【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
' B$ n9 K! w8 r0 R! p6 H2 t( P

% e  ^3 L. |( b4 ]
〖课程目录〗：
( t" H3 y, {# U' ]( A" L$ Y01_Flink最新电商数据课程介绍.mp4( Q8 _8 z, O2 k; W, N2 b
; o$ W$ ^" U+ g! d5 @+ k; n5 @0 W02_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
* |/ }7 S$ D4 j3 E. `# e5 @+ W1 \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
) \3 a" c5 u+ w, I4 m06_实时数仓框架选型-dws和ads及最终步骤.mp4
5 v' Q9 f  r6 A& v07_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
9 G$ U. V0 }+ _5 v11_git分支流程介绍.mp41 `, ~" ^  y7 M8 U$ ^& Q
! f" O4 p. c' P0 X9 T12_idea中的代码结构部署.mp45 L' o7 ?; R) u" D; B# A
& _  R) K7 [; O) X  a13_gitlab的安装部署.mp4
9 |' [1 }/ v4 X! G14_gitlab用户创建和管理.mp42 A+ g) J! e. Q2 B& \# p
+ l/ \4 l7 x: ^/ d9 L% D15_gitlab兼容IDEA实现提交推送项目.mp49 q0 a2 w' E; p* i9 @* ?0 i7 R
16_实时数仓架构搭建-flink和hbase的安装部署.mp4
  D$ @, s  Q8 I6 q% F$ A- k17_实时数仓架构搭建-redis的安装部署.mp44 E7 t; F- B2 v# m
. H9 ^5 I6 E9 D! a3 _18_ODS_确保数据源时间有序的方法介绍.mp4
& u' v2 U2 `1 v4 ^9 z  U# d19_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
21_DIM_baseAPP使用演示.mp4
& F, b" z7 q& \6 V22_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
' s; f4 h5 Q: Z1 l) I# f# _26_DIM_核心业务逻辑介绍.mp40 z- S5 h1 J' Z/ s* ^  r( ?  E
27_DIM_对主流数据进行清洗过滤.mp4) h$ ^! `9 i& h0 c% o# B% e' T$ c/ b
28_DIM_读取配置表数据.mp4
- x/ t2 {! t# U5 J; ?) L3 J29_DIM_HBase创建关闭连接.mp4
30_DIM_HBase创建表格.mp4
) e) a! I3 C4 G# E1 o) ]31_DIM_HBase删除表格API编写.mp4: q  ?3 G0 S& |4 L
8 E3 S0 U. c) D4 w) n8 M1 J32_DIM_使用配置流信息创建HBase表格.mp4
5 b, Q3 V- H$ c& G' d$ E0 Q33_DIM_动态拆分维度表基础功能实现.mp4' r2 d4 C5 X0 y+ E4 ]5 {  G
7 Y$ {% B' ^0 Y0 S5 z9 z7 q- @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
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
: X3 a0 b7 p* A8 ?. ^( g37_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, ^
  e; U( {2 C- B0 B2 K- o* {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
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
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
6 [& R% H/ E6 h* d7 O0 a46_DWD_日志拆分需求完成拆分.mp4
& }: J0 o5 ~1 x) L47_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
) p) u+ b7 H* H- b6 H' d52_DWD_LookUp join使用场景介绍.mp45 Q/ n4 h" ?4 U: z
3 ~3 X; `9 }" E7 x/ J3 q, @  G53_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
3 I0 |  L0 w6 r: W. o/ g( y56_DWD_评论事实表完成HBase的lookup_join.mp4
+ q+ M2 V: j/ \/ |. |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
- U0 p+ d! f% ^2 V  P: e' |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
, E& `; G$ D( C) c3 ~, ^5 ]8 \62_DWD_下单明细表完成四个表格的join操作.mp4
& j! l* T: }; _& k63_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
; _) B( P5 Y- d+ q6 O, v* a65_DWD_支付成功事实表需求分析.mp4
% e4 l* s$ b+ ?  L4 _' b66_DWD_支付成功需求筛选支付成功数据.mp4* \) a  c6 S3 c/ Q3 E
7 U% a5 N# Z& K. t67_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, }
) V+ M5 ^+ @! `* h& H68_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
& d! |: u0 ^" J* W72_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
75_DWS_doris简介.mp4
76_DWS_doris部署上传解压操作.mp4
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
" p% |" M4 T0 H! B81_DWS_doris的fe扩容.mp4+ z9 Y. s6 Z# U0 q6 U5 O7 ^
% f: A, X4 w9 j8 z% g6 M- R- x2 |82_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
