableFunction.mp4     56.75MB
│   │   ├─[19.26]–19-26sql-client的用法.mp4     16.97MB
│   │   ├─[19.27]–19-27WindowingTVF之TUMBLE.mp4     65.89MB
│   │   ├─[19.28]–19-28WindowingTVF之HOP.mp4     35.29MB
│   │   ├─[19.29]–19-29WindowTop-N.mp4     58.52MB
│   │   ├─[19.2]–19-2FlinkTableAPI&SQL概述及依赖.mp4     49.96MB
│   │   ├─[19.3]–19-3Concepts&CommonAPI.mp4     57.04MB
│   │   ├─[19.4]–19-4DynamicTables.mp4     81.75MB
│   │   ├─[19.5]–19-5DataStream和Table之间的相互转换.mp4     91.97MB
│   │   ├─[19.6]–19-6TableAPI编程范式.mp4     55.04MB
│   │   ├─[19.7]–19-7TableAPI&SQLQuery.mp4     49.55MB
│   │   ├─[19.8]–19-8创建Table对象.mp4     69.27MB
│   │   └─[19.9]–19-9创建Table对象续.mp4     67.85MB
│   ├─{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&特点&行业.pdf     242.31KB
│   │   ├─(1.2)–1-10【面试官来啦】面试讨论题.pdf     200.34KB
│   │   ├─[1.1]–1-1高薪大数据工程师必备技能,你掌握了么?.mp4     37.46MB
│   │   ├─[1.2]–1-2本章概览.mp4     7.11MB
│   │   ├─[1.3]–1-3认识Flink.mp4     57.91MB
│   │   ├─[1.4]–1-4部署应用到任意地方&运行任意规模应用.mp4     32.82MB
│   │   ├─[1.5]–1-5Flink的起源及发展史.mp4     38.69MB
│   │   ├─[1.6]–1-6Flink中的API.mp4     61.58MB
│   │   ├─[1.7]–1-7Flink核心特性.mp4     38.15MB
│   │   └─[1.8]–1-8Flink对比Spark.mp4     60.82MB
│   ├─{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     206.6KB
│   │   ├─[20.10]–20-10自定义定制开发输出样式.mp4     56.06MB
│   │   ├─[20.11]–20-11FlinkCDC源码修改.mp4     73.11MB
│   │   ├─[20.12]–20-12FlinkCDC对接sql方式.mp4     34.01MB
│   │   ├─[20.1]–20-1本章概览.mp4     5.13MB
│   │   ├─[20.2]–20-2实时数据采集场景介绍.mp4     28.35MB
│   │   ├─[20.3]–20-3Canal原理.mp4     32.96MB
│   │   ├─[20.4]–20-4Canal部署及使用.mp4     93.33MB
│   │   ├─[20.5]–20-5Canal编程.mp4     61.69MB
│   │   ├─[20.6]–20-6Canal编程测试.mp4     18.59MB
│   │   ├─[20.7]–20-7FlinkCDC概述.mp4     38.46MB
│   │   ├─[20.8]–20-8DataStreamAPI对接CDC.mp4     49.79MB
│   │   └─[20.9]–20-9CDC从什么位置开始读取数据设置.mp4     13.74MB
│   ├─{21}–第21章玩转Flink项目实战之四:实时统计之直播榜分析
│   │   ├─(21.1)–21-8【面试官来啦】面试讨论题.pdf     205.9KB
│   │   ├─[21.1]–21-1本章概览.mp4     5.18MB
│   │   ├─[21.2]–21-2背景及数据准备.mp4     93.58MB
│   │   ├─[21.3]–21-3功能实现之数据接入.mp4     51.1MB
│   │   ├─[21.5]–21-5可视化框架部署.mp4     58.28MB
│   │   ├─[21.6]–21-6可视化大屏制作.mp4     32.47MB
│   │   └─[21.7]–21-7Flink处理过程简单化带来的好处.mp4     12.44MB
│   ├─{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     7.42MB
│   │   ├─[22.2]–22-2产生背景.mp4     34.69MB
│   │   ├─[22.3]–22-3OLAP特性.mp4     66.3MB
│   │   ├─[22.4]–22-4列式存储特性.mp4     36.86MB
│   │   ├─[22.5]–22-5ClickHouse部署.mp4     44.41MB
│   │   ├─[22.6]–22-6ClickHouse核心目录.mp4     44.85MB
│   │   ├─[22.7]–22-7Clickhouse-client命令参数.mp4     31.54MB
│   │   └─[22.9]–22-9ClickHouse跑分.mp4     12.71MB
