系列一：基于Flink流处理的动态实时亿级全端用户画像系统（视频+源码+课件）
课时 1 : 课程介绍
课时 2 : 项目价值说明
课时 3 : 项目架构讲解
课时 4 : 数据来源说明
课时 5 : 静态信息和动态信息说明
课时 6 : 用户画像之还原真实场景表结构定义讲解
课时 7 : 用户画像之flink画像分析模块项目构建
课时 8 : 用户画像之hadoop环境搭建
课时 9 : 用户画像之hbase环境搭建
课时 10 : 用户画像之mongo环境搭建
课时 11 : 用户画像之年代标签代码编写1
课时 12 : 用户画像之flink结合hbase保存年代标签代码编写
课时 13 : 用户画像之年代群体数量统计代码编写1
课时 14 : 用户画像之flink结合mongo保存年代群体数量
课时 15 : 用户画像之手机运营商标签代码编写1
课时 16 : 用户画像之手机运营商标签代码编写2
课时 17 : 用户画像之邮件运营商标签代码编写1
课时 18 : 用户画像之邮件运营商标签代码编写2
课时 19 : 用户画像之还原真实消费信息表结构定义
课时 20 : 用户画像之败家指数计算规则定义
课时 21 : 用户画像之败家指数代码编写1
课时 22 : 用户画像之败家指数代码编写2
课时 23 : 用户画像之败家指数代码编写3
课时 24 : 用户画像之败家指数代码编写4
课时 25 : 用户画像之败家指数代码编写5
课时 26 : 用户画像之败家指数之最终得分计算代码编写
课时 27 : 用户画像之败家指数之最终得分保存代码编写
课时 28 : 用户画像之用户行为日志结构讲解以及实体定义
课时 29 : 基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之注册中心代码编写1
课时 30 : 基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之注册中心补充
课时 31 : 基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务之服务搭建代码编写
课时 32 : 用户画像之基于springboot+springcloud之2.0版本构建实时数据收集服务代码编写
课时 33 : 用户画像之kafka环境搭建
课时 34 : 用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写1
课时 35 : 用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写2
课时 36 : 用户画像之实时品牌偏好设计以及代码编写实现实时更新用户品牌偏好
课时 37 : 用户画像之实时品牌偏好代码编写2
课时 38 : 用户画像之实时品牌偏好代码编写3
课时 39 : 用户画像之实时终端偏好代码编写1
课时 40 : 用户画像之实时终端偏好代码编写2
课时 41 : 用户画像之实时终端偏好代码编写3
课时 42 : 用户画像之flume环境搭建
课时 43 : 用户画像之梯度下降法大白话讲解
课时 44 : 用户画像之结合数据微分以及数学公式讲解梯度下降法
课时 45 : 用户画像之java实现逻辑回归算法
课时 46 : 用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写1
课时 47 : 用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写2
课时 48 : 用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写1
课时 49 : 用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写2
课时 50 : 用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写3
课时 51 : 用户画像之kmeans原理讲解
课时 52 : 用户画像之java实现kmeans代码编写
课时 53 : 53、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写1
课时 54 : 54、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写2
课时 55 : 55、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写3
课时 56 : 56、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写4
课时 57 : 57、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写1
课时 58 : 58、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写2
课时 59 : 59、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写3
课时 60 : 60、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写4
课时 61 : 61、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写5
课时 62 : 62、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写1
课时 63 : 63、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写2
课时 64 : 64、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写3
课时 65 : 65、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写4
课时 66 : 66、用户画像之消费水平标签代码编写1
课时 67 : 67、用户画像之消费水平标签代码编写2
课时 68 : 68、用户画像之消费水平标签代码编写3
课时 69 : 69、用户画像之vue.js+node.js构建前端项目讲解
课时 70 : 70、用户画像之vue.js+highcharts构建图表代码编写
课时 71 : 71、用户画像之vue.js+highcharts构建图表效果演示
课时 72 : 72、用户画像之接口查询服务构建
课时 73 : 73、用户画像之年代接口代码编写
课时 74 : 74、用户画像之前端查询服务构建
课时 75 : 75、用户画像之基于spring cloud+Feign服务调用代码编写
课时 76 : 76、用户画像之基于spring cloud+Feign服务调用代码编写2
课时 77 : 77、用户画像之vue.js整合前端查询接口代码编写
课时 78 : 78、用户画像之vue.js整合前端查询接口之跨域问题解决
课时 79 : 79、用户画像之前端查询接口进一步封装代码编写
课时 80 : 80、用户画像之数据接口重构代码编写
课时 81 : 81、用户画像之前端查询接口重用改造代码编写
课时 82 : 82、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写1
课时 83 : 83、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写2
课时 84 : 84、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写3
课时 85 : 85、用户画像之vue.js配置路由代码编写
