【S0174】尚硅谷大数据项目之Flink实时数仓4.0视频教程

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Java吧 视频教程： 尚硅谷大数据项目之Flink实时数仓4.0视频教程
Java教程编号：【S0174】-166

+ H) \( Z  ]( {4 Z$ c7 P' I

〖课程目录〗：
01_Flink最新电商数据课程介绍.mp4( Q8 _8 z, O2 k; W, N2 b
  x& j) }4 V3 ]0 m+ z02_实时数仓和离线数仓的概述区别.mp4
03_实时数仓的完整架构.mp4
# t6 H+ w, p# P04_实时数仓选型-doris简介.mp4
) ?- V, P1 x' u  g8 e05_实时数仓框架选型-ods dwd和dim.mp4
" r4 Z6 l5 _; D* y; @! `5 ]( \06_实时数仓框架选型-dws和ads及最终步骤.mp4
  u0 [- Y  F- V  {: C! e( p07_实时数仓和实时计算及离线计算的比较.mp41 S; q* u6 a9 W4 }( y" F
1 j/ g% d& E+ l  X* `4 s. J08_数仓建模回顾.mp4
09_数仓设计回顾.mp4
10_实时数仓最新代码结构介绍.mp4- k4 ~4 I/ y: R
: j" p1 Z% Z2 D- j& r. j3 \11_git分支流程介绍.mp41 `, ~" ^  y7 M8 U$ ^& Q
* E3 q' j6 ~+ i( R12_idea中的代码结构部署.mp45 L' o7 ?; R) u" D; B# A
& |, P7 ?% I0 C13_gitlab的安装部署.mp4
% G6 c5 c- p4 J; ?( X14_gitlab用户创建和管理.mp42 A+ g) J! e. Q2 B& \# p
% {. f: A2 O- [& Q2 p6 @& p* c15_gitlab兼容IDEA实现提交推送项目.mp49 q0 a2 w' E; p* i9 @* ?0 i7 R
. o. J2 ^( X; }16_实时数仓架构搭建-flink和hbase的安装部署.mp4
17_实时数仓架构搭建-redis的安装部署.mp44 E7 t; F- B2 v# m
18_ODS_确保数据源时间有序的方法介绍.mp4
2 u" c" g4 }9 r1 }+ y  x19_ODS_数据生成同步方法介绍.mp4
* X& p) H" d5 ]8 a9 A4 T, N5 t20_DIM_flink处理数据的固定流程.mp4( E9 y) h# h* w) a2 F/ X
" d0 l' _) S& X( T+ z$ E) P21_DIM_baseAPP使用演示.mp4
22_DIM_基类添加webUI页面介绍.mp4  n+ Y. k7 `3 ?- B0 ~8 K
) X1 J  l0 L. }; f5 I; ^23_DIM_common模块封装常量类和source方法.mp4
24_DIM_动态拆分维度表功能实现的选择介绍.mp4
; V$ C4 R' l5 N8 \! y4 s# i25_DIM_flinkCDC使用介绍及数据展示.mp4
26_DIM_核心业务逻辑介绍.mp40 z- S5 h1 J' Z/ s* ^  r( ?  E
1 x% |3 Y: l1 }7 `3 A27_DIM_对主流数据进行清洗过滤.mp4) h$ ^! `9 i& h0 c% o# B% e' T$ c/ b
# }4 b- H: }0 g; b& `: }28_DIM_读取配置表数据.mp4
7 k$ ?) f6 t) I  t0 X0 o29_DIM_HBase创建关闭连接.mp4
30_DIM_HBase创建表格.mp4
31_DIM_HBase删除表格API编写.mp4: q  ?3 G0 S& |4 L
" ^) d- U" G1 Z; m32_DIM_使用配置流信息创建HBase表格.mp4
/ s/ h: q0 [0 E  b33_DIM_动态拆分维度表基础功能实现.mp4' r2 d4 C5 X0 y+ E4 ]5 {  G
4 a2 N" V7 X* m% _$ \! u4 C% N8 r34_DIM_使用JDBC工具预加载配置表信息避免主流数据丢失.mp4+ n' R# ?( K& d& n1 x
35_DIM_预加载配置表信息避免数据丢失功能实现.mp4& u! n1 }( N3 d! g1 S! v
- j8 a1 N2 W  _# R" S; K36_DIM_HBase写入数据和删除数据的方法编写.mp4
37_DIM_写出数据到HBase的代码编写.mp48 \! D1 p) {  B' h
38_DIM_写出数据到HBase的演示.mp47 c* O. x$ G2 ~' A, ^
39_DIM_代码与功能回顾.mp4
