【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
- {- w# \% b1 _9 [  k0 \  wJava教程编号：【S0174】-166
9 _% E+ }6 o, G! d

' `: M: o; S' T) W# |! m
) e% _/ O' e: Y3 n3 P+ [% A* j〖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
$ a9 K- l; ~/ ]02_实时数仓和离线数仓的概述区别.mp4
. a! E% j; k: o% H0 I2 b; B- ]03_实时数仓的完整架构.mp4
& p% b* Q8 E+ b3 x3 S5 ~04_实时数仓选型-doris简介.mp4
5 d) ]2 M: ]7 x05_实时数仓框架选型-ods dwd和dim.mp4
6 }2 I  w5 ]: l. v0 A' A" |, w06_实时数仓框架选型-dws和ads及最终步骤.mp4
07_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
08_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
11_git分支流程介绍.mp41 `, ~" ^  y7 M8 U$ ^& Q
12_idea中的代码结构部署.mp45 L' o7 ?; R) u" D; B# A
, ~+ Y8 W( Z' T: A13_gitlab的安装部署.mp4
14_gitlab用户创建和管理.mp42 A+ g) J! e. Q2 B& \# p
1 q$ b, h: n  f- d% f( ?1 ~15_gitlab兼容IDEA实现提交推送项目.mp49 q0 a2 w' E; p* i9 @* ?0 i7 R
6 N3 m* G1 D+ V& S9 ]; F16_实时数仓架构搭建-flink和hbase的安装部署.mp4
3 j( Y. R8 j6 ]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
3 H3 i  m4 e2 Q- x: H- X/ D19_ODS_数据生成同步方法介绍.mp4
9 C7 M! T  y6 D+ c20_DIM_flink处理数据的固定流程.mp4( E9 y) h# h* w) a2 F/ X
21_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
/ r5 H  e  K* n8 m) z! v23_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
7 m' M# B0 K/ a" u5 G1 D& Y' h25_DIM_flinkCDC使用介绍及数据展示.mp4
) J& ^1 H8 e. N7 N26_DIM_核心业务逻辑介绍.mp40 z- S5 h1 J' Z/ s* ^  r( ?  E
3 s" R% c2 n3 n$ H; H27_DIM_对主流数据进行清洗过滤.mp4) h$ ^! `9 i& h0 c% o# B% e' T$ c/ b
# I# J9 I" V! j6 z' S+ i7 `28_DIM_读取配置表数据.mp4
2 v! b0 c0 h5 r; [' B0 o' b29_DIM_HBase创建关闭连接.mp4
% R7 ~& u6 ~0 g; x5 {8 @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
& F1 j. C! Y& Y0 i; ^0 o32_DIM_使用配置流信息创建HBase表格.mp4
33_DIM_动态拆分维度表基础功能实现.mp4' r2 d4 C5 X0 y+ E4 ]5 {  G
2 @% d  A0 ^9 ^- w; _34_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
+ }3 D( ?. w: s/ ?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
36_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
7 \8 e; \5 q; Y0 \) |1 u1 J40_DWD_数据源分析.mp41 p# b/ i1 H  r0 f# X
. X0 j) e* C& f1 q41_DWD_日志拆分需求代码结构介绍.mp44 w5 M5 ^) \! V' g! f
42_DWD_日志拆分需求分析.mp4
2 \, W% G6 _( U+ q+ M; d* t43_DWD_日志拆分需求数据清洗ETL处理.mp4
6 U  F2 b/ f+ s6 p* k5 F44_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
46_DWD_日志拆分需求完成拆分.mp4
* M( ]  ?; T! v47_DWD_日志拆分业务实现.mp4/ W1 _6 W+ k; W+ ^& K* d
48_DWD_flinkSQL的使用架构.mp4
49_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
51_DWD_flinkSQL的基础原理介绍.mp4
9 Q9 |$ Y1 e- z" I52_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
% E3 b& _$ r) a3 H5 x% _. \4 L54_DWD_baseSQLApp封装读取topicdb方法.mp4
55_DWD_baseSQLAPP封装实现及使用方法.mp4
: |4 N2 q9 u7 B5 @$ V56_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
58_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
60_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
3 O1 C$ S1 A1 T62_DWD_下单明细表完成四个表格的join操作.mp4
63_DWD_下单明细表写出到kafka实现.mp4
- O  A& S5 q. k) Y  Y64_DWD_取消订单事实表需求分析.mp4
7 [: c* Y) X/ E' S4 j9 E) U" G65_DWD_支付成功事实表需求分析.mp4
66_DWD_支付成功需求筛选支付成功数据.mp4* \) a  c6 S3 c/ Q3 E
67_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
69_DWD_支付成功需求使用lookupJoin完成维度退化.mp4& }# c5 V/ [+ Z& L- w3 ?: w9 ^
6 E. }9 X  Z( j6 M9 k0 u70_DWD_支付成功需求写出数据.mp4
71_DWD_base_db表格处理需求分析.mp4
- i; o0 E0 U& E; |0 ?' O' s72_DWD_base_db需求读取主流和配置表数据.mp4
73_DWD_base_db合并处理事实表数据.mp44 g! a1 z4 E- i  K' v) z
74_DWD_base_db数据写出.mp4
6 T; R0 l; I4 t, Y7 g( u75_DWS_doris简介.mp4
76_DWS_doris部署上传解压操作.mp4
) u$ z2 W8 H, d) ?1 U6 ?77_DWS_doris部署前端.mp4
78_DWS_doris单台后端的安装部署.mp4
79_DWS_doris的be扩容.mp48 y1 @9 `* @; `' J/ J, s
80_DWS_doris的be缩容.mp4
: y5 \5 x" R; t81_DWS_doris的fe扩容.mp4+ z9 Y. s6 Z# U0 q6 U5 O7 ^
2 @  a* Q7 H: h3 B8 r8 j82_DWS_doris的fe缩容及群起脚本.mp4" G4 b8 B5 \- O  d
