mksz597-轻松入门大数据玩转Flink，打造湖仓一体架构(31章) 完整版

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体系课-mksz597-轻松入门大数据玩转Flink，打造湖仓一体架构

├── {10}--第10章深度剖析Kafka生产者：消息发送流程&API编
│　 ├── (10.1)--10-20【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── 10-18 精准一次消费实现之事务功能开发及测试.mp4
│　 ├── [10.10]--10-10Kafka分区策略结合源码分析进行功能验证.mp4
│　 ├── [10.11]--10-11Kafka自定义分区器功能开发及测试.mp4
│　 ├── [10.13]--10-13【经典面试题--必掌握】谈谈你对Kafka中的副本以及.mp4
│　 ├── [10.14]--10-14【经典面试题--必掌握】谈谈你对Kafka中的acks.mp4
│　 ├── [10.15]--10-15【经典面试题--必掌握】谈谈你对Kafka中的消费语义.mp4
│　 ├── [10.16]--10-16精准一次消费实现之幂等性.mp4
│　 ├── [10.17]--10-17精准一次消费实现之事务.mp4
│　 ├── [10.19]--10-19Kafka中Topic内的Partition中数据的有.mp4
│　 ├── [10.1]--10-1本章概览.mp4
│　 ├── [10.2]--10-2【经典面试题--必掌握】生产者消息发送流程.mp4
│　 ├── [10.3]--10-3生产者消息发送流程核心参数详解.mp4
│　 ├── [10.4]--10-4生产者API开发之普通异步发送.mp4
│　 ├── [10.5]--10-5生产者API开发之普通异步发送代码重构.mp4
│　 ├── [10.6]--10-6生产者API开发之带回调的异步发送.mp4
│　 ├── [10.7]--10-7生产者API开发之同步发送.mp4
│　 ├── [10.8]--10-8Kafka的分区机制能为我们带来什么.mp4
│　 └── [10.9]--10-9Kafka分区策略结合源码分析.mp4
├── {11}--第11章深入剖析KafkaBroker：Kafka消息高效存储机
│　 ├── (11.1)--11-8【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [11.1]--11-1本章概览.mp4
│　 ├── [11.2]--11-2Kafka相关信息在ZK上的存储机制.mp4
│　 ├── [11.3]--11-3Leader选择与ZK的关系.mp4
│　 ├── [11.4]--11-4Kafka副本机制.mp4
│　 ├── [11.5]--11-5Kafka数据存储机制.mp4
│　 ├── [11.6]--11-6Kafka数据存储机制更深入讲解.mp4
│　 └── [11.7]--11-7Kafka核心参数讲解.mp4
├── {12}--第12章深入剖析Kafka消费者：消息消费流程&API编
│　 ├── (12.1)--12-19【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [12.10]--12-10消费者API编程之多消费者消费各自分区数据.mp4
│　 ├── [12.11]--12-11Kafka分区策略之Range.mp4
│　 ├── [12.12]--12-12Kafka的Rebalance机制.mp4
│　 ├── [12.13]--12-13根据源码描述测试Range的分区策略及Rebalanc.mp4
│　 ├── [12.14]--12-14统一思想完成其他策略的验证.mp4
│　 ├── [12.15]--12-15认识__consumer_offsets.mp4
│　 ├── [12.16]--12-16Kafkaoffset管理之自动提交.mp4
│　 ├── [12.17]--12-17Kafkaoffset管理之手动提交.mp4
│　 ├── [12.18]--12-18offset管理不当带来的隐患.mp4
│　 ├── [12.1]--12-1本章概览.mp4
│　 ├── [12.3]--12-3有了消费者之后为什么还需要消费者组.mp4
│　 ├── [12.4]--12-4消费者组和Topic的关系.mp4
│　 ├── [12.5]--12-5Kafka消费流程.mp4
│　 ├── [12.6]--12-6结合源码了解GroupCoordinator初始化过程.mp4
│　 ├── [12.7]--12-7消费者API编程之单消费者消费所有分区数据（上）.mp4
