【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
, }5 ?* {  y0 k9 B7 |" AJava教程编号：【S0174】-166
+ g! D5 c6 t6 @, }# k7 L7 c

, d, @" w  k6 x/ e# @) D2 f
〖课程目录〗：
5 @! B7 a  z* |01_Flink最新电商数据课程介绍.mp4( Q8 _8 z, O2 k; W, N2 b
  W( a1 ]9 P; |% y, 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
04_实时数仓选型-doris简介.mp4
05_实时数仓框架选型-ods dwd和dim.mp4
) `9 X/ I' b* f7 n1 x/ P06_实时数仓框架选型-dws和ads及最终步骤.mp4
4 s" r1 ]2 \$ |& ^' k, E2 ~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
3 x0 p" y# |) f6 \08_数仓建模回顾.mp4
  A. M# g5 q9 O% F! f: a3 p: h09_数仓设计回顾.mp4
. ?- n$ u2 I" o: {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
: [4 N, G  d' S1 {. l* O0 k12_idea中的代码结构部署.mp45 L' o7 ?; R) u" D; B# A
+ ^% g: q/ R  J% e) e5 l13_gitlab的安装部署.mp4
14_gitlab用户创建和管理.mp42 A+ g) J! e. Q2 B& \# p
15_gitlab兼容IDEA实现提交推送项目.mp49 q0 a2 w' E; p* i9 @* ?0 i7 R
+ M; V* s( H/ z1 Z1 B; ~# k' I16_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
) V& X$ S) C& L9 ]7 t18_ODS_确保数据源时间有序的方法介绍.mp4
19_ODS_数据生成同步方法介绍.mp4
20_DIM_flink处理数据的固定流程.mp4( E9 y) h# h* w) a2 F/ X
% Z- {7 C9 E8 y. C/ U! g  A0 r% R21_DIM_baseAPP使用演示.mp4
; z. A/ w; f; r8 R" Y* |& m' P3 z22_DIM_基类添加webUI页面介绍.mp4  n+ Y. k7 `3 ?- B0 ~8 K
23_DIM_common模块封装常量类和source方法.mp4
; j. u2 I& f$ r) m! X24_DIM_动态拆分维度表功能实现的选择介绍.mp4
+ [. W* H- k/ D5 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
2 z7 ~9 ]6 \9 H$ F27_DIM_对主流数据进行清洗过滤.mp4) h$ ^! `9 i& h0 c% o# B% e' T$ c/ b
, ]6 l8 J/ l& C9 T! t28_DIM_读取配置表数据.mp4
& l, m' W+ l* ]  T, N29_DIM_HBase创建关闭连接.mp4
: J' p: g4 m6 K4 K$ u30_DIM_HBase创建表格.mp4
31_DIM_HBase删除表格API编写.mp4: q  ?3 G0 S& |4 L
2 }+ e! v# x/ w9 S32_DIM_使用配置流信息创建HBase表格.mp4
- K  K0 p. W' `6 }33_DIM_动态拆分维度表基础功能实现.mp4' r2 d4 C5 X0 y+ E4 ]5 {  G
3 @- X* {% _; q. H, b34_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
$ h- Z- \" q7 I1 g8 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, ^
5 g4 ^6 k8 h( S/ Q. f" B39_DIM_代码与功能回顾.mp4
3 P$ i4 f; e- R40_DWD_数据源分析.mp41 p# b/ i1 H  r0 f# X
8 p( E2 p0 V  i7 `41_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
1 c9 T5 S0 Y: e0 J( i43_DWD_日志拆分需求数据清洗ETL处理.mp4
44_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
8 l$ X5 R3 X0 v1 j0 d% m47_DWD_日志拆分业务实现.mp4/ W1 _6 W+ k; W+ ^& K* d
; U9 f# G- F8 i/ S- X( }' p! R' b" X48_DWD_flinkSQL的使用架构.mp4
% D) X2 n; S6 H' a+ Q49_DWD_flinkSQL读取不同的数据源数据.mp4
$ w0 H  f3 l9 W( ~( ^: ?' S8 H50_DWD_flinkSQL完成两种表格的join操作.mp4
; }4 D7 f. u( z8 j. A. I51_DWD_flinkSQL的基础原理介绍.mp4
52_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
" O+ D' v1 p, b, O54_DWD_baseSQLApp封装读取topicdb方法.mp4
' @9 A6 J% U5 z0 }6 t55_DWD_baseSQLAPP封装实现及使用方法.mp4
56_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
. ^+ Q  M" y* \1 v. k# m- O1 U5 O60_DWD_下单事务事实表需求分析.mp4, m5 h- T& T& [( E9 i. Z& |6 d
0 `! K. z1 l8 B) W61_DWD_下单事务事实表内连接关联订单表和订单详情表.mp4
62_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
64_DWD_取消订单事实表需求分析.mp4
65_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
4 K+ K  \7 e3 v$ ?( U67_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 ^
& O% P( b+ g; t: k* k70_DWD_支付成功需求写出数据.mp4
2 k) {0 e8 Q3 Y! O$ E71_DWD_base_db表格处理需求分析.mp4
72_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
, f2 [; k( m; W7 r6 T# i1 r74_DWD_base_db数据写出.mp4
, N  q! z+ j3 r  E' l1 o75_DWS_doris简介.mp4
* r7 s. A9 s, S! i- G, s3 Q: ^76_DWS_doris部署上传解压操作.mp4
77_DWS_doris部署前端.mp4
4 L( T% R/ _6 l' d78_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
  v  s# f6 D. [80_DWS_doris的be缩容.mp4
& N/ H2 \6 @$ A1 m; ~! ~81_DWS_doris的fe扩容.mp4+ z9 Y. s6 Z# U0 q6 U5 O7 ^