1 k& T" ]4 m2 E! w5 e. L84_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
0 D% q; o6 M# [/ X" |86_DWS_doris的复合分区和多列分区介绍.mp4
. b4 y/ Q" }8 U( z3 m$ Z0 S87_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
1 O, F% m# f5 e89_DWS_doris的rollup介绍.mp40 e! N' k( C# b( t; b
90_DWS_doris的物化视图.mp4
; e4 r+ C( Z  A8 [# Y' `5 F91_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
4 K$ v+ e! P1 }/ _* k93_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
  k# T7 c$ B+ o8 Y+ Y; f2 P- u% e7 n95_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
! S1 t1 Q8 |. Z3 A# R97_DWS_流量域各粒度用户页面访问窗口聚合需求分析.mp4
1 x0 `  Q; s7 Q& i% G+ L6 w$ n98_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
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
! u6 M' s$ i0 g8 i102_DWS_首页详情页独立访客统计需求分析.mp4
+ u  F  G/ e- _; c2 ?) O& o5 o103_DWS_首页详情页独立访客判断代码实现.mp4, {. M7 f  w1 H4 ]' `& `
: A. z6 i6 n- l104_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
106_DWS_用户登录统计需求过滤数据.mp4
% q+ H3 V0 i( D# |% \- N5 k0 o107_DWS_用户登录统计判断独立用户和回流用户.mp4
1 x- m7 ?, `  x& C  s8 t# v" a5 f108_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
111_DWS_用户加购需求分析和结构搭建.mp4& m8 t8 ]2 a( e* \! Y
6 b  b7 u  f$ W5 r112_DWS_用户加购需求实现数据写出.mp4
113_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
% x, N$ N5 L9 E2 Q115_dws模块回顾.mp4' V2 n! X) ~* B# [& _
# \- H1 k- @; n1 F+ C" y116_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
120_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
4 f4 J( b' l# K( [9 ^122_DWS_补全维度信息写出到doris.mp4! o8 Z  e( O0 ~9 g  F# w8 W
6 ?) k  `& r6 |/ w; X2 b' p123_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& y1 Y$ {9 K125_DWS_修改变更维度数据的一致性.mp47 F* @0 v7 w: t6 g1 R5 a. `
- }# y  I' E/ A* L. p5 @' X126_DWS_度量值去重回顾.mp43 N% N2 U' j- U) h
9 W: [, Z+ r9 O& t8 Q$ S" [. x127_DWS_旁路缓存回顾.mp42 [1 z6 M# i  b+ x) @7 H+ _5 N
* E* d: q- p+ l/ L128_DWS_异步IO介绍.mp4
8 B- t5 a7 \- ~- ]129_DWS_异步连接的获取.mp42 F0 \5 d5 e; v: A
# F, x) Z/ m/ C% S130_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
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
, S4 |7 V  ]: v6 s9 M8 E# b135_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
/ w# t$ ~  I7 J& F137_项目部署上线介绍.mp4
0 b+ z/ T* s3 L0 d. n138_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
- K; D  h9 m: f5 Y140_streamPark的安装部署.mp4
  Q0 ?; b, F; X6 U8 e6 N/ O141_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
" y  c, U* I/ e144_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
" ^7 f! a& G7 k5 D- _$ `+ a: n146_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
3 C8 s" E# o- T: [' ]149_内网穿透访问本机.mp4 java8.com
$ F9 o# I: _! H4 _! u+ g- y5 Q; w9 E$ C150_可视化实现省份订单数展示.mp4/ }% i$ Q; o, Y
- C- _5 d: ~3 F- q& C0 w* g( f- B151_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
8 ~# V/ D) c1 i5 f. j0 v  H% g153_GitFlow工作流回顾.mp4
8 E+ E4 @# i# ~, t/ y# H154_ODS层回顾.mp4, G4 l: _2 Z: {2 k1 @, W  C
% f. Y# A( t7 T155_DIM和DWD回顾.mp41 Y, A9 C5 k9 f' e0 {2 q
2 |. {) u; V9 J156_DWS回顾.mp4' j! ?! m' b2 D( ~. u% N) T
+ U& `* Q/ C3 z157_部署及可视化回顾.mp43 @- ~3 x+ K: P$ J" C3 ?: U& J1 i
9 ?# p! h' c, _; C代码.zip
3 E3 e: Z2 C# W2 x& M! Z* N笔记.zip! V  |; l6 C* P4 J& W( B8 H/ F
软件.zip

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