│　 ├── [12.8]--12-8消费者API编程之单消费者消费所有分区数据（下）.mp4
│　 └── [12.9]--12-9消费者API编程之消费指定分区数据.mp4
├── {13}--第13章经典KafkaCP整合使用：Kafka整合外部系统
│　 ├── [13.1]--13-1本章概览.mp4
│　 ├── [13.2]--13-2认识Kafka在离线&实时处理处理架构中的位置.mp4
│　 ├── [13.3]--13-3FlumeSink到Kafka方案理解.mp4
│　 ├── [13.4]--13-4FlumeSink到Kafka功能开发及测试.mp4
│　 ├── [13.5]--13-5FlumeKafkaSource对接到终端功能开发及测试.mp4
│　 ├── [13.6]--13-6FlinkKafkaSource解读.mp4
│　 ├── [13.7]--13-7FlinkKafkaSource功能开发及测试.mp4
│　 └── [13.8]--13-8FlinkKafkaSink功能开发及测试.mp4
├── {14}--第14章玩转Flink项目实战之二：实时统计之商品分析(对接Ka
│　 ├── (14.1)--14-8【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [14.1]--14-1本章概览.mp4
│　 ├── [14.2]--14-2架构及内容介绍.mp4
│　 ├── [14.4]--14-4重构代码.mp4
│　 ├── [14.5]--14-5FlinkStream关联MySQL数据操作.mp4
│　 ├── [14.6]--14-6FlinkAsynchronousIO.mp4
│　 └── [14.7]--14-7Flink异步IO读取MySQL的数据.mp4
├── {15}--第15章时间对实时处理的影响：Flink时间语义及WindowA
│　 ├── (15.1)--15-20【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [15.10]--15-10动手实操之CountWindow.mp4
│　 ├── [15.11]--15-11动手实操之TumblingWindow.mp4
│　 ├── [15.12]--15-12动手实操之SlidingWindow.mp4
│　 ├── [15.13]--15-13动手实操之SessionWindow.mp4
│　 ├── [15.14]--15-14Flink支持的WindowFunction.mp4
│　 ├── [15.15]--15-15WindowFunction动手实操之ReduceFu.mp4
│　 ├── [15.16]--15-16WindowFunction动手实操之Aggregat.mp4
│　 ├── [15.17]--15-17WindowFunction动手实操之ProcessW.mp4
│　 ├── [15.18]--15-18WindowFunction动手实操之AllWindo.mp4
│　 ├── [15.19]--15-19WindowFunction动手实操之全量配合增量使用.mp4
│　 ├── [15.1]--15-1本章概览.mp4
│　 ├── [15.2]--15-2揭开Flink时间语义的面纱.mp4
│　 ├── [15.3]--15-3时间语义如何选择呢.mp4
│　 ├── [15.4]--15-4Window在实时计算中的地位.mp4
│　 ├── [15.5]--15-5Window的分类.mp4
│　 ├── [15.6]--15-6WindowAssigners的职责及对应Window的.mp4
│　 ├── [15.7]--15-7TumblingWindow.mp4
│　 ├── [15.8]--15-8SlidingWindows.mp4
│　 └── [15.9]--15-9SessionWindows.mp4
├── {16}--第16章延迟乱序数据解决方案：Watermark在Flink中的
│　 ├── (16.1)--16-9【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [16.1]--16-1本章概览.mp4
│　 ├── [16.2]--16-2引入WM.mp4
│　 ├── [16.3]--16-3WM策略.mp4
│　 ├── [16.4]--16-4WM策略代码演示.mp4
│　 ├── [16.5]--16-5测试数据的WM.mp4
│　 ├── [16.6]--16-6【重要】综合编程之滚动窗口.mp4
│　 ├── [16.7]--16-7【重要】综合编程之滑动窗口.mp4
