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当前目录：主页 /资源搜集IJ /金职位_大数据开发工程师(更新中) /4-阶段四：高频实时数据处理方案 /第17周 Flink高级进阶之路

1-1Window的概念和类型.mp4
1-2TimeWindow的使用.mp4
1-3CountWindow的使用.mp4
1-4自定义Window的使用.mp4
1-5Window中的增量聚合和全量聚合.mp4
1-6Flink中的Time.mp4
2-2开发Watermark代码.mp4
2-3开发Watermark代码.mp4
2-4通过数据跟踪观察Watermark.mp4
2-5Watermark+EventTime处理乱序数据.mp4
2-6延迟数据的三种处理方式.mp4
2-7在多并行度下的Watermark应用.mp4
2-8Watermark案例总结.mp4
3-1并行度介绍及四种设置方式.mp4
3-2并行度案例分析.mp4
4-1KafkaConsumer的使用.mp4
4-2KafkaConsumer消费策略设置.mp4
4-3KafkaConsumer的容错.mp4
4-4KafkaProducer的使用.mp4
4-5KafkaProducer的容错.mp4
5-1SparkStreaming的WordCount程序开发.mp4
5-2SparkStreaming整合Kafka.mp4
6-1本周总结+寄语.mp4