40_DWD_数据源分析.mp41 p# b/ i1 H  r0 f# X
41_DWD_日志拆分需求代码结构介绍.mp44 w5 M5 ^) \! V' g! f
5 Y/ I! Z7 ~2 F: l7 w+ ^+ D2 `42_DWD_日志拆分需求分析.mp4
43_DWD_日志拆分需求数据清洗ETL处理.mp4
( x8 N: U/ h" K1 h44_DWD_日志拆分需求新旧访客修改代码实现.mp4
45_DWD_日志拆分需求新旧访客修复代码测试.mp4
& G# p" o$ J( A; h( n1 z46_DWD_日志拆分需求完成拆分.mp4
) P& m" l6 ^: l& K47_DWD_日志拆分业务实现.mp4/ W1 _6 W+ k; W+ ^& K* d
5 t8 p. C! C4 C* O2 N+ @: A48_DWD_flinkSQL的使用架构.mp4
! N+ _' N- P& a. }4 Y49_DWD_flinkSQL读取不同的数据源数据.mp4
50_DWD_flinkSQL完成两种表格的join操作.mp4
; x4 A. P8 U5 b, p: D: |51_DWD_flinkSQL的基础原理介绍.mp4
( m- `. ^- C- r52_DWD_LookUp join使用场景介绍.mp45 Q/ n4 h" ?4 U: z
53_DWD_LookUp join具体使用演示.mp4* y% K8 k# l8 z, e* F
54_DWD_baseSQLApp封装读取topicdb方法.mp4
55_DWD_baseSQLAPP封装实现及使用方法.mp4
9 v  A6 T) X: G5 R; |8 U$ q56_DWD_评论事实表完成HBase的lookup_join.mp4
57_DWD_评论事实表完成数据写出.mp4
+ ?# s% A6 Z" h: V. I, O58_DWD_筛选加购事务表明细数据.mp4
59_DWD_加购事务事实表编写完成.mp4; ^# b$ u7 v( L# J2 T7 a8 h
5 n! g0 P, R+ a9 k60_DWD_下单事务事实表需求分析.mp4, m5 h- T& T& [( E9 i. Z& |6 d
61_DWD_下单事务事实表内连接关联订单表和订单详情表.mp4
* P# l  r0 E- [- Z4 _9 t. K0 z% {) ^5 ~62_DWD_下单明细表完成四个表格的join操作.mp4
4 ?2 [5 s6 }6 V! }' C7 p, t! v- Q63_DWD_下单明细表写出到kafka实现.mp4
& M9 C& S; ]9 N* Z3 A( E) G64_DWD_取消订单事实表需求分析.mp4
2 Z* N' t. j( y6 s4 `9 R3 E65_DWD_支付成功事实表需求分析.mp4
( ]' L2 |" n% j66_DWD_支付成功需求筛选支付成功数据.mp4* \) a  c6 S3 c/ Q3 E
/ V4 t8 M( P4 M, a6 L( U1 l67_DWD_支付成功需求三张表格数据准备.mp4' `4 R! C, f# p! R& _9 q9 M, }
68_DWD_支付成功需求使用interval join完成表格关联.mp48 N0 C' ?7 x9 x/ X
# m! y& S- w7 _5 J1 W  W69_DWD_支付成功需求使用lookupJoin完成维度退化.mp4& }# c5 V/ [+ Z& L- w3 ?: w9 ^
  H/ s& f' Q" y) X70_DWD_支付成功需求写出数据.mp4
% N7 G% Z2 L3 V1 J/ r, r9 E71_DWD_base_db表格处理需求分析.mp4
! z0 B" Z& v% E" k1 O8 e72_DWD_base_db需求读取主流和配置表数据.mp4
5 s* D( V1 m& S" ~5 q73_DWD_base_db合并处理事实表数据.mp44 g! a1 z4 E- i  K' v) z
6 J, K+ M- J' u# z6 @% D1 y" h6 x/ Y74_DWD_base_db数据写出.mp4
/ a- K, b4 U- K1 d* s) A75_DWS_doris简介.mp4
76_DWS_doris部署上传解压操作.mp4
: ?8 R2 W7 ]* Q( u) Y77_DWS_doris部署前端.mp4
4 n! m- \# N) L1 d+ O) r! i78_DWS_doris单台后端的安装部署.mp4
" j9 N3 R! I. o% T# [1 K79_DWS_doris的be扩容.mp48 y1 @9 `* @; `' J/ J, s
" {* ^# A* `/ f7 x0 T  t; Q$ g2 J80_DWS_doris的be缩容.mp4
! s; F8 P3 n8 _) T& Y+ ]81_DWS_doris的fe扩容.mp4+ z9 Y. s6 Z# U0 q6 U5 O7 ^