│   ├─{23}–第23章ClickHouse数据类型精讲:详解ClickHous
│   │   ├─[23.11]–23-11Tuple类型.mp4     27.94MB
│   │   ├─[23.12]–23-12Map类型.mp4     17.75MB
│   │   ├─[23.1]–23-1本章概览.mp4     12.68MB
│   │   ├─[23.2]–23-2数据类型.mp4     18.9MB
│   │   ├─[23.3]–23-3数值类型之整型.mp4     32.58MB
│   │   ├─[23.4]–23-4数值类型之浮点型.mp4     38.72MB
│   │   ├─[23.5]–23-5【重要】数值类型之Decimal.mp4     62.31MB
│   │   ├─[23.6]–23-6布尔类型.mp4     11.97MB
│   │   ├─[23.7]–23-7【重要】String和FixedString类型.mp4     51.81MB
│   │   ├─[23.8]–23-8UUID类型.mp4     15.24MB
│   │   └─[23.9]–23-9【重要】日期和时间类型.mp4     73.92MB
│   ├─{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     21.27MB
│   │   ├─[2.1]–2-1本章概览.mp4     8.55MB
│   │   ├─[2.2]–2-2基于Flink官方提供的命令构建Flink应用程序.mp4     91.28MB
│   │   ├─[2.3]–2-3基于IDEA+Maven构建Flink应用程序的本地开发环.mp4     72.85MB
│   │   ├─[2.4]–2-4词频统计案例需求分析.mp4     53.14MB
│   │   ├─[2.5]–2-5Flink以批处理的方式实现功能开发.mp4     76.93MB
│   │   ├─[2.6]–2-6开发重构之自定义Function的方式.mp4     25.81MB
│   │   ├─[2.7]–2-7开发重构之Lambda表达式写法.mp4     71.35MB
│   │   ├─[2.8]–2-8Flink以流处理的方式实现功能开发.mp4     49.69MB
│   │   └─[2.9]–2-9通过参数控制Flink以何种模式运行作业.mp4     23.82MB
│   ├─{3}–第3章工欲善其事必先利其器:Flink部署及作业运行
│   │   ├─(3.1)–3-2【环境配置】云主机开通及配置.pdf     763.21KB
│   │   ├─(3.2)–3-15【面试官来啦】面试讨论题.pdf     204.79KB
│   │   ├─[3.10]–3-11【重要】如何使用命令行的方式提交Flink应用程序.mp4     48.95MB
│   │   ├─[3.11]–3-12初探Flink集群部署模式.mp4     80.45MB
│   │   ├─[3.12]–3-13FlinkStandalone之ApplicationM.mp4     34.47MB
│   │   ├─[3.13]–3-14FlinkonYARN之ApplicationMode方.mp4     57.55MB
│   │   ├─[3.1]–3-1本章概览.mp4     8.22MB
│   │   ├─[3.2]–3-3从宏观角度认识Flink架构.mp4     81.4MB
│   │   ├─[3.3]–3-4再次认识JobManager和TaskManager.mp4     61.38MB
│   │   ├─[3.4]–3-5FlinkStandalone模式部署及FlinkUI介绍.mp4     60.33MB
│   │   ├─[3.5]–3-6flinkrun运行官方自带案例.mp4     20.01MB
│   │   ├─[3.6]–3-7【补充】如何在本地运行环境中设定FlinkWebUI.mp4     48.71MB
│   │   ├─[3.7]–3-8动态传递参数给Flink应用程序改造.mp4     23.36MB
│   │   ├─[3.8]–3-9使用FlinkWebUI提交自己开发的Flink应用程序.mp4     21.48MB
│   │   ├─[3.9]–3-10取消作业的两种方式(1).mp4     23.28MB
│   │   └─[3.9]–3-10取消作业的两种方式.mp4     23.28MB
│   ├─{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     201.76KB
│   │   ├─[4.10]–4-10自定义数据源实现MySQL数据的读取.mp4     105.85MB
│   │   ├─[4.1]–4-1本章概览.mp4     9.11MB
│   │   ├─[4.2]–4-2DataStreamAPI编程规范以及DataStream.mp4     65.1MB
│   │   ├─[4.3]–4-3Flink多种执行环境的获取方式.mp4     53.66MB
│   │   ├─[4.4]–4-4结合源码分析DataSource.mp4     72.47MB
│   │   ├─[4.6]–4-6多并行度Source测试用例.mp4     49.11MB
│   │   ├─[4.7]–4-7结合源码分析SourceFunction.mp4     31.78MB
│   │   ├─[4.8]–4-8自定义实现单并行度数据源.mp4     46.33MB
│   │   └─[4.9]–4-9自定义实现多并行度数据源.mp4     5.91MB
│   ├─{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     212.22KB
