【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
) ]0 c0 d  T2 R* c3 fJava教程编号：【S0174】-166

, ]- v/ Q. _& q5 M% y% C
- p. L- y# T5 g5 R  Z: G' f
〖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
02_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
4 ~$ F6 F6 F$ e05_实时数仓框架选型-ods dwd和dim.mp4
06_实时数仓框架选型-dws和ads及最终步骤.mp4
8 T- z" G8 n. Y/ u07_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
5 [$ [( f$ Q4 n+ r' i5 `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
5 z! Z/ v6 o+ K% I7 @% ]1 c9 W12_idea中的代码结构部署.mp45 L' o7 ?; R) u" D; B# A
4 n5 f0 R; {/ H0 v8 o13_gitlab的安装部署.mp4
% T+ J9 S, z! S* H% J- r7 P! k14_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
# B( c8 Y# t2 u9 q16_实时数仓架构搭建-flink和hbase的安装部署.mp4
6 n/ C! L( _. I/ E  x17_实时数仓架构搭建-redis的安装部署.mp44 E7 t; F- B2 v# m
, d. t& R- A, h8 Q: I$ J18_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
; ?1 b% U% I/ |* S2 s' [5 E20_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
4 d6 u9 ?/ A1 L7 l22_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
24_DIM_动态拆分维度表功能实现的选择介绍.mp4
25_DIM_flinkCDC使用介绍及数据展示.mp4
, A) P. a- \7 `2 V7 G" I# X26_DIM_核心业务逻辑介绍.mp40 z- S5 h1 J' Z/ s* ^  r( ?  E
/ @" d- e# \, 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
$ M7 K% O( e7 N# Q6 I. f28_DIM_读取配置表数据.mp4
29_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
32_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
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
) l5 u- f8 ^! u$ \) }+ Y5 A2 Y35_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
/ s5 {: C% Z; [9 K7 g% d" T37_DIM_写出数据到HBase的代码编写.mp48 \! D1 p) {  B' h
+ ?) r! X5 X( K2 D! F38_DIM_写出数据到HBase的演示.mp47 c* O. x$ G2 ~' A, ^
% U0 B1 Y5 r8 P" Z5 C+ H' p39_DIM_代码与功能回顾.mp4
0 `& _+ Q$ B* {/ n40_DWD_数据源分析.mp41 p# b/ i1 H  r0 f# X
5 ~. ~# S# i4 B, C5 q41_DWD_日志拆分需求代码结构介绍.mp44 w5 M5 ^) \! V' g! f
9 z7 S$ F, S: g# v- e) @2 w) c$ y" O42_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
44_DWD_日志拆分需求新旧访客修改代码实现.mp4
2 d! l' }& h4 v2 ?45_DWD_日志拆分需求新旧访客修复代码测试.mp4
2 j( l9 X% U4 D3 J! [; K46_DWD_日志拆分需求完成拆分.mp4
47_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
7 q% M0 |: F( d2 Z! A2 g50_DWD_flinkSQL完成两种表格的join操作.mp4
: ?5 ~/ W; y2 N7 X& A51_DWD_flinkSQL的基础原理介绍.mp4
) P. T: x( e6 J" y7 y$ o3 q8 d6 n52_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
0 n4 A2 i! F# E2 G54_DWD_baseSQLApp封装读取topicdb方法.mp4
2 X2 m! `" \  O1 y0 f55_DWD_baseSQLAPP封装实现及使用方法.mp4
/ y1 \* _% J" J( D4 f4 }56_DWD_评论事实表完成HBase的lookup_join.mp4
9 w$ T0 u3 v2 {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
' `) s4 |0 a" t; z7 v. F% n" i59_DWD_加购事务事实表编写完成.mp4; ^# b$ u7 v( L# J2 T7 a8 h
8 e7 n: }% {3 b9 e! {: o6 d/ a60_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
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
( t0 e+ k( `, Y( E: ]64_DWD_取消订单事实表需求分析.mp4
1 e! F( h) s6 X- f; j65_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, }
9 ?8 l# i' k( S: r* V' H* z( r- B68_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 ^
70_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
' w9 B& M. M% p" I  }% n) P$ P72_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
+ o/ ]/ ]  g3 V  D2 f6 J74_DWD_base_db数据写出.mp4
' r! A3 y+ ^$ s7 ^! a75_DWS_doris简介.mp4
76_DWS_doris部署上传解压操作.mp4
0 y5 ]1 z' D& {5 ]3 P4 a; G77_DWS_doris部署前端.mp4
78_DWS_doris单台后端的安装部署.mp4