课时 86 : 86、用户画像之接口服务、前端查询服务以及前端展示服务联调以及效果演示
课时 87 : 87、用户画像之TF-IDF通俗讲解
课时 88 : 88、用户画像之分词工具ik讲解以及代码编写
课时 89 : 89、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写1
课时 90 : 90、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写2
课时 91 : 91、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写1
课时 92 : 92、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写2
课时 93 : 93、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写1
课时 94 : 94、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写2
课时 95 : 95、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写3
课时 96 : 96、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写4
课时 97 : 97、用户画像之标签接口之败家指数接口代码编写
课时 98 : 98、用户画像之全部标签接口代码编写
课时 99 : 99、用户画像之前端标签查询服务代码编写
课时 100 : 100、用户画像之vue.js标签显示代码编写1
课时 101 : 101、用户画像之vue.js标签显示代码编写2以及效果演示
课时 102 : 用户画像课程资料.rar
课时 103 : 用户画像课程最终代码.rar
系列二：2019最新Flink实战教程（上部+下部）
上部目录：
1：Flink基本原理及应用场景分析
2：Flink vs Storm vs SparkStreaming
3：Flink案例开发需求分析
4：滑动窗口单词计数-java代码实现
5：滑动窗口单词计数-scala代码实现
6：batch批处理-java代码实现
7：batch批处理-scala代码实现
8：Flink streaming和Batch代码层面的使用区别
9：Flink local集群安装以及集群代码提交执行
10：Flink standalone集群安装部署
11：Flink on yarn的两种方式
12：Flink on yarn内部实现
13：Flink standalone集群HA配置
14：如何解决集群启动失败的问题
15：Flink on yarn集群HA配置
16：Flink scala shell代码调试
下部目录：
1：课程内容介绍
2：DataStreamAPI之source讲解-(java代码)
3：DataStreamAPI之自定义source-1-(java代码)
4：DataStreamAPI之自定义source-2-(java代码)
5：DataStreamAPI之transformation-(java代码)
6：DataStreamAPI之partition-(java代码)
7：DataStreamAPI之sink-(java代码)
8：DataStreamAPI之source-(scala代码)
9：DataStreamAPI之transformation-(scala代码)
10：DataStreamAPI之partition-(scala代码)
11：DataStreamAPI之sink-(scala代码)
12：DataSetAPI之transformation-1-(java代码)
13：DataSetAPI之transformation-2-(java代码)
14：DataSetAPI之partition-(java代码)
15：DataSetAPI之transformation-1-(scala代码)
16：DataSetAPI之transformation-2-(scala代码)
17：TableApi简介+Flink支持的dataType和序列化
18：Flink Broadcast广播变量-(java代码)
19：Flink Broadcast广播变量-(scala代码)
20：Flink Accumulators-Counters-(java代码)
21：Flink Accumulators-Counters-(scala代码)
22：Flink Distributed Cache-(java+scala代码)
23：Flink state之keyedState分析
24：Flink state之operatorState分析
25：Flink checkPoint分析
26：Flink state backend详细分析
27：Flink state backend实战演示
28：Flink Restart Strategies(重启策略)分析
29：Flink 从checkpoint恢复数据
30：Flink savePoint的使用详解
31：Flink window详解
32：Flink time介绍
33：Flink watermark介绍
34：Flink watermark解决乱序数据-1
35：Flink watermark解决乱序数据-2
36：Flink parallelism并行度分析
37：Flink UI界面介绍
38：Flink kafka-connector分析
39：Flink kafka-connector代码操作-(java代码)
40：Flink kafka-connector代码操作-(scala代码)
41：Flink 生产环境配置介绍
42：实战需求分析(数据清洗[实时ETL])
43：数据清洗[实时ETL]-java代码实现-1
44：数据清洗[实时ETL]-java代码实现-2
45：数据清洗[实时ETL]-java代码提交集群运行
46：数据清洗[实时ETL]-把任务提交命令封装成脚本
47：数据清洗[实时ETL]-scala代码实现
48：实战需求分析(数据报表)
49：数据报表-java代码实现-1
50：数据报表-java代码实现-2
51：数据报表-es和kibana的安装
52：数据报表-运行任务
53：数据报表-执行脚本封装
54：数据报表-scala代码实现
55：项目代码地址
系列三：Flink从入门到上手企业开发
课程目标
Apache顶级项目-Flink，新一代大数据处理引擎； 本课程让带你学习Flink，从入门到上手企业开发。
适用人群
对大数据有所了解，有一定编程基础
课程简介
01.flink介绍
02.flink-无界数据集-有界数据集
03.flink-两种执行模型
04.flink-特点
05.flink-特点2
06.flink-流计算模型-有界数据集处理
07.flink-从下到上的架构层次说明
08.flink-datasource-flink-datasink结构
09.flink-总结
10.flink-体验
11.flink-体验-下载flink
12.flink-体验-解压flink
13.flink-体验-启动flink本地集群脚本-验证启动是否成功
14.flink-体验-启动webui查看flink状态
15.flink-编写java版wordcount程序-启动nc-运行程序
16.flink集群运行模式-从IDEA中导出jar包
17.flink集群运行模式-检查flink集群运行状况-传递jar到centos上
18.flink集群运行模式-启动centos上的nc服务器地址-端口指定9999
19.flink程序运行-执行结果查看-注意事项
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