实时热门商品统计（三）排序输出TopN - Flink基础与实战

1.Flink简介（一）Flink是什么 - Flink基础与实战

2.Flink简介（二）为什么要用Flink - Flink基础与实战

3.Flink简介（三）流数据处理的行业 - Flink基础与实战

4.Flink简介（四）流处理的发展演变 - Flink基础与实战

5.Flink简介（五）Flink的特点 - Flink基础与实战

6.Flink简介（六）Flink vs Spark Streaming - Flink基础与实战

7.简单上手（一）批处理WordCount - Flink基础与实战

8.简单上手（二）流处理WordCount - Flink基础与实战

9.简单上手（三）流式数据源测试 - Flink基础与实战

10.Job的提交运行 - Flink基础与实战

11.资源的分配和并行度测试 - Flink基础与实战

12.命令行提交Job - Flink基础与实战

13.Yarn和K8s平台的Flink部署 - Flink基础与实战

14.运行时架构（一）Flink四大组件 - Flink基础与实战

15.运行时架构（二）作业提交流程_抽象架构 - Flink基础与实战

16.运行时架构（三）Yarn上作业提交流程 - Flink基础与实战

17.运行时架构（四）作业调度原理及思考问题 - Flink基础与实战

18.运行时架构（五）Slot和任务调度 - Flink基础与实战

19.运行时架构（六）Slot和并行度的关系 - Flink基础与实战

20.运行时架构（七）程序结构和数据流图 - Flink基础与实战

21.运行时架构（八）数据传输和任务链 - Flink基础与实战

22.流处理API_创建执行环境 - Flink基础与实战

23.流处理API_Source（一）从集合读取数据 - Flink基础与实战

24.流处理API_Source（二）从文件读取数据 - Flink基础与实战

25.流处理API_Source（三）从kafka读取数据 - Flink基础与实战

26.流处理API_Source（四）自定义测试数据源 - Flink基础与实战

27.流处理API_Transform（一）基本转换操作 - Flink基础与实战

28.流处理API_Transform（二）滚动聚合 - Flink基础与实战

29.流处理API_Transform（三）reduce聚合- Flink基础与实战

30.流处理API_Transform（四）分流 - Flink基础与实战

31.流处理API_Transform（五）connect合流 - Flink基础与实战

32.流处理API_Transform（六）union合流 - Flink基础与实战

33.流处理API_Flink支持的数据类型 - Flink基础与实战

34.流处理API_Flink中的UDF函数类 - Flink基础与实战

35.流处理API_Flink中的数据重分区操作 - Flink基础与实战

36.流处理API_Sink（一）_Kafka - Flink基础与实战

37.流处理API_Sink（二）_Redis - Flink基础与实战

38.流处理API_Sink（三）_Es - Flink基础与实战

39.流处理API_Sink（四）_JDBC - Flink基础与实战

40.Window API（一）_基本概念 - Flink基础与实战

41.Window API（二）_窗口类型 - Flink基础与实战

42.Window API（三）_窗口分配器 - Flink基础与实战

43.Window API（四）_窗口函数（一）时间窗口u增量聚合 - Flink基础与实战

44.Window API（五）_窗口函数（二）时间窗口全窗口聚合 - Flink基础与实战

45.Window API（六）_窗口函数（三）计数窗口测试 - Flink基础与实战

46.Window API（七）_其它可选API - Flink基础与实战

47.时间语义（一）_时间语义概念 - Flink基础与实战

48.时间语义（二）时间语义的应用 - Flink基础与实战

49.时间语义（三）事件时间语义的设置 - Flink基础与实战

50.Watermark概念和原理 - Flink基础与实战

51.Watermark特点和行为 - Flink基础与实战

52.Watermark在任务间的传递 - Flink基础与实战

53.Watermark在代码中的设置 - Flink基础与实战

54.Watermark的设定原则 - Flink基础与实战

55.事件时间语义下的窗口测试 - Flink基础与实战

56.窗口起始点和偏移量 - Flink基础与实战

57.事件时间语义下的窗口测试（二）迟到数据处理 - Flink基础与实战

58.状态管理（一）状态定义 - Flink基础与实战

59.状态管理（二）算子状态 - Flink基础与实战

60.状态管理（三）键控状态 - Flink基础与实战

61.状态编程_温度跳变报警 - Flink基础与实战

62.并行任务Watermark传递测试 - Flink基础与实战

63.状态管理（四）状态后端 - Flink基础与实战

64.ProcessFunction（一）整体介绍和分类 - Flink基础与实战

65.ProcessFunction（二）KeyedProcessFunction测试 - Flink基础与实战

66.ProcessFunction（三）应用案例-一段时间内温度连续上升 - Flink基础与实战

67.ProcessFunction（四）应用案例_高低温分流 - Flink基础与实战

68.容错机制（一）检查点概念 - Flink基础与实战

69.容错机制（二）从检查点做故障恢复 - Flink基础与实战

70.容错机制（三）检查点算法思路和Barrier - Flink基础与实战

71.容错机制（四）检查点具体算法 - Flink基础与实战

72.容错机制（五）保存点 - Flink基础与实战

73.容错机制（六）检查点和重启策略配置 - Flink基础与实战