- [! ~4 z$ ^" O82_DWS_doris的fe缩容及群起脚本.mp4" G4 b8 B5 \- O  d
0 W  i, Z% P$ V8 C. m83_DWS_doris的数据模型agg模型介绍.mp4
84_DWS_doris的分区分桶.mp4
! F4 i- q- H4 T: j84_DWS_doris的数据模型唯一与可重复模型介绍.mp4
! b5 U( c( Y$ a$ P, h/ k' _- ~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
; M/ l' G: c% I: P( W- t  Y# D6 g5 x% e88_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
9 @* Y, r# Q2 L7 D# S" }3 I( ^. d91_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 ]
92_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
6 ]3 w# d( X% k& u: m% E; [% w94_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
- A. f7 G6 ]9 d( ~8 I9 ~96_DWS_关键词开窗统计数据写出到doris.mp4
2 m8 p- u9 Z5 D4 r3 E97_DWS_流量域各粒度用户页面访问窗口聚合需求分析.mp4
98_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
5 L3 w4 Q  Q+ K8 N7 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
: r+ E4 U- }+ H- p100_DWS_流量域各粒度用户访问数据写出到doris.mp4
7 M7 b. r0 q1 [( D7 S101_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 ]' `& `
* H1 ^, z6 Q( E9 ?0 H" W$ a& z8 p104_DWS_首页详情页独立访客数据写出到doris.mp42 P" I+ Q! |9 @4 _  u
( O! t; V& c9 k% L6 t4 M+ H105_DWS_用户登录统计需求分析.mp45 D1 ~/ Y' K, L8 |; P4 ]# B
8 ^* }/ L" G* q106_DWS_用户登录统计需求过滤数据.mp4
0 H. p, ?! v7 _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
109_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
+ H6 X  m# ?: w+ p- H/ e8 O! b3 L111_DWS_用户加购需求分析和结构搭建.mp4& m8 t8 ]2 a( e* \! Y
; B1 C4 t! U' L& L112_DWS_用户加购需求实现数据写出.mp4
113_common模块回顾.mp4
1 ~& H6 J$ T7 D& |( R( Y2 n114_dim和dwd模块代码回顾.mp4  U' H& s6 g- M8 m4 Q( U
/ a0 K5 M3 ~! p/ S  J" N115_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
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
119_DWS_商品粒度聚合统计.mp4
' x% j$ s4 B0 A7 z* l% Z7 P120_DWS_维度关联补全sku_info信息.mp4. N7 m5 ]: g! A! ?
8 O% `. ~9 ?5 B. U7 }) a121_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 P8 V. |5 H# \$ X3 e5 q7 r123_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
125_DWS_修改变更维度数据的一致性.mp47 F* @0 v7 w: t6 g1 R5 a. `
126_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
129_DWS_异步连接的获取.mp42 F0 \5 d5 e; v: A
8 ^- {! W; d- }$ c% B: l' f; ~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
! g# F! v& }8 W132_DWS_模板方法初步封装.mp4
8 }8 e) D: z( D' ~9 j133_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
135_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
' i. @+ ~+ K. b5 A) ~. r5 C137_项目部署上线介绍.mp4
( x6 c) w9 g: r* ?0 {3 G9 X" x3 \7 k: \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
) k6 @+ _, n' c6 s141_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
8 ~, j* ]* w$ @& w3 {143_streamPark上线任务演示.mp42 W( I) v/ V5 h, r
" |! ]) g5 k9 ]& ]144_streamPark使用检查点重启任务.mp4+ U+ _2 w! f% n* r: U+ C. A
145_合并gitlab代码请求.mp4
+ A( G5 y: c8 c6 z4 r- |146_可视化展示总体介绍.mp41 O7 Y) d5 K7 ]
6 b, l& i& ^7 @: O+ ]& G5 ^147_可视化展示sugar使用方法介绍.mp4
1 k) N/ z9 U) e9 j148_spring-boot数据接口上手.mp43 w2 ^4 B5 ]" L% E" y
* h! k7 b& P( }' [) y149_内网穿透访问本机.mp4 java8.com
150_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
152_Flink实时数仓代码结构设计回顾.mp4
5 b8 u; i& N+ |+ X9 `+ s) X153_GitFlow工作流回顾.mp4
- N: Y& }! A$ }, i; f9 x154_ODS层回顾.mp4, G4 l: _2 Z: {2 k1 @, W  C
: ]$ R) _" f' s155_DIM和DWD回顾.mp41 Y, A9 C5 k9 f' e0 {2 q
. S8 F3 F4 e: x. A2 L( m- k6 {156_DWS回顾.mp4' j! ?! m' b2 D( ~. u% N) T
0 H; B# A' U1 m# c* o# M157_部署及可视化回顾.mp43 @- ~3 x+ K: P$ J" C3 ?: U& J1 i
代码.zip
# Q/ w3 y* K' ~  G8 a笔记.zip! V  |; l6 C* P4 J& W( B8 H/ F
. ^; a! b$ R4 @% d2 p$ V6 e软件.zip
1 j; U& E/ y: K( S6 \' H1 g
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