│　 └── [16.8]--16-8【重要】数据延迟&乱序解决方案.mp4
├── {17}--第17章Flink容错核心状态管理：状态在Flink中的应用
│　 ├── (17.1)--17-14【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [17.10]--17-10process方法的用法三.mp4
│　 ├── [17.11]--17-11Checkpoint配置参数.mp4
│　 ├── [17.12]--17-12FlinkTask重启策略.mp4
│　 ├── [17.13]--17-13[重要]FlinkStateBackend.mp4
│　 ├── [17.1]--17-1本章概览.mp4
│　 ├── [17.2]--17-2初识State.mp4
│　 ├── [17.3]--17-3自定义完成类似Flink状态管理的功能.mp4
│　 ├── [17.4]--17-4FlinkKeyedState的使用.mp4
│　 ├── [17.5]--17-5[重要]FlinkOperatorState的使用并体会.mp4
│　 ├── [17.6]--17-6FlinkValueState编程.mp4
│　 ├── [17.7]--17-7FlinkStateTtl编程.mp4
│　 ├── [17.8]--17-8process方法的用法一.mp4
│　 └── [17.9]--17-9process方法的用法二.mp4
├── {18}--第18章玩转Flink项目实战之三：实时统计之数据大盘
│　 ├── (18.1)--18-11【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [18.10]--18-10Flinkcheckpointvssavepoint.mp4
│　 ├── [18.1]--18-1本章概览.mp4
│　 ├── [18.2]--18-2多个Flink整合Kafka应用程序代码存在的问题.mp4
│　 ├── [18.3]--18-3读取配置文件中的参数.mp4
│　 ├── [18.4]--18-4Flink对接Kafka代码重构V1.mp4
│　 ├── [18.5]--18-5Flink对接Kafka代码重构V2.mp4
│　 ├── [18.6]--18-6【重要】FlinkEOS.mp4
│　 ├── [18.7]--18-7【重要】FlinkEOS再次剖析.mp4
│　 ├── [18.8]--18-8FlinkEOS代码开发及本地测试并打包.mp4
│　 └── [18.9]--18-9FlinkEOS全流程在服务器上测试.mp4
├── {19}--第19章Flink更加精简的开发方式：FlinkTable&am
│　 ├── (19.1)--19-30【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [19.10]--19-10获取到SQL中用到的表名或者视图名.mp4
│　 ├── [19.11]--19-11临时表vs永久表.mp4
│　 ├── [19.12]--19-12初始Connector.mp4
│　 ├── [19.13]--19-13csv格式数据处理（上）.mp4
│　 ├── [19.15]--19-15json格式数据处理.mp4
│　 ├── [19.16]--19-16KafkaConnector的使用.mp4
│　 ├── [19.17]--19-17时间语义在DDL中如何定义.mp4
│　 ├── [19.18]--19-18UpsertKafkaConnector的使用.mp4
│　 ├── [19.19]--19-19JDBCConnector的使用.mp4
│　 ├── [19.1]--19-1本章概览.mp4
│　 ├── [19.20]--19-20HBaseConnector的使用.mp4
│　 ├── [19.21]--19-21拓展之开发实时处理平台.mp4
│　 ├── [19.22]--19-22自定义UDF函数之ScalarFunction.mp4
│　 ├── [19.23]--19-23自定义UDF函数之AggregateFunction.mp4
│　 ├── [19.24]--19-24自定义UDF函数之TableFunction.mp4
│　 ├── [19.26]--19-26sql-client的用法.mp4
│　 ├── [19.27]--19-27WindowingTVF之TUMBLE.mp4
│　 ├── [19.28]--19-28WindowingTVF之HOP.mp4
│　 ├── [19.29]--19-29WindowTop-N.mp4
│　 ├── [19.2]--19-2FlinkTableAPI&SQL概述及依赖.mp4
