随着数据规模持续的高速增长，大数据基础设施技术从数据库、数据仓库演化到如今的湖仓一体架构，更成为未来新的架构标准。而Flink因为其优良的性能与广泛的适用性，也成为大数据核心技术之一。本课程将从Flink零基础讲起，涵盖Kafka、ClickHouse、Hudi等热门技术栈，结合多种实时处理场景，构建当下最热门的数据湖、湖仓一体架构，助你轻松进阶大数据工程师！
课程目录 H-28536：轻松入门大数据玩转Flink
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├─{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
│
├─{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
│
├─{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.mp4
│ [9.9]–9-9Kafka监控部署及使用.mp4
│
├─{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
│ [10.10]–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
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├─{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
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├─{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(1).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
│
├─{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
│
├─{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
│
└─课件
coding597-master.zip