4 A! M% ]6 ^% H0 V79_DWS_doris的be扩容.mp48 y1 @9 `* @; `' J/ J, s
80_DWS_doris的be缩容.mp4
# K* r2 ?/ h9 A% q$ G4 t8 h# N2 Q: E. P81_DWS_doris的fe扩容.mp4+ z9 Y. s6 Z# U0 q6 U5 O7 ^
0 `/ h/ M& j- D9 {82_DWS_doris的fe缩容及群起脚本.mp4" G4 b8 B5 \- O  d
7 U4 ^1 l; I4 e1 v& ^83_DWS_doris的数据模型agg模型介绍.mp4
- S, c% Y% g4 w. \# K, C84_DWS_doris的分区分桶.mp4
" o- o; D( X! F; O* n84_DWS_doris的数据模型唯一与可重复模型介绍.mp4
* v' b& C4 R" @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
88_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
: z8 H: [! q* J. I, a# b! R+ K90_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 ]
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
% s5 F) S" B. _4 A( S94_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
6 ]) y/ Z: i- R8 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
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
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
# z  P2 A  k$ {5 z/ b% R$ i! A% k2 o100_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
3 Y" h8 V" d, X6 U102_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
$ F$ Z3 s; e9 l$ e' ^2 w5 \105_DWS_用户登录统计需求分析.mp45 D1 ~/ Y' K, L8 |; P4 ]# B
106_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
3 j6 R( Q2 A: C6 Z0 f# p2 X- O; A109_DWS_用户注册统计需求分析.mp4: O2 A4 Y* K' ~5 n( A/ u) Q! L
3 ]+ n- M' p  I- G, w$ d110_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
112_DWS_用户加购需求实现数据写出.mp4
) Z" t5 S; }& m9 f3 h- E113_common模块回顾.mp4
/ L/ e) x6 Q6 n: X% ^% G114_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
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
- W. r' p$ q5 t) d: e120_DWS_维度关联补全sku_info信息.mp4. N7 m5 ]: g! A! ?
121_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
123_DWS_旁路缓存原理介绍.mp4" v% I: P; k: n7 Z! b
8 H1 b( j+ r+ X' @: d1 u: z' a124_DWS_添加redis作为旁路缓存.mp4  Z* @! A$ o3 h, g
0 E8 Q% M  l3 H; E8 x125_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
1 P( Q+ x  x4 Y; ~1 |& k* d; y128_DWS_异步IO介绍.mp4
$ L5 {' x/ L7 y7 C- o129_DWS_异步连接的获取.mp42 F0 \5 d5 e; v: A
' c" r. D+ G" t130_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
# e5 d: P& o+ j# I6 a# |: \6 \9 v132_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
# {* l* O1 E! H1 v' B134_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
. E0 c, j0 t( L; e& P2 c  i137_项目部署上线介绍.mp4
; K1 H. t( ?+ \: p( c0 b; p. I  d138_streamPark概述介绍.mp4. e. T* O+ e  N/ D) H
- K  K8 M: K# Q4 p139_streamPark的解压部署.mp4/ @; S, n7 f9 p5 w
140_streamPark的安装部署.mp4
2 r2 e% B2 q4 H# I: t! D8 J+ [141_streamPark使用设置.mp4" b% c; Y' I+ u  b% N1 f. \
+ T3 w6 V0 Q4 u" R* l- a" K! F142_streamPark编译部署项目.mp4# ?$ q% P1 P5 p# k" c/ H9 Z! j
/ x; Q; A. i- E7 m" i/ b143_streamPark上线任务演示.mp42 W( I) v/ V5 h, r
6 A+ c- _8 z5 l  r: i144_streamPark使用检查点重启任务.mp4+ U+ _2 w! f% n* r: U+ C. A
( d4 k, e4 x% P6 [' q. ~: |- X145_合并gitlab代码请求.mp4
0 R% k' }( ^- p6 l0 N3 q8 B146_可视化展示总体介绍.mp41 O7 Y) d5 K7 ]
1 s0 H0 M! a  r  f147_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
149_内网穿透访问本机.mp4 java8.com
- ~5 g  ^6 U8 `150_可视化实现省份订单数展示.mp4/ }% i$ Q; o, Y
2 l0 y& F; y8 o  A' A+ b5 s& }151_Flink实时数仓整体回顾.mp4
0 |& Q8 E$ x+ j; k  |4 P0 K152_Flink实时数仓代码结构设计回顾.mp4
153_GitFlow工作流回顾.mp4
154_ODS层回顾.mp4, G4 l: _2 Z: {2 k1 @, W  C
6 Q4 t! M5 m) H, {155_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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