│　 ├── [19.3]--19-3Concepts&CommonAPI.mp4
│　 ├── [19.4]--19-4DynamicTables.mp4
│　 ├── [19.5]--19-5DataStream和Table之间的相互转换.mp4
│　 ├── [19.6]--19-6TableAPI编程范式.mp4
│　 ├── [19.7]--19-7TableAPI&SQLQuery.mp4
│　 ├── [19.8]--19-8创建Table对象.mp4
│　 └── [19.9]--19-9创建Table对象续.mp4
├── {1}--第1章大厂技术首选高薪必备：揭开Flink的神秘面纱
│　 ├── (1.1)--1-9【科普小贴士】Flink发展史&特点&行业.pdf
│　 ├── (1.2)--1-10【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [1.1]--1-1高薪大数据工程师必备技能，你掌握了么？.mp4
│　 ├── [1.2]--1-2本章概览.mp4
│　 ├── [1.3]--1-3认识Flink.mp4
│　 ├── [1.4]--1-4部署应用到任意地方&运行任意规模应用.mp4
│　 ├── [1.5]--1-5Flink的起源及发展史.mp4
│　 ├── [1.6]--1-6Flink中的API.mp4
│　 ├── [1.7]--1-7Flink核心特性.mp4
│　 └── [1.8]--1-8Flink对比Spark.mp4
├── {20}--第20章数据采集神器FlinkCDC：基于FlinkCDC进行实
│　 ├── (20.1)--20-13【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [20.10]--20-10自定义定制开发输出样式.mp4
│　 ├── [20.11]--20-11FlinkCDC源码修改.mp4
│　 ├── [20.12]--20-12FlinkCDC对接sql方式.mp4
│　 ├── [20.1]--20-1本章概览.mp4
│　 ├── [20.2]--20-2实时数据采集场景介绍.mp4
│　 ├── [20.3]--20-3Canal原理.mp4
│　 ├── [20.4]--20-4Canal部署及使用.mp4
│　 ├── [20.5]--20-5Canal编程.mp4
│　 ├── [20.6]--20-6Canal编程测试.mp4
│　 ├── [20.7]--20-7FlinkCDC概述.mp4
│　 ├── [20.8]--20-8DataStreamAPI对接CDC.mp4
│　 └── [20.9]--20-9CDC从什么位置开始读取数据设置.mp4
├── {21}--第21章玩转Flink项目实战之四：实时统计之直播榜分析
│　 ├── (21.1)--21-8【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [21.1]--21-1本章概览.mp4
│　 ├── [21.2]--21-2背景及数据准备.mp4
│　 ├── [21.3]--21-3功能实现之数据接入.mp4
│　 ├── [21.4]--21-4功能实现之数据处理及写入.mp4
│　 ├── [21.5]--21-5可视化框架部署.mp4
│　 ├── [21.6]--21-6可视化大屏制作.mp4
│　 └── [21.7]--21-7Flink处理过程简单化带来的好处.mp4
├── {22}--第22章战斗民族开源神器ClickHouse：揭开CH的神秘面纱
│　 ├── [22.1]--22-1本章概览.mp4
│　 ├── [22.2]--22-2产生背景.mp4
│　 ├── [22.3]--22-3OLAP特性.mp4
│　 ├── [22.4]--22-4列式存储特性.mp4
│　 ├── [22.5]--22-5ClickHouse部署.mp4
│　 ├── [22.6]--22-6ClickHouse核心目录.mp4
│　 ├── [22.7]--22-7Clickhouse-client命令参数.mp4
│　 ├── [22.8]--22-8ClickHouse官方数据使用说明.mp4
│　 └── [22.9]--22-9ClickHouse跑分.mp4
├── {23}--第23章ClickHouse数据类型精讲：详解ClickHous
│　 ├── [23.10]--23-10Array类型.mp4
│　 ├── [23.12]--23-12Map类型.mp4
│　 ├── [23.1]--23-1本章概览.mp4
│　 ├── [23.2]--23-2数据类型.mp4
│　 ├── [23.3]--23-3数值类型之整型.mp4