9 O# b9 o( B8 @$ u% U" w82_DWS_doris的fe缩容及群起脚本.mp4" G4 b8 B5 \- O  d
' ^! x4 r( e  M. ~* h! i2 {83_DWS_doris的数据模型agg模型介绍.mp4
0 u& @/ j# O6 B; F. y84_DWS_doris的分区分桶.mp4
84_DWS_doris的数据模型唯一与可重复模型介绍.mp4
86_DWS_doris的复合分区和多列分区介绍.mp4
) L& _8 v* i, ]2 m9 w87_DWS_doris的动态分区原理介绍.mp49 d5 C& W" \  g$ e4 ]7 h/ C" D2 ~: k
0 c0 Y6 E" c8 D7 w88_DWS_doris的动态分区使用介绍.mp4
! t- z& Y/ g9 }/ ~% V5 D/ t0 Q89_DWS_doris的rollup介绍.mp40 e! N' k( C# b( t; b
+ v( {: y% ~9 Y6 Z4 w8 J2 f90_DWS_doris的物化视图.mp4
* x0 X! D8 }1 M* S3 n. q; V91_DWS_热词开窗统计需求分析及IK分词器介绍.mp49 Y- b: ]9 l# V! U1 Z, d! O1 p" D# h6 ]
1 Q0 {) U. B0 O92_DWS_热词开窗统计筛选关键字.mp41 p) o8 s5 b9 O0 s' ]1 g
  a( H+ t/ O+ l6 p7 H+ K- @0 I93_DWS_自定义UDTF函数方法介绍.mp40 k1 u7 R, @. X) }( e
% b: ]( X! k: C8 f- M' a. t94_DWS_完成关键词的拆分工作.mp43 b  K; I' d- Z" l; L5 d) F* b$ x/ k/ N3 w
95_DWS_关键字分组开窗聚合统计.mp4& x8 H+ Q5 m; n  A
+ `, c! |+ c8 S# T% ]4 Q+ c96_DWS_关键词开窗统计数据写出到doris.mp4
! }" p- R9 o' U; C& m: R' q97_DWS_流量域各粒度用户页面访问窗口聚合需求分析.mp4
% a5 g) t/ Z9 O, d/ {  z98_DWS_流量域各粒度用户页面访问窗口聚合得到独立访客和会话数.mp4; ^+ b1 {2 H& X" Z5 ?* R6 T
99_DWS_流量域各粒度用户访问分组开窗聚合代码实现.mp4; W4 }9 c$ K$ ~) j  y
. `& C$ I' N7 c100_DWS_流量域各粒度用户访问数据写出到doris.mp4
% Y6 \# t& v7 }3 k101_DWS_流量域各粒度用户访问数据添加状态存活时间.mp4
5 R- {4 y# C: c102_DWS_首页详情页独立访客统计需求分析.mp4
103_DWS_首页详情页独立访客判断代码实现.mp4, {. M7 f  w1 H4 ]' `& `
104_DWS_首页详情页独立访客数据写出到doris.mp42 P" I+ Q! |9 @4 _  u
105_DWS_用户登录统计需求分析.mp45 D1 ~/ Y' K, L8 |; P4 ]# B
' S% Y& b; Z6 |* ~  Q106_DWS_用户登录统计需求过滤数据.mp4
107_DWS_用户登录统计判断独立用户和回流用户.mp4
108_DWS_用户登录统计数据聚合写出到doris.mp4. p4 \8 K. \) s2 }6 m
' }0 M8 c  A- @: u( r109_DWS_用户注册统计需求分析.mp4: O2 A4 Y* K' ~5 n( A/ u) Q! L
110_DWS_用户注册需求实现.mp4, |5 O8 k$ p8 U. Q7 w1 V; ]2 R
111_DWS_用户加购需求分析和结构搭建.mp4& m8 t8 ]2 a( e* \! Y
! f8 m6 l) F, \5 q8 B112_DWS_用户加购需求实现数据写出.mp4
113_common模块回顾.mp4
) h+ b! Z3 P- j# M( q! n114_dim和dwd模块代码回顾.mp4  U' H& s6 g- M8 m4 Q( U
115_dws模块回顾.mp4' V2 n! X) ~* B# [& _
1 C; l% _5 N) E" T116_DWS_sku商品下单需求分析.mp4  U, v6 f3 i0 c' j( a+ C
117_DWS_sku商品粒度过滤添加水位线.mp4
118_DWS_sku商品粒度度量值修复.mp4- c- q  K" N6 P9 w. t  e5 V) j
4 _7 Z3 E5 U) {* `; V119_DWS_商品粒度聚合统计.mp4
) @; Y" Y% i0 O4 w0 j120_DWS_维度关联补全sku_info信息.mp4. N7 m5 ]: g! A! ?
