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SGG大数据项目之Flink实时数仓4.0

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发表于 2024-4-3 00:27:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
01_Flink最新电商数据课程介绍.mp4
4 p7 P# y5 B+ f$ c; z1 j02_实时数仓和离线数仓的概述区别.mp4# o: u7 m8 Q  n& s) @% h
03_实时数仓的完整架构.mp4. k* _0 u; a: M4 u8 Q8 b
04_实时数仓选型-doris简介.mp4& t7 q0 y$ C& d; z$ v$ U
05_实时数仓框架选型-ods dwd和dim.mp43 w8 n/ @4 p# A2 e/ D$ G/ l
06_实时数仓框架选型-dws和ads及最终步骤.mp4
& |1 x, K* D; ^. Z07_实时数仓和实时计算及离线计算的比较.mp47 R: s. \; [+ Y3 t1 n
08_数仓建模回顾.mp4
  w; o3 F1 z5 V/ @09_数仓设计回顾.mp4
  k# n9 l% {. K) k: {10_实时数仓最新代码结构介绍.mp4
3 e) T' ~0 E7 u! f+ g, X11_git分支流程介绍.mp43 Q( `8 H0 }' L2 X9 s
12_idea中的代码结构部署.mp4
1 j$ @! c' p3 l2 D% f13_gitlab的安装部署.mp4
8 W8 r. c+ K! ~, C0 l+ {. z2 Y14_gitlab用户创建和管理.mp43 o9 X! E9 I' e! K
15_gitlab兼容IDEA实现提交推送项目.mp4
+ S% I9 t/ v6 Z9 C) ]9 |7 W' v16_实时数仓架构搭建-flink和hbase的安装部署.mp4# A, {% @4 p! h
17_实时数仓架构搭建-redis的安装部署.mp49 b2 D0 d! ^4 n7 t
18_ODS_确保数据源时间有序的方法介绍.mp4; w/ c8 J# Q) X& R' q4 f* W; ^3 a
19_ODS_数据生成同步方法介绍.mp4
$ d' r$ ~  u7 K% I* l% z20_DIM_flink处理数据的固定流程.mp4
3 h5 a; l- f0 k7 q* |, t% A! U1 c21_DIM_baseAPP使用演示.mp4- t5 N, R# x6 v  ~
22_DIM_基类添加webUI页面介绍.mp4  k0 J6 c' x1 j. o3 \  }/ N' Q
23_DIM_common模块封装常量类和source方法.mp45 t8 \+ J1 P3 J# J) P% A, W3 x# f
24_DIM_动态拆分维度表功能实现的选择介绍.mp4- M  [. S. y. f8 G: x4 z9 n4 \
25_DIM_flinkCDC使用介绍及数据展示.mp4
/ k2 M+ j8 n. K26_DIM_核心业务逻辑介绍.mp4
  R$ K# e, \; i4 R) b8 l3 y! K1 g! K27_DIM_对主流数据进行清洗过滤.mp40 ]/ _" C1 _  f& _: T
28_DIM_读取配置表数据.mp4, L( N2 \% v+ V
29_DIM_HBase创建关闭连接.mp42 |- [8 J/ b8 U, B6 f
30_DIM_HBase创建表格.mp4
6 R0 d& x/ L$ c. w# ]& n: N31_DIM_HBase删除表格API编写.mp4
4 ?2 A! L' X7 g7 h' }" P3 {32_DIM_使用配置流信息创建HBase表格.mp4: y) q$ }; X& l3 c2 Q& Q4 `
33_DIM_动态拆分维度表基础功能实现.mp48 n8 v2 ]0 r1 D" U/ j
34_DIM_使用JDBC工具预加载配置表信息避免主流数据丢失.mp4
9 U& I2 P; U/ p' {35_DIM_预加载配置表信息避免数据丢失功能实现.mp4
  w4 l# J9 A7 E1 a! A8 i36_DIM_HBase写入数据和删除数据的方法编写.mp4
6 R9 ]( Y; T" K: w, r  h. J; ?: ]37_DIM_写出数据到HBase的代码编写.mp4
& A/ _3 i. v, |: S/ E+ Z38_DIM_写出数据到HBase的演示.mp4
& V; N5 g" M7 F; v- D  _39_DIM_代码与功能回顾.mp4: u: E/ w8 \! n# S
40_DWD_数据源分析.mp4
9 f6 g9 R, U& R% D( k41_DWD_日志拆分需求代码结构介绍.mp4) T5 z, v5 x8 a
42_DWD_日志拆分需求分析.mp4. w/ b6 ^' N3 M% l$ N# ~! t
43_DWD_日志拆分需求数据清洗ETL处理.mp46 C/ v% S# v' d* e( N: x% N
44_DWD_日志拆分需求新旧访客修改代码实现.mp4+ @2 h3 s+ Q2 W) U  u' ?