│　 ├── [23.4]--23-4数值类型之浮点型.mp4
│　 ├── [23.5]--23-5【重要】数值类型之Decimal.mp4
│　 ├── [23.6]--23-6布尔类型.mp4
│　 ├── [23.7]--23-7【重要】String和FixedString类型.mp4
│　 └── [23.8]--23-8UUID类型.mp4
├── {24}--第24章ClickHouse内置函数精讲：详解ClickHous
│　 ├── [24.10]--24-10日期时间函数.mp4
│　 ├── [24.1]--24-1本章概览.mp4
│　 ├── [24.2]--24-2算数函数.mp4
│　 ├── [24.3]--24-3比较函数.mp4
│　 ├── [24.4]--24-4逻辑函数.mp4
│　 ├── [24.5]--24-5取整函数.mp4
│　 ├── [24.6]--24-6类型转换函数.mp4
│　 ├── [24.7]--24-7条件函数.mp4
│　 ├── [24.8]--24-8URL函数.mp4
│　 └── [24.9]--24-9字符串函数.mp4
├── {25}--第25章ClickHouse核心DDL&DML：库&am
│　 ├── [25.10]--25-10分区表的创建及加载数据.mp4
│　 ├── [25.11]--25-11分区表删除分区.mp4
│　 ├── [25.12]--25-12分区表复制分区.mp4
│　 ├── [25.2]--25-2DDL之创建数据库.mp4
│　 ├── [25.3]--25-3DDL之创建表.mp4
│　 ├── [25.4]--25-4DDL之删除表.mp4
│　 ├── [25.5]--25-5DDL之修改表.mp4
│　 ├── [25.6]--25-6DDL之重命名表.mp4
│　 ├── [25.7]--25-7DDL之清空表数据.mp4
│　 ├── [25.8]--25-8DML之插入数据.mp4
│　 └── [25.9]--25-9DML之修改和删除数据.mp4
├── {26}--第26章ClickHouse核心引擎分析：各家族核心引擎使用及选
│　 ├── (26.1)--26-23【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [26.10]--26-10表引擎Integrations之MySQL引擎.mp4
│　 ├── [26.11]--26-11数据库引擎之MySQL引擎.mp4
│　 ├── [26.13]--26-13表引擎Special之Merge引擎.mp4
│　 ├── [26.14]--26-14表引擎Special之Memory引擎.mp4
│　 ├── [26.15]--26-15MergeTreeEngine概览.mp4
│　 ├── [26.16]--26-16MergeTreeEngine核心语法详解.mp4
│　 ├── [26.17]--26-17【重要】MergeTreeEngine非分区表功能测试.mp4
│　 ├── [26.18]--26-18【重要】MergeTreeEngine日期类型分区表功.mp4
│　 ├── [26.19]--26-19【重要】MergeTreeEngine执行流程分析.mp4
│　 ├── [26.1]--26-1本章概览.mp4
│　 ├── [26.20]--26-20ReplacingMergeTree引擎.mp4
│　 ├── [26.21]--26-21ReplacingMergeTree引擎带ver的使用.mp4
│　 ├── [26.22]--26-22SummingMergeTree引擎.mp4
│　 ├── [26.2]--26-2表引擎概览.mp4
│　 ├── [26.3]--26-3LogEngineFamily的共性.mp4
│　 ├── [26.4]--26-4TinyLog引擎.mp4
│　 ├── [26.5]--26-5Stripelog引擎.mp4
│　 ├── [26.6]--26-6Log引擎.mp4
│　 ├── [26.7]--26-7【重要】LogEngineFamily总结.mp4
│　 ├── [26.8]--26-8表引擎之Integrations概览.mp4
│　 └── [26.9]--26-9表引擎Integrations之HDFS引擎.mp4
├── {27}--第27章ClickHouse元数据中心：元数据管理iclass=
│　 ├── (27.1)--27-10【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [27.1]--27-1本章概览.mp4
│　 ├── [27.2]--27-2【重要】元数据在大数据中的作用.mp4
