| 
 多易-Eagle实时数仓驱动业务智能化/
 ├──代码文档资料| ├──实时项目-day01
 | | ├──代码
 | | └──资料
 | ├──实时项目-day02
 | | ├──代码
 | | └──文档
 | ├──实时项目-day03
 | | ├──代码
 | | └──资料
 | ├──实时项目-day04
 | | ├──代码
 | | └──资料
 | ├──实时项目-day05
 | | ├──代码
 | | └──资料
 | ├──实时项目-day06
 | | ├──代码
 | | └──资料
 | ├──实时项目-day07
 | | └──代码
 | └──实时项目-day08
 | | ├──代码
 | | └──资料
 ├──001项目日志采集架构.mp4 221.72M
 ├──002Nginx的按照和使用.mp4 215.95M
 ├──003Nginx-Kafka插件安装-1.mp4 27.41M
 ├──004Nginx-Kafka插件安装-2.mp4 325.12M
 ├──005Nginx-Kafka插件测试.mp4 71.34M
 ├──006OpenResty的介绍和安装.mp4 152.83M
 ├──007OpenResty的安装2.mp4 49.02M
 ├──008OpenResty的基本配置.mp4 162.95M
 ├──009OpenResty编写lua脚本1.mp4 76.22M
 ├──010OpenResty编写lua脚本2.mp4 159.88M
 ├──011Flink通用工具类编写.mp4 392.14M
 ├──012项目需求.mp4 277.41M
 ├──013数据预处理.mp4 155.33M
 ├──014实时统计新老用户.mp4 200.70M
 ├──015按照区域维度统计新老用户.mp4 376.89M
 ├──016用户去重思路和案例.mp4 260.89M
 ├──017使用布隆过滤器去重.mp4 201.29M
 ├──018使用布隆过滤器计算新老用户.mp4 387.21M
 ├──019计算新用户优化.mp4 276.56M
 ├──020优化使用RockDB作为StateBackend.mp4 102.99M
 ├──021clickhouse回顾.mp4 189.80M
 ├──022clickhouse建表思路.mp4 284.66M
 ├──023使用clickhouse进行用户多维度查询.mp4 73.40M
 ├──024自定义Kafka反序列器生成唯一ID.mp4 247.97M
 ├──025使用JdbcSink将数据写入clickhouse.mp4 284.98M
 ├──026clickhouse数据入库.mp4 665.76M
 ├──027观看直播人数统计需求.mp4 48.37M
 ├──028观看直播人数统计实现.mp4 517.05M
 ├──029直播人气值计算-1.mp4 310.19M
 ├──030直播人气值计算-2.mp4 152.34M
 ├──031写入clickhouse问题解决.mp4 45.14M
 ├──032观看直播人数统计优化方案.mp4 68.60M
 ├──033观看直播人数统计优化实现.mp4 327.35M
 ├──034观看直播人数统计结果保存.mp4 206.37M
 ├──035观看直播人数统计结果保存.mp4.mp4 311.75M
 ├──036观看直播人数总结.mp4 37.82M
 ├──037打赏礼物需求分析.mp4 193.86M
 ├──038打赏礼物代码实现.mp4 754.46M
 ├──039热门商品TopN需求分析.mp4 196.44M
 ├──040热门商品TopN代码实现1.mp4 347.49M
 ├──041热门商品TopN代码实现2.mp4 386.31M
 ├──042业务库数据采集流程.mp4 261.57M
 ├──043C**的安装和配置.mp4 424.29M
 ├──044C**使用TCP编程发送数据.mp4 174.86M
 ├──045业务库介绍.mp4 369.46M
 ├──046业务数据导入到Kafka.mp4 496.73M
 ├──047C**问题解决和数据预处理.mp4 136.90M
 ├──048订单表双流join和数据延迟问题.mp4 454.89M
 ├──049修改源码解决双流join迟到数据.mp4 967.78M
 ├──050热门商品问题补充.mp4 111.45M
 ├──051订单双流join回顾.mp4 159.70M
 ├──052拼图需求分析.mp4 300.45M
 ├──053拼团三流join实现.mp4 553.32M
 ├──054项目总结.mp4 333.03M
 ├──055flinksql的使用-1.mp4 271.77M
 ├──056flinksql的使用-2.mp4 158.53M
 ├──057flinksql的使用-3.mp4 242.10M
 ├──058flinksql的使用-4.mp4 104.20M
 ├──059flinksql的使用-5.mp4 91.29M
 ├──060flinksql的使用-6.mp4 198.59M
 ├──061flinksql的使用-7.mp4 135.72M
 ├──062flinksql的使用-8.mp4 410.16M
 ├──063Flink结合Drools是动态查询ClickHouse测试.mp4 235.54M
 ├──064动态规则原理讲解.mp4 122.45M
 ├──065Drools的入门案例.mp4 195.50M
 ├──066Flink结合Drools案例1.mp4 295.70M
 ├──067将Drools规则代码保存到MySQL中.mp4 229.50M
 ├──068统计广播State实时获取Drools规则数据.mp4 260.62M
 ├──069Drool结合Flink的动态规则测试.mp4 262.56M
 ├──070Drools动态调用查询Service.mp4 361.35M
 └──071Drools动态调用ClickHouse查询服务.mp4 387.87M
 
 |