45_DWD_日志拆分需求新旧访客修复代码测试.mp49 Y; u7 \, `( _5 y4 [( |
46_DWD_日志拆分需求完成拆分.mp4$ ^* N& ?. P3 O& L
47_DWD_日志拆分业务实现.mp4
5 r/ m, c  B) O$ C7 p48_DWD_flinkSQL的使用架构.mp4
3 T4 ]! f: n0 P49_DWD_flinkSQL读取不同的数据源数据.mp4( s7 ]/ C/ g: q
50_DWD_flinkSQL完成两种表格的join操作.mp49 z. e9 s' }; n( H9 {% U5 s
51_DWD_flinkSQL的基础原理介绍.mp4
6 p0 Y( y. N2 H. k- }7 b52_DWD_LookUp join使用场景介绍.mp4
4 J( E: d& R' u2 Q4 g53_DWD_LookUp join具体使用演示.mp4
& d- G" [: \% k3 V54_DWD_baseSQLApp封装读取topicdb方法.mp40 p1 k5 i9 }/ {: g; k
55_DWD_baseSQLAPP封装实现及使用方法.mp49 p5 ^8 b. ?  L8 r6 X, l+ V
56_DWD_评论事实表完成HBase的lookup_join.mp4  m4 N1 F$ ]. b7 K# t
57_DWD_评论事实表完成数据写出.mp45 a* I( f# h; Z* y8 I
58_DWD_筛选加购事务表明细数据.mp4
5 t$ D0 h  _0 r9 [7 w4 h59_DWD_加购事务事实表编写完成.mp44 Q, O  T, V% o) v
60_DWD_下单事务事实表需求分析.mp47 I! S" h( Y' h7 m1 k3 _7 W& y, t/ N
61_DWD_下单事务事实表内连接关联订单表和订单详情表.mp4
: i7 F9 ^* I5 e+ F$ J# N: ?5 _62_DWD_下单明细表完成四个表格的join操作.mp4
  A0 q0 O, K( {- S# m63_DWD_下单明细表写出到kafka实现.mp4
/ n! A/ I# Q1 V7 O" Z  N' K64_DWD_取消订单事实表需求分析.mp4) X6 n- p! u  f. r$ C
65_DWD_支付成功事实表需求分析.mp49 h, L! N- L6 T. u- K3 q1 G
66_DWD_支付成功需求筛选支付成功数据.mp4
7 i+ V: |( a" t- q0 M67_DWD_支付成功需求三张表格数据准备.mp4
" F+ D# n7 X, r68_DWD_支付成功需求使用interval join完成表格关联.mp42 d8 k; `1 n& P' z4 Q1 P) D
69_DWD_支付成功需求使用lookupJoin完成维度退化.mp4& B% O( l- `! P  ~
70_DWD_支付成功需求写出数据.mp44 o" X3 a+ |( I4 t
71_DWD_base_db表格处理需求分析.mp4
2 U7 e2 D! }" o& G$ c' `( M72_DWD_base_db需求读取主流和配置表数据.mp4
: Z, y8 C9 X  V; Y8 ~' v7 e2 s, ^73_DWD_base_db合并处理事实表数据.mp4$ L; L2 t/ J9 ?9 S6 F! e
74_DWD_base_db数据写出.mp4
  f% X* I2 B& }8 s7 F6 E$ L' `; o75_DWS_doris简介.mp4
2 b, `, i1 q2 w. [76_DWS_doris部署上传解压操作.mp4
* s' \' U! K- l77_DWS_doris部署前端.mp4$ x& m: [' A% M
78_DWS_doris单台后端的安装部署.mp4: P: ?+ a5 u! G6 M7 l
79_DWS_doris的be扩容.mp40 g, U5 `( ]: Z2 z
80_DWS_doris的be缩容.mp4! e& Y* s/ n* }  F# Q
81_DWS_doris的fe扩容.mp4
4 ^0 l2 b7 {# `. Y82_DWS_doris的fe缩容及群起脚本.mp4
) j( o$ D7 _( u, m4 \: S! X! R83_DWS_doris的数据模型agg模型介绍.mp4