74.状态一致性（一）一致性概念和分类 - Flink基础与实战

75.状态一致性（二）端到端状态一致性 - Flink基础与实战

76.状态一致性（三）幂等写入 - Flink基础与实战

77.状态一致性（四）事物写入_预写日志和两阶段提交 - Flink基础与实战

78.状态一致性（五）事物写入_Flink和Kafka连接保证状态一致性 - Flink基础与实战

79.Table API和Flink SQL（一）基本介绍和简单示例 - Flink基础与实战

80.Table API和Flink SQL（二）基本程序结构 - Flink基础与实战

81.Table API和Flink SQL（三）表环境配置 - Flink基础与实战

82.Table API和Flink SQL（四）创建表_从文件读取数据 - Flink基础与实战

83.Table API和Flink SQL（五）表的查询 - Flink基础与实战

84.Table API和Flink SQL（六）表的输出_输出到文件 - Flink基础与实战

85.Table API和Flink SQL（七）Kafka数据管道测试 - Flink基础与实战

86.Table API和Flink SQL（八）更新模式 - Flink基础与实战

87.Table API和Flink SQL（九）输出到其它外部系统 - Flink基础与实战

88.Table API和Flink SQL（十）表和流的转换 - Flink基础与实战

89.Table API和Flink SQL（十一）动态表和持续查询 - Flink基础与实战

90.Table API和Flink SQL（十二）处理时间特性 - Flink基础与实战

91.Table API和Flink SQL（十三）事件时间特性 - Flink基础与实战

92.Table API和Flink SQL（十四）分组窗口 - Flink基础与实战

93.Table API和Flink SQL（十五）开窗函数 - Flink基础与实战

94.Table API和Flink SQL（十六）系统内置函数 - Flink基础与实战

95.Table API和Flink SQL（十七）标量函数 - Flink基础与实战

96.Table API和Flink SQL（十八）表函数 - Flink基础与实战

97.Table API和Flink SQL（十九）聚合函数 - Flink基础与实战

98.Table API和Flink SQL（二十）表聚合函数 - Flink基础与实战

99.项目介绍（一）批处理和流处理 - Flink基础与实战

100.项目介绍（二）电商用户行为分析 - Flink基础与实战

101.项目介绍（三）项目模块设计 - Flink基础与实战

102.项目介绍（四）项目模块分析和实现思路 - Flink基础与实战

103.实时热门商品统计（一）依赖引入和数据定义 - Flink基础与实战

104.实时热门商品统计（二）开窗聚合 - Flink基础与实战

106.实时热门商品统计（四）切换Kafka数据源 - Flink基础与实战

107.实时热门商品统计（五）Kafka批量数据测试 - Flink基础与实战

108.实时热门商品统计（六）Flink SQL实现 - Flink基础与实战

109.实时热门页面统计（一）程序整体架构 - Flink基础与实战

110.实时热门页面统计（二）代码具体实现 - Flink基础与实战

111.实时热门页面统计（三）乱序数据测试 - Flink基础与实战

112.实时热门页面统计（四）乱序数据处理代码改进 - Flink基础与实战

113.PV统计（一）基本实现和测试 - Flink基础与实战

114.PV统计（二）并行和数据倾斜优化 - Flink基础与实战

115.UV统计（一）基于Set的去重 - Flink基础与实战

116.UV统计（二）布隆过滤器原理 - Flink基础与实战

117.UV统计（三）程序架构和自定义窗口触发器 - Flink基础与实战

118.UV统计（四）自定义布隆过滤器 - Flink基础与实战

119.UV统计（五）具体代码实现 - Flink基础与实战

120.市场推广渠道统计（一）整体架构和自定义测试数据源 - Flink基础与实战

121.市场推广渠道统计（二）具体代码实现 - Flink基础与实战

122.市场推广统计（三）不分渠道代码实现 - Flink基础与实战

123.广告点击量统计（一）基本代码实现 - Flink基础与实战

124.广告点击量统计（二）点击异常行为黑名单过滤 - Flink基础与实战

125.恶意登录检测（一）程序架构和实现思路 - Flink基础与实战

126.恶意登录检测（二）简单代码实现 - Flink基础与实战

127.恶意登录检测（三）代码时效性改进 - Flink基础与实战

128.恶意登录检测（四）CEP代码实现 - Flink基础与实战

129.CEP简介（一）CEP概念和Pattern API整体介绍 - Flink基础与实战

130.CEP简介（二）个体模式和模式序列 - Flink基础与实战

131.CEP简介（三）复杂事件的匹配检测 - Flink基础与实战

132.CEP简介（四）连续登录失败检测用循环模式优化 - Flink基础与实战

133.订单超时检测（一）CEP实现整体架构 - Flink基础与实战

134.订单超时检测（二）CEP具体实现和测试 - Flink基础与实战

135.订单超时检测（三）ProcessFunction实现思路和程序架构 - Flink基础与实战

136.订单超时检测（四）ProcessFunction具体实现流程 - Flink基础与实战

137.订单支付实时对账（一）实现思路和程序架构 - Flink基础与实战

138.订单支付实时对账（二）具体代码实现 - Flink基础与实战

139.Join操作（一）Window Join - Flink基础与实战

140.Join操作（二）Interval Join - Flink基础与实战

141.订单支付实时对账（三）Join实现 - Flink基础与实战