│　 ├── [27.3]--27-3ClickHouse元数据之tables.mp4
│　 ├── [27.4]--27-4ClickHouse元数据之columns.mp4
│　 ├── [27.5]--27-5ClickHouse元数据之表相关元数据.mp4
│　 ├── [27.6]--27-6ClickHouse元数据之执行相关元数据.mp4
│　 ├── [27.7]--27-7ClickHouse元数据之内置不同种类的维度表元数据.mp4
│　 ├── [27.8]--27-8ClickHouse元数据之用户&角色&.mp4
│　 └── [27.9]--27-9ClickHouse元数据之其他元数据.mp4
├── {28}--第28章经典ClickHouse整合Flink编程：整合Flin
│　 ├── [28.1]--28-1本章概览.mp4
│　 ├── [28.2]--28-2ClickHouseJDBC编程概述.mp4
│　 ├── [28.4]--28-4Flink整合ClickHouse写操作.mp4
│　 └── [28.5]--28-5Flink整合ClickHouse读操作.mp4
├── {29}--第29章玩转Flink项目实战之五：基于Flink和ClickH
│　 ├── [29.10]--29-10场景二之功能实现三.mp4
│　 ├── [29.11]--29-11场景二之功能扩展.mp4
│　 ├── [29.12]--29-12可视化.mp4
│　 ├── [29.13]--29-13总结与扩展.mp4
│　 ├── [29.1]--29-1本章概览.mp4
│　 ├── [29.2]--29-2实战功能改善.mp4
│　 ├── [29.3]--29-3场景一之功能实现一.mp4
│　 ├── [29.4]--29-4场景一之功能实现二.mp4
│　 ├── [29.5]--29-5场景一之功能实现三.mp4
│　 ├── [29.6]--29-6场景一之扩展.mp4
│　 ├── [29.7]--29-7场景二需求分析.mp4
│　 ├── [29.8]--29-8场景二之功能实现一.mp4
│　 └── [29.9]--29-9场景二之功能实现二.mp4
├── {2}--第2章批流一体丝滑开发体验：快速上手使用Flink进行编程
│　 ├── [2.10]--2-10Flink对接socket数据并进行统计分析.mp4
│　 ├── [2.1]--2-1本章概览.mp4
│　 ├── [2.2]--2-2基于Flink官方提供的命令构建Flink应用程序.mp4
│　 ├── [2.3]--2-3基于IDEA+Maven构建Flink应用程序的本地开发环.mp4
│　 ├── [2.4]--2-4词频统计案例需求分析.mp4
│　 ├── [2.5]--2-5Flink以批处理的方式实现功能开发.mp4
│　 ├── [2.6]--2-6开发重构之自定义Function的方式.mp4
│　 ├── [2.7]--2-7开发重构之Lambda表达式写法.mp4
│　 ├── [2.8]--2-8Flink以流处理的方式实现功能开发.mp4
│　 └── [2.9]--2-9通过参数控制Flink以何种模式运行作业.mp4
├── {30}--第30章揭开数据湖的神秘面纱：数据湖开源产品Hudi的使用icl
│　 ├── [30.10]--30-10核心概念之Index.mp4
│　 ├── [30.11]--30-11核心概念之IndexType.mp4
│　 ├── [30.12]--30-12核心概念之TableType(COW).mp4
│　 ├── [30.13]--30-13核心概念之TableType(MOR).mp4
│　 ├── [30.14]--30-14核心概念之TableType(对比).mp4
│　 ├── [30.15]--30-15核心概念之QueryTypes.mp4
│　 ├── [30.16]--30-16核心概念之其他.mp4
│　 ├── [30.17]--30-17Hudi整合FlinkSQL快速入门.mp4
│　 ├── [30.19]--30-19FlinkSQL对接Kafka数据落入Hudi.mp4
│　 ├── [30.1]--30-1本章概览.mp4
│　 ├── [30.2]--30-2引入数据湖.mp4
│　 ├── [30.3]--30-3常用数据湖框架对比.mp4
│　 ├── [30.4]--30-4初识Hudi.mp4
│　 ├── [30.5]--30-5再次认识Hudi.mp4
│　 ├── [30.6]--30-6Hudi发展历史.mp4
│　 ├── [30.7]--30-7核心概念之TimeLine.mp4
│　 ├── [30.8]--30-8快速使用Spark写入数据到Hudi.mp4
