1. 理论：
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   • 理论_Flink简介（三）流数据处理的行业
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   • 理论_运行时架构（四）作业调度原理及思考问题
   • 理论_运行时架构（五）Slot和任务调度
   • 理论_运行时架构（六）Slot和并行度的关系
   • 理论_运行时架构（七）程序结构和数据流图
   • 理论_运行时架构（八）数据传输和任务链
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   • 理论_Window API（一）_基本概念
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   • 理论_时间语义（二）_时间语义的应用
   • 理论_时间语义（三）_事件时间语义的设置
   • 理论_Watermark（四）_Watermark概念和原理
   • 理论_Watermark（五）_Watermark特点和行为
   • 理论_Watermark（六）_Watermark在任务间的传递
   • 理论_Watermark（七）_Watermark在代码中的设置
   • 理论_Watermark（八）_Watermark的设定原则
   • 理论_事件时间语义下的窗口测试（一）
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   • 理论_状态管理（一）状态定义
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   • 理论_状态管理（三）键控状态
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   • 理论_ProcessFunction（四）应用案例_高低温分流
   • 理论_容错机制（一）检查点概念
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   • 理论_容错机制（三）检查点算法思路和Barrier
   • 理论_容错机制（四）检查点具体算法
   • 理论_容错机制（五）保存点
   • 理论_容错机制（六）检查点和重启策略配置
   • 理论_状态一致性（一）一致性概念和分类
   • 理论_状态一致性（二）端到端状态一致性
   • 理论_状态一致性（三）幂等写入
   • 理论_状态一致性（四）事物写入_预写日志和两阶段提交
   • 理论_状态一致性（五）事物写入_Flink和Kafka连接保证状态一致性
   • 理论_Table API和Flink SQL（一）_基本介绍和简单示例
   • 理论_Table API和Flink SQL（二）_基本程序结构
   • 理论_Table API和Flink SQL（三）_表环境配置
   • 理论_Table API和Flink SQL（四）_创建表_从文件读取数据
   • 理论_Table API和Flink SQL（五）_表的查询
   • 理论_Table API和Flink SQL（六）_表的输出_输出到文件
   • 理论_Table API和Flink SQL（七）_Kafka数据管道测试
   • 理论_Table API和Flink SQL（八）_更新模式
   • 理论_Table API和Flink SQL（九）_输出到其它外部系统
   • 理论_Table API和Flink SQL（十）_表和流的转换
   • 理论_Table API和Flink SQL（十一）_动态表和持续查询
   • 理论_Table API和Flink SQL（十二）_处理时间特性
   • 理论_Table API和Flink SQL（十三）_事件时间特性
   • 理论_Table API和Flink SQL（十四）_分组窗口
   • 理论_Table API和Flink SQL（十五）_开窗函数
   • 理论_Table API和Flink SQL（十六）_系统内置函数
   • 理论_Table API和Flink SQL（十七）_标量函数
   • 理论_Table API和Flink SQL（十八）_表函数
   • 理论_Table API和Flink SQL（十九）_聚合函数
   • 理论_Table API和Flink SQL（二十）_表聚合函数
2. 项目：
   • 项目_项目介绍（一）_批处理和流处理
   • 项目_项目介绍（二）_电商用户行为分析
   • 项目_项目介绍（三）_项目模块设计
   • 项目_项目介绍（四）_项目模块分析和实现思路
   • 项目_实时热门商品统计（一）_依赖引入和数据定义
   • 项目_实时热门商品统计（二）_开窗聚合
   • 项目_实时热门商品统计（三）_排序输出TopN
   • 项目_实时热门商品统计（四）_切换Kafka数据源
   • 项目_实时热门商品统计（五）_Kafka批量数据测试
   • 项目_实时热门商品统计（六）_Flink SQL实现
   • 项目_实时热门页面统计（一）_程序整体架构
   • 项目_实时热门页面统计（二）_代码具体实现
   • 项目_实时热门页面统计（三）_乱序数据测试
   • 项目_实时热门页面统计（四）_乱序数据处理代码改进
   • 项目_PV统计（一）_基本实现和测试
   • 项目_PV统计（二）_并行和数据倾斜优化
   • 项目_UV统计（一）_基于Set的去重
   • 项目_UV统计（二）_布隆过滤器原理
   • 项目_UV统计（三）_程序架构和自定义窗口触发器
   • 项目_UV统计（四）_自定义布隆过滤器
   • 项目_UV统计（五）_具体代码实现
   • 项目_市场推广渠道统计（一）_整体架构和自定义测试数据源
   • 项目_市场推广渠道统计（二）_具体代码实现
   • 项目_市场推广统计（三）_不分渠道代码实现
   • 项目_广告点击量统计（一）_基本代码实现
   • 项目_广告点击量统计（二）_点击异常行为黑名单过滤
   • 项目_恶意登录检测（一）_程序架构和实现思路
   • 项目_恶意登录检测（二）_简单代码实现
   • 项目_恶意登录检测（三）_代码时效性改进
   • 项目_恶意登录检测（四）_CEP代码实现
   • 项目_CEP简介（一）_CEP概念和Pattern API整体介绍
   • 项目_CEP简介（二）_个体模式和模式序列
   • 项目_CEP简介（三）_复杂事件的匹配检测
   • 项目_CEP简介（四）_连续登录失败检测用循环模式优化
   • 项目_订单超时检测（一）_CEP实现整体架构
   • 项目_订单超时检测（二）_CEP具体实现和测试
   • 项目_订单超时检测（三）_ProcessFunction实现思路和程序架构
   • 项目_订单超时检测（四）_ProcessFunction具体实现流程
   • 项目_订单支付实时对账（一）_实现思路和程序架构
   • 项目_订单支付实时对账（二）_具体代码实现
   • 项目_Join操作（一）_Window Join
   • 项目_Join操作（二）_Interval Join
   • 项目_订单支付实时对账（三）_Join实现