│   │   ├─[5.10]–5-10DataStream分流.mp4     63.31MB
│   │   ├─[5.1]–5-1本章概览.mp4     5.21MB
│   │   ├─[5.2]–5-2认识Flink中有哪些Transformation算子.mp4     15.15MB
│   │   ├─[5.3]–5-3Tranformation算子实操之map算子.mp4     59.86MB
│   │   ├─[5.4]–5-4Tranformation算子实操之filter算子.mp4     29.72MB
│   │   ├─[5.5]–5-5Tranformation算子实操之flatMap算子.mp4     37.3MB
│   │   ├─[5.6]–5-6Tranformation算子实操之keyBy算子.mp4     51.89MB
│   │   ├─[5.7]–5-7Tranformation算子实操之union算子.mp4     26.27MB
│   │   ├─[5.8]–5-8Tranformation算子实操之connect算子.mp4     40.27MB
│   │   └─[5.9]–5-9Tranformation算子实操之自定义分区器.mp4     100.74MB
│   ├─{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     196.57KB
│   │   ├─[6.1]–6-1本章概览.mp4     6.33MB
│   │   ├─[6.2]–6-2认识Flink中的Sink.mp4     34.16MB
│   │   ├─[6.3]–6-3Sink算子实操之print.mp4     47.78MB
│   │   ├─[6.4]–6-4Sink算子实操之自定义Sink到终端.mp4     23.78MB
│   │   ├─[6.5]–6-5Sink算子实操之自定义Sink到文件系统.mp4     65.39MB
│   │   ├─[6.7]–6-7Flink处理结果输出到MySQL中.mp4     70.29MB
│   │   └─[6.8]–6-8Sink算子实操之输出到socket.mp4     30.26MB
│   ├─{7}–第7章玩转Flink项目实战之一:实时统计之商品分析
│   │   ├─(7.1)–7-13【面试官来啦】面试讨论题.pdf     200.98KB
│   │   ├─[7.10]–7-10自定义RedisSink.mp4     30.24MB
│   │   ├─[7.11]–7-11实现改造并进行统计结果的diff.mp4     57.94MB
│   │   ├─[7.12]–7-12拓展.mp4     33.28MB
│   │   ├─[7.1]–7-1本章概览.mp4     4.61MB
│   │   ├─[7.2]–7-2企业中基于Flink实时处理的架构分析.mp4     49.9MB
│   │   ├─[7.3]–7-3需求分析.mp4     45.32MB
│   │   ├─[7.4]–7-4本地开发环境搭建.mp4     19.84MB
│   │   ├─[7.5]–7-5项目日志字段说明及生产数据注意事项.mp4     32.77MB
│   │   ├─[7.6]–7-6对接数据及清洗.mp4     51.41MB
│   │   ├─[7.7]–7-7日期格式清洗.mp4     24.23MB
│   │   ├─[7.8]–7-8统计结果.mp4     12.83MB
│   │   └─[7.9]–7-9统计结果入Redis库.mp4     20.72MB
│   ├─{8}–第8章一起揭开Kafka神秘面纱:Kafka架构&核心术
│   │   ├─(8.1)–8-7【面试官来啦】面试讨论题.pdf     196.3KB
│   │   ├─[8.1]–8-1本章概览.mp4     6.33MB
│   │   ├─[8.2]–8-2认识JMS.mp4     39.16MB
│   │   ├─[8.3]–8-3通过官网的介绍知晓Kafka是什么.mp4     88.81MB
│   │   ├─[8.4]–8-4自我语言总结Kafka是什么.mp4     45.4MB
│   │   ├─[8.5]–8-5Kafka在大数据中的典型使用场景screenflow.mp4     32.9MB
│   │   └─[8.6]–8-6图解Kafka架构.mp4     123.1MB
│   └─{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     200.81KB
│         ├─[9.1]–9-1本章概览.mp4     8.77MB
│         ├─[9.2]–9-2动起我们的小手进行单节点单Kafka的部署(上).mp4     14.98MB
│         ├─[9.3]–9-3动起我们的小手进行单节点单Kafka的部署(下).mp4     106.89MB
│         ├─[9.4]–9-4kafka-topics命令行核心参数讲解.mp4     55.78MB
│         ├─[9.5]–9-5KafkaTopic命令行操作.mp4     64.92MB
│         ├─[9.6]–9-6Kafka生产者消费者命令行操作.mp4     40.7MB
│         ├─[9.7]–9-7动起我们的小手进行单节点多Kafka的部署.mp4     109.36MB
│         ├─[9.8]–9-8单节点多Kafka脚本命令测试.mp4     21.53MB
│         └─[9.9]–9-9Kafka监控部署及使用.mp4     51.44MB

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