; K# n7 y5 Y" L84_DWS_doris的分区分桶.mp4
+ Z' k. C/ o; U/ k84_DWS_doris的数据模型唯一与可重复模型介绍.mp4. Q7 @( P" z6 A4 n
86_DWS_doris的复合分区和多列分区介绍.mp4) J, [, D7 K! M- d
87_DWS_doris的动态分区原理介绍.mp49 w7 c! J# c. b$ T5 |7 _  h
88_DWS_doris的动态分区使用介绍.mp4
+ W- r- t( [. q5 a* S4 R6 I. I/ E89_DWS_doris的rollup介绍.mp4: {& o4 v$ @/ W( S! Z$ ]" }* Z" Y
90_DWS_doris的物化视图.mp49 X5 W' ^) q8 k$ V; m; E2 y
91_DWS_热词开窗统计需求分析及IK分词器介绍.mp4# f1 [0 ?/ G9 q
92_DWS_热词开窗统计筛选关键字.mp40 j: p# s: E9 |
93_DWS_自定义UDTF函数方法介绍.mp4
' k6 E3 _$ [! o9 d: _+ Y; U& }94_DWS_完成关键词的拆分工作.mp4. q1 [8 G7 [" ]8 l2 r" m& }- {5 r4 s
95_DWS_关键字分组开窗聚合统计.mp4+ |; R: P1 Z  M& S3 Y* i8 g
96_DWS_关键词开窗统计数据写出到doris.mp4; J- U+ @/ g( i* ^- T) Y6 P
97_DWS_流量域各粒度用户页面访问窗口聚合需求分析.mp4
, c5 W/ b! o+ B98_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
/ C5 [9 J" I. [99_DWS_流量域各粒度用户访问分组开窗聚合代码实现.mp4
! a+ ~6 O! t$ y/ C" [5 G2 C100_DWS_流量域各粒度用户访问数据写出到doris.mp4
: t! l5 i) e$ Z7 P; `7 x101_DWS_流量域各粒度用户访问数据添加状态存活时间.mp4
* [3 F4 a) R' M102_DWS_首页详情页独立访客统计需求分析.mp44 j8 B6 h/ ~- l. H; c1 r
103_DWS_首页详情页独立访客判断代码实现.mp4& X5 Y+ m7 V: |+ h" z7 w
104_DWS_首页详情页独立访客数据写出到doris.mp4
' T) e4 Y* T+ S% \: b/ P105_DWS_用户登录统计需求分析.mp4$ v4 t' ^  g  s
106_DWS_用户登录统计需求过滤数据.mp4
/ o4 K# _& Q+ a, s. N107_DWS_用户登录统计判断独立用户和回流用户.mp48 f% j4 {* t4 ^& l$ @
108_DWS_用户登录统计数据聚合写出到doris.mp4
2 S0 i; M& h/ o109_DWS_用户注册统计需求分析.mp46 j( {1 P; M0 \+ ~& i0 S
110_DWS_用户注册需求实现.mp4. D4 g; B, h. S9 W; C) F
111_DWS_用户加购需求分析和结构搭建.mp4
: `6 B& l9 N0 ]7 z  S112_DWS_用户加购需求实现数据写出.mp4
6 t- b1 h8 ]9 h2 j& L! V6 H113_common模块回顾.mp4
" C: F/ A0 S, ]1 }6 C114_dim和dwd模块代码回顾.mp4& s1 V$ k2 Z) A- X3 y: Y; s
115_dws模块回顾.mp4
3 t; \7 F! Z. {2 q- }116_DWS_sku商品下单需求分析.mp4
" o* }) @" X0 R/ ~117_DWS_sku商品粒度过滤添加水位线.mp42 r5 m, r* x, ?( P
118_DWS_sku商品粒度度量值修复.mp4
* g$ z. E! F( c7 Y2 E119_DWS_商品粒度聚合统计.mp43 ]1 {6 \8 d  R( O. U# I1 R2 b
120_DWS_维度关联补全sku_info信息.mp4
9 W( P- O- k( W6 N! T  J! `1 l121_DWS_完整维度信息关联编写.mp4