│　 └── [30.9]--30-9核心概念之FileLayouts.mp4
├── {31}--第31章玩转Flink项目实战之六：基于Flink和Hudi的数
│　 ├── [31.10]--31-10表结构讲解.mp4
│　 ├── [31.11]--31-11分层.mp4
│　 ├── [31.12]--31-12CDC层建设.mp4
│　 ├── [31.13]--31-13产生数据.mp4
│　 ├── [31.14]--31-14订单表ODS层建设.mp4
│　 ├── [31.15]--31-15商品表ODS层建设.mp4
│　 ├── [31.16]--31-16订单详情表ODS层建设.mp4
│　 ├── [31.17]--31-17DWD层建设思路.mp4
│　 ├── [31.18]--31-18订单相关DWD层建设思路_1.mp4
│　 ├── [31.19]--31-19ADS层建设.mp4
│　 ├── [31.1]--31-1本章概览.mp4
│　 ├── [31.20]--31-20总结.mp4
│　 ├── [31.2]--31-2回顾离线处理架构.mp4
│　 ├── [31.3]--31-3引入Hudi后的架构.mp4
│　 ├── [31.4]--31-4架构中重要环节的补充说明.mp4
│　 ├── [31.5]--31-5Flink中Catalog使用.mp4
│　 ├── [31.6]--31-6Flink对接catalog之读取Hive数据.mp4
│　 ├── [31.7]--31-7Flink对接catalog之写入Hive数据.mp4
│　 └── [31.8]--31-8Hudi版本升级.mp4
├── {3}--第3章工欲善其事必先利其器：Flink部署及作业运行
│　 ├── (3.1)--3-2【环境配置】云主机开通及配置.pdf
│　 ├── (3.2)--3-15【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [3.10]--3-11【重要】如何使用命令行的方式提交Flink应用程序.mp4
│　 ├── [3.11]--3-12初探Flink集群部署模式.mp4
│　 ├── [3.12]--3-13FlinkStandalone之ApplicationM.mp4
│　 ├── [3.13]--3-14FlinkonYARN之ApplicationMode方.mp4
│　 ├── [3.1]--3-1本章概览.mp4
│　 ├── [3.2]--3-3从宏观角度认识Flink架构.mp4
│　 ├── [3.3]--3-4再次认识JobManager和TaskManager.mp4
│　 ├── [3.4]--3-5FlinkStandalone模式部署及FlinkUI介绍.mp4
│　 ├── [3.5]--3-6flinkrun运行官方自带案例.mp4
│　 ├── [3.6]--3-7【补充】如何在本地运行环境中设定FlinkWebUI.mp4
│　 ├── [3.7]--3-8动态传递参数给Flink应用程序改造.mp4
│　 ├── [3.8]--3-9使用FlinkWebUI提交自己开发的Flink应用程序.mp4
│　 └── [3.9]--3-10取消作业的两种方式.mp4
├── {4}--第4章快速便捷接入各种数据：FlinkDataSourceAPI
│　 ├── (4.1)--4-11【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [4.10]--4-10自定义数据源实现MySQL数据的读取.mp4
│　 ├── [4.1]--4-1本章概览.mp4
│　 ├── [4.2]--4-2DataStreamAPI编程规范以及DataStream.mp4
│　 ├── [4.3]--4-3Flink多种执行环境的获取方式.mp4
│　 ├── [4.4]--4-4结合源码分析DataSource.mp4
│　 ├── [4.6]--4-6多并行度Source测试用例.mp4
│　 ├── [4.7]--4-7结合源码分析SourceFunction.mp4
│　 ├── [4.8]--4-8自定义实现单并行度数据源.mp4
│　 └── [4.9]--4-9自定义实现多并行度数据源.mp4
├── {5}--第5章高效简洁数据处理方式：FlinkTransformatio
│　 ├── (5.1)--5-11【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [5.10]--5-10DataStream分流.mp4
│　 ├── [5.1]--5-1本章概览.mp4
│　 ├── [5.2]--5-2认识Flink中有哪些Transformation算子.mp4