0 H7 G' H5 l3 [% r  q121_DWS_完整维度信息关联编写.mp4
122_DWS_补全维度信息写出到doris.mp4! o8 Z  e( O0 ~9 g  F# w8 W
' Y1 u- P" G' q" }. G123_DWS_旁路缓存原理介绍.mp4" v% I: P; k: n7 Z! b
124_DWS_添加redis作为旁路缓存.mp4  Z* @! A$ o3 h, g
  D; {; T, d( s125_DWS_修改变更维度数据的一致性.mp47 F* @0 v7 w: t6 g1 R5 a. `
9 `8 O5 y" z0 B# F1 n126_DWS_度量值去重回顾.mp43 N% N2 U' j- U) h
127_DWS_旁路缓存回顾.mp42 [1 z6 M# i  b+ x) @7 H+ _5 N
0 _  c0 C5 p7 G3 I128_DWS_异步IO介绍.mp4
0 x' y1 `, ~. q5 F8 q, O129_DWS_异步连接的获取.mp42 F0 \5 d5 e; v: A
130_DWS_flink异步算子使用编写.mp4, q0 D  R3 ?* x3 d
131_DWS_flink异步算子实现维度关联.mp45 x/ ]  {, A5 T5 x
132_DWS_模板方法初步封装.mp4
$ u$ w" |! _9 S133_DWS_完整封装模板方法实现维度关联.mp4
134_DWS_各省份下单需求数据获取清洗.mp44 A. w& U- _( M( j
; s- J) R% g4 s' Q! e+ Z6 c135_DWS_各省份下单需求聚合统计.mp46 F% l9 y) |' h& i+ F" h
136_DWS_各省份窗口下单聚合统计.mp4
! ?7 o, K3 D1 M137_项目部署上线介绍.mp4
138_streamPark概述介绍.mp4. e. T* O+ e  N/ D) H
139_streamPark的解压部署.mp4/ @; S, n7 f9 p5 w
140_streamPark的安装部署.mp4
: @" P1 e8 r( c+ |141_streamPark使用设置.mp4" b% c; Y' I+ u  b% N1 f. \
142_streamPark编译部署项目.mp4# ?$ q% P1 P5 p# k" c/ H9 Z! j
143_streamPark上线任务演示.mp42 W( I) v/ V5 h, r
144_streamPark使用检查点重启任务.mp4+ U+ _2 w! f% n* r: U+ C. A
! N3 k- M$ M! j145_合并gitlab代码请求.mp4
146_可视化展示总体介绍.mp41 O7 Y) d5 K7 ]
147_可视化展示sugar使用方法介绍.mp4
148_spring-boot数据接口上手.mp43 w2 ^4 B5 ]" L% E" y
- F( K, ~% {. o& s149_内网穿透访问本机.mp4 java8.com
+ g9 l, R( ^" ^, Y8 ]. y. z150_可视化实现省份订单数展示.mp4/ }% i$ Q; o, Y
151_Flink实时数仓整体回顾.mp4
: |* J, [* }- J8 P0 d( m- `$ T  R: v3 q152_Flink实时数仓代码结构设计回顾.mp4
: X* |9 R, n/ ]6 f- ]: h3 L153_GitFlow工作流回顾.mp4
  d8 y$ D  Q- D2 e. A, j1 X# p' ^154_ODS层回顾.mp4, G4 l: _2 Z: {2 k1 @, W  C
- ^( C2 N* b1 W5 }) s6 S5 q155_DIM和DWD回顾.mp41 Y, A9 C5 k9 f' e0 {2 q
156_DWS回顾.mp4' j! ?! m' b2 D( ~. u% N) T
" q) p) ^* ~% D* _+ ^9 k9 |157_部署及可视化回顾.mp43 @- ~3 x+ K: P$ J" C3 ?: U& J1 i
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