) r+ ~* N( v& L8 s+ h122_DWS_补全维度信息写出到doris.mp4& O0 J, v1 g5 c. v3 W( i; R
123_DWS_旁路缓存原理介绍.mp4
4 H# Y( c/ U) ?2 {  C124_DWS_添加redis作为旁路缓存.mp4
6 o: V' c& i2 W# s2 Z125_DWS_修改变更维度数据的一致性.mp4. T: g1 t( l( K$ W
126_DWS_度量值去重回顾.mp40 I6 K' E7 l( a+ F0 h0 X3 y
127_DWS_旁路缓存回顾.mp4
$ l5 e1 ^' f* T2 K% o128_DWS_异步IO介绍.mp4% |! R! {5 |& V/ `  W
129_DWS_异步连接的获取.mp4: B/ `& m! P4 \8 |+ @1 p
130_DWS_flink异步算子使用编写.mp4
% @5 U1 G$ C! W3 s8 g131_DWS_flink异步算子实现维度关联.mp4
! R% p, O' g! d. k4 u! i" c132_DWS_模板方法初步封装.mp4; F1 S) r/ b, Z- D
133_DWS_完整封装模板方法实现维度关联.mp4- p' B: K( C1 I5 X9 u) @
134_DWS_各省份下单需求数据获取清洗.mp48 B8 M4 N2 u* `5 N
135_DWS_各省份下单需求聚合统计.mp48 y8 j& @9 F+ ~1 V7 C8 h( J" q
136_DWS_各省份窗口下单聚合统计.mp4
' i5 M1 G" i  K  V& P137_项目部署上线介绍.mp45 S7 W7 J' P. v7 H* @) r
138_streamPark概述介绍.mp4
3 h( y3 N6 z2 R$ F" w- g+ z3 k139_streamPark的解压部署.mp40 N7 G& b; T6 a6 D+ U1 T" ^! Q. S/ N2 u
140_streamPark的安装部署.mp4
( G. l2 O6 A% |1 C8 Q141_streamPark使用设置.mp4* g  q# V4 w/ l( \% Y+ g! q+ D
142_streamPark编译部署项目.mp4% J4 A$ Z, X( z* I* z
143_streamPark上线任务演示.mp4
1 A7 C% Y3 O9 Y/ ~1 d144_streamPark使用检查点重启任务.mp46 E, d5 c1 J( Z: K; S! S2 l# t
145_合并gitlab代码请求.mp41 Q+ Y$ j! {, x9 [0 F+ A
146_可视化展示总体介绍.mp4
. c" T, A/ f6 A1 l147_可视化展示sugar使用方法介绍.mp46 q; B) F( H5 |4 s9 D+ \" x( X
148_spring-boot数据接口上手.mp47 C! g& d- Z: @' S  N6 }
149_内网穿透访问本机.mp41 X8 \3 _# k2 C1 W: T3 ~
150_可视化实现省份订单数展示.mp4( |7 Z2 G8 o, _
151_Flink实时数仓整体回顾.mp4
( K- o1 p# `: U, b152_Flink实时数仓代码结构设计回顾.mp4( H* f8 u5 J/ D8 W1 r+ ^
153_GitFlow工作流回顾.mp4
4 W& R5 I) R7 ^4 o# m154_ODS层回顾.mp4
6 O7 w" u' \: `4 B. Y155_DIM和DWD回顾.mp4
4 ~3 W4 \5 m1 M. f5 D156_DWS回顾.mp4
. ]. ~9 T! t" y5 E6 \157_部署及可视化回顾.mp4
# P# o/ `, E; g# P' M/ t代码.zip
* O4 |  o" P& Y/ p' U笔记.zip
* j% _. l1 @- F软件.zip
* C2 t, \. @  g' y0 G$ Z
$ o) B! E5 f9 G- F+ n1 L3 h+ z9 m; X. W* b2 Y' x
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