│　 ├── [5.3]--5-3Tranformation算子实操之map算子.mp4
│　 ├── [5.4]--5-4Tranformation算子实操之filter算子.mp4
│　 ├── [5.5]--5-5Tranformation算子实操之flatMap算子.mp4
│　 ├── [5.6]--5-6Tranformation算子实操之keyBy算子.mp4
│　 ├── [5.7]--5-7Tranformation算子实操之union算子.mp4
│　 ├── [5.8]--5-8Tranformation算子实操之connect算子.mp4
│　 └── [5.9]--5-9Tranformation算子实操之自定义分区器.mp4
├── {6}--第6章处理结果吐出外部系统：FlinkSinkAPI编程
│　 ├── (6.1)--6-9【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [6.1]--6-1本章概览.mp4
│　 ├── [6.2]--6-2认识Flink中的Sink.mp4
│　 ├── [6.3]--6-3Sink算子实操之print.mp4
│　 ├── [6.4]--6-4Sink算子实操之自定义Sink到终端.mp4
│　 ├── [6.5]--6-5Sink算子实操之自定义Sink到文件系统.mp4
│　 ├── [6.7]--6-7Flink处理结果输出到MySQL中.mp4
│　 └── [6.8]--6-8Sink算子实操之输出到socket.mp4
├── {7}--第7章玩转Flink项目实战之一：实时统计之商品分析
│　 ├── (7.1)--7-13【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [7.10]--7-10自定义RedisSink.mp4
│　 ├── [7.11]--7-11实现改造并进行统计结果的diff.mp4
│　 ├── [7.12]--7-12拓展.mp4
│　 ├── [7.1]--7-1本章概览.mp4
│　 ├── [7.2]--7-2企业中基于Flink实时处理的架构分析.mp4
│　 ├── [7.3]--7-3需求分析.mp4
│　 ├── [7.4]--7-4本地开发环境搭建.mp4
│　 ├── [7.5]--7-5项目日志字段说明及生产数据注意事项.mp4
│　 ├── [7.6]--7-6对接数据及清洗.mp4
│　 ├── [7.7]--7-7日期格式清洗.mp4
│　 ├── [7.8]--7-8统计结果.mp4
│　 └── [7.9]--7-9统计结果入Redis库.mp4
├── {8}--第8章一起揭开Kafka神秘面纱：Kafka架构&核心术
│　 ├── (8.1)--8-7【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│　 ├── [8.1]--8-1本章概览.mp4
│　 ├── [8.2]--8-2认识JMS.mp4
│　 ├── [8.3]--8-3通过官网的介绍知晓Kafka是什么.mp4
│　 ├── [8.4]--8-4自我语言总结Kafka是什么.mp4
│　 ├── [8.5]--8-5Kafka在大数据中的典型使用场景screenflow.mp4
│　 └── [8.6]--8-6图解Kafka架构.mp4
└── {9}--第9章工欲善其事必先利其器：Kafka部署及监控
　　├── (9.1)--9-10【面试官来啦】面试讨论题.pdf
　　├── [9.1]--9-1本章概览.mp4
　　├── [9.2]--9-2动起我们的小手进行单节点单Kafka的部署（上）.mp4
　　├── [9.3]--9-3动起我们的小手进行单节点单Kafka的部署（下）.mp4
　　├── [9.4]--9-4kafka-topics命令行核心参数讲解.mp4
　　├── [9.5]--9-5KafkaTopic命令行操作.mp4
　　├── [9.6]--9-6Kafka生产者消费者命令行操作.mp4
　　├── [9.7]--9-7动起我们的小手进行单节点多Kafka的部署.mp4
　　├── [9.8]--9-8单节点多Kafka脚本命令测试(1).mp4
　　├── [9.8]--9-8单节点多Kafka脚本命令测试.mp4
　　└── [9.9]--9-9Kafka监控部署及使用.mp4

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MaXu***

星颖，一个充满正能量的社群，人生转折点啊，改变我很多

画布上***

看到就转：记住你很优秀，别再堕落了。提醒自己要相信自身的能力，摆脱消极状态

hxnc***

谢谢分享，一个干净的交际圈很重要啊！