83_DWS_doris的数据模型agg模型介绍.mp4
84_DWS_doris的分区分桶.mp4
6 R' P! z# M1 K# q2 J# N( F84_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
87_DWS_doris的动态分区原理介绍.mp49 d5 C& W" \  g$ e4 ]7 h/ C" D2 ~: k
; X. s2 H' {: o' K88_DWS_doris的动态分区使用介绍.mp4
89_DWS_doris的rollup介绍.mp40 e! N' k( C# b( t; b
90_DWS_doris的物化视图.mp4
91_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 H1 }" U' _- |% Y' Y: t: G92_DWS_热词开窗统计筛选关键字.mp41 p) o8 s5 b9 O0 s' ]1 g
93_DWS_自定义UDTF函数方法介绍.mp40 k1 u7 R, @. X) }( e
94_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
4 t8 o; z6 X% s% f, b. f( I95_DWS_关键字分组开窗聚合统计.mp4& x8 H+ Q5 m; n  A
96_DWS_关键词开窗统计数据写出到doris.mp4
97_DWS_流量域各粒度用户页面访问窗口聚合需求分析.mp4
* K9 f. n0 d* U4 j98_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
, Y$ `; w+ @* A- G  o- j99_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
100_DWS_流量域各粒度用户访问数据写出到doris.mp4
101_DWS_流量域各粒度用户访问数据添加状态存活时间.mp4
102_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 ]' `& `
8 A9 ]7 A% z( o  i104_DWS_首页详情页独立访客数据写出到doris.mp42 P" I+ Q! |9 @4 _  u
  p0 m2 j: h" q8 z6 B105_DWS_用户登录统计需求分析.mp45 D1 ~/ Y' K, L8 |; P4 ]# B
1 j4 N, Z' n8 H106_DWS_用户登录统计需求过滤数据.mp4
" o) @& C0 h3 Z2 l4 b# A107_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
109_DWS_用户注册统计需求分析.mp4: O2 A4 Y* K' ~5 n( A/ u) Q! L
2 a5 I# A: A( M/ `) z; U% 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
2 \: d9 {. N+ e! w  v) {# N% p6 i+ \112_DWS_用户加购需求实现数据写出.mp4
* ]5 P( y0 O: Q( Z; _4 Q113_common模块回顾.mp4
114_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# [& _
116_DWS_sku商品下单需求分析.mp4  U, v6 f3 i0 c' j( a+ C
' k. Y4 z" H0 p$ K! J117_DWS_sku商品粒度过滤添加水位线.mp4
* k. C. h+ j; z118_DWS_sku商品粒度度量值修复.mp4- c- q  K" N6 P9 w. t  e5 V) j
: }) v5 r  B$ f: }" G7 P/ m/ x; I  J+ `$ j119_DWS_商品粒度聚合统计.mp4
6 e  G  \) P/ T4 j6 X120_DWS_维度关联补全sku_info信息.mp4. N7 m5 ]: g! A! ?
; l0 w3 }: H6 C, j121_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
2 ~# X/ s( i4 ]+ |8 f& O. C+ A123_DWS_旁路缓存原理介绍.mp4" v% I: P; k: n7 Z! b
3 p* E. x  n$ L  h124_DWS_添加redis作为旁路缓存.mp4  Z* @! A$ o3 h, g
, [! l+ _, q/ R( K# r4 R125_DWS_修改变更维度数据的一致性.mp47 F* @0 v7 w: t6 g1 R5 a. `
2 Y9 A9 X$ v6 C$ 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
128_DWS_异步IO介绍.mp4
7 f  g5 t6 F8 I- }6 O129_DWS_异步连接的获取.mp42 F0 \5 d5 e; v: A
$ j" h* O' n5 o- |/ `8 K  [7 O130_DWS_flink异步算子使用编写.mp4, q0 D  R3 ?* x3 d
8 h6 y; O* A% }& T& F131_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
133_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
$ d9 V! c' p" r6 _$ j$ j135_DWS_各省份下单需求聚合统计.mp46 F% l9 y) |' h& i+ F" h
- }  Q! g* n7 p7 ^+ P136_DWS_各省份窗口下单聚合统计.mp4
2 `$ \/ F: D5 j* e% w" ~137_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
, L. ^/ d: K& T5 C3 O. S9 D140_streamPark的安装部署.mp4
1 V( ]3 `+ L" O3 c7 C  Z141_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
0 g' r7 e" I4 n  Y7 c  S143_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
0 f' m. a& H6 x: k9 R6 I! p. }145_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
1 ^; d' l: G6 a! F148_spring-boot数据接口上手.mp43 w2 ^4 B5 ]" L% E" y
: x9 \& y" E$ c5 _9 K1 I149_内网穿透访问本机.mp4 java8.com
7 a( A, D# p6 a8 u; F  z150_可视化实现省份订单数展示.mp4/ }% i$ Q; o, Y
$ M: m4 y" b3 @& d3 y! k. T151_Flink实时数仓整体回顾.mp4
0 C- t& r1 y5 w$ T. P* f; G  p% p152_Flink实时数仓代码结构设计回顾.mp4
/ H6 f; Z$ c( y  c+ m153_GitFlow工作流回顾.mp4
154_ODS层回顾.mp4, G4 l: _2 Z: {2 k1 @, W  C
( C2 H8 A( {8 T" ]2 z6 m155_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
157_部署及可视化回顾.mp43 @- ~3 x+ K: P$ J" C3 ?: U& J1 i
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笔记.zip! V  |; l6 C* P4 J& W( B8 H/ F
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