拉勾教育-21讲吃透实时流计算

│  开篇词 攻克实时流计算难点,掌握大数据未来!.mp4
│  01 实时流计算的通用架构.mp4
│  02 异步和高并发:为什么 NIO 是异步和高并发编程的基础?.mp4
│  03 反向压力:如何避免异步系统中的 OOM 问题?.mp4
│  04 流与异步:为什么说掌握流计算先要理解异步编程?.mp4
│  05 有向无环图(DAG):如何描述、分解流计算过程?.mp4
│  06 CompletableFuture:如何理解 Java 8 新引入的异步编程类?.mp4
│  07 死锁:为什么流计算应用突然卡住,不处理数据了.mp4
│  08 性能调优:如何优化流计算应用?.mp4
│  09 流数据操作:最基本的流计算功能.mp4
│  10 时间维度聚合计算:如何在长时间窗口上实时计算聚合值?.mp4
│  11 关联图谱分析:如何用 Lambda 架构实现实时的社交网络分析?.mp4
│  12 事件序列分析:大家都在说的 CEP 是怎么一回事?.mp4
│  13 模型学习和预测:如何检查流数据异常?.mp4
│  14 状态管理:为什么说流计算是有“状态”的?.mp4
│  15 扩展为集群:如何实现分布式状态存储?.mp4
│  16 Apache Storm:最早的开源流计算框架.mp4
│  17 Spark Streaming:从批处理走向流处理.mp4
│  18 Apache Samza:最简洁的开源流计算框架.mp4
│  19 Apache Flink:最惊艳的开源流计算框架.mp4
│  20 场景案例:如何用 Flink 实现实时风控引擎?.mp4
│  21 场景案例:如何用 Flink SQL CDC 实现实时数据同步?.mp4
│  彩蛋 1 竟然还有分布式的 JVM?.mp4
│  彩蛋 2 穷途末路的选择:Lambda 架构.mp4
│  结束语 Java 程序员的成长之路和从业方向.mp4
│  
└─文档
        开篇词 攻克实时流计算难点,掌握大数据未来!.md
        01 实时流计算的通用架构.md
        02 异步和高并发:为什么 NIO 是异步和高并发编程的基础?.md
        03 反向压力:如何避免异步系统中的 OOM 问题?.md
        04 流与异步:为什么说掌握流计算先要理解异步编程?.md
        05 有向无环图(DAG):如何描述、分解流计算过程?.md
        06 CompletableFuture:如何理解 Java 8 新引入的异步编程类?.md
        07 死锁:为什么流计算应用突然卡住,不处理数据了.md
        08 性能调优:如何优化流计算应用?.md
        09 流数据操作:最基本的流计算功能.md
        10 时间维度聚合计算:如何在长时间窗口上实时计算聚合值?.md
        11 关联图谱分析:如何用 Lambda 架构实现实时的社交网络分析?.md
        12 事件序列分析:大家都在说的 CEP 是怎么一回事?.md
        13 模型学习和预测:如何检查流数据异常?.md
        14 状态管理:为什么说流计算是有“状态”的?.md
        15 扩展为集群:如何实现分布式状态存储?.md
        16 Apache Storm:最早的开源流计算框架.md
        17 Spark Streaming:从批处理走向流处理.md
        18 Apache Samza:最简洁的开源流计算框架.md
        19 Apache Flink:最惊艳的开源流计算框架.md
        20 场景案例:如何用 Flink 实现实时风控引擎?.md
        21 场景案例:如何用 Flink SQL CDC 实现实时数据同步?.md
        彩蛋 1 竟然还有分布式的 JVM?.md
        彩蛋 2 穷途末路的选择:Lambda 架构.md
        结束语 Java 程序员的成长之路和从业方向.md

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