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! i3 x1 @# r0 v) x〖课程介绍〗
7 L; W4 T2 b+ Y, S1 |随着Flink社区的快速发展，很多公司采用以Flink为核心技术栈来打造统一的大数据处理平台 ，此时学习，正当其时。课程中从核心知识的多语言（Java-Scala）讲解到部署实战，循序渐进，助力系统入门Flink企业级应用。
1 I& m8 @- F+ O3 w# I& J3 L0 G& _/ n
〖课程目录〗8 B& l% P* @- H4 |. T9 C& \
第1章 初识Flink ) C) i. U) H( n0 ^( |/ y
1-1 课程导学 (12:01); B5 f$ T# k# m" R& {
1-2 ***学前必读***（助你平稳踩坑，畅学无忧，课程学习与解决问题指南）- G0 W9 i9 O7 X( G, t
1-3 课程目录 (01:28). y% Z* d' r- N2 a/ a' I
1-4 Flink概述 (12:52)
2 E0 R/ e! G6 l' T& U; V. ]. J# U1-5 Flink Layered API (05:13)6 P: h v; K# u4 Q' `
1-6 Flink运行多样化 (04:49)
# {/ Z, C; {6 i1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
4 N! U2 D) U' U! d1-8 Flink Use Cases (03:18)
) V, Z% L& R2 |: j1-9 Flink发展趋势 (02:12)
. [' H9 L; W O0 Q6 k: k. r" o1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
9 d% j/ \4 R+ {! y p
$ m& e1 h) D$ {% x% K( W3 G第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 2 Q; S6 |+ U; `3 G. S- y [0 A
2-1 课程目录 (01:36)
5 q+ n2 D4 C4 J& O# G2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)& ?5 [' S" [' n
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
0 T! y; y7 ]' z0 I5 X% l" g2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)' Z" r3 }0 _: ?
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)* M4 m5 I' A" G; V
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
8 ~8 s, E; p& g3 W# h( S4 N2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
4 t3 j+ U* h3 W, W: u$ Y& E2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)7 k6 @* m+ p) g, A% k9 S: P, z
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
+ k6 ~6 X0 c/ X g. P2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
& r+ q0 m4 @/ W) o6 F+ B: }* H2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)& }/ m+ s$ y$ Y4 x5 J; p7 X
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)- |/ o0 U4 r/ S
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
$ W3 T+ _, k' I+ `( p8 m2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)1 t: C9 D- g. j( H6 |
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)% J) s8 ?. g' q6 O4 O- Q/ k1 B
" y' m1 E7 F$ w+ J& t- J, p第3章 编程模型及核心概念0 ^+ E9 S; S0 z& H$ Z: N
3-1 课程目录 (02:05)! ~: h) k3 P( f( p. X3 z7 z
3-2 核心概念概述 (05:19), i* _8 G2 c. r, V' o: S
3-3 DataSet和DataStream (05:59)
6 J, }* n. V0 |3-4 Flink编程模型 (11:33)
. ~# s. Z& j/ q! p3-5 延迟执行 (04:00)
( M; v: p1 ]4 L) ~3-6 指定key之Tuple (07:15)
5 R5 _6 M C3 d% ^8 Y3-7 指定key之字段表达式 (15:04)" T5 _5 U1 S, J1 T5 e
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
; a1 b1 H$ X4 Z3 @- r8 D z3-9 指定转换函数 (04:58)
! o. O, q8 `/ b9 `3-10 Flink支持的数据类型 (08:35). S( z( `! { E0 W
1 I- _+ v( v, F2 q: C4 N/ v第4章 DataSet API编程
+ ?! G- E/ Y8 t# h* C$ W, A4-1 课程目录 (03:03)
: @7 r! j$ r7 @4 P4 s7 S# _9 W4-2 DataSet API开发概述 (08:26)0 s, n6 j! W" F6 h% T/ s0 D+ P
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
# h. e, E9 |: R, s+ x) P4-4 Data Source宏观概述 (05:39)5 l5 K, k+ q" R" ]. [
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
- M* b$ F0 X3 K$ }4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
7 [4 M7 X! f1 [4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)* E. G* X' X3 X
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)& R5 {4 @3 r" y4 `
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
7 V" `# e9 _7 V6 d/ y' B4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)) q' c( D9 Q; `1 w' p
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
4 F1 s' O; ]! j4-12 Transformation概述 (03:24)) m7 _/ G m* b8 q
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
) ?/ z8 F; B( P0 I2 Q7 @0 w6 L% I4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)( |- B( x6 u2 T
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
' q$ w" @: C$ \- P3 f+ B) }4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
# Z( \, q3 D7 n' |; R4 P* _1 ]. r4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)1 z P: M6 K; p j
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
+ o# i G6 V; X7 |: f3 w; Y6 B8 W4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)% H5 `7 s R. _+ F8 i
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)9 u6 t, {0 c" E i4 z
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
4 p2 |1 c$ ~7 K/ a: p: c- [4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
. W, l% d/ L. d7 r3 d1 J4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47) ^# x+ g4 V4 ?) r
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)5 Q8 z" `" Y* P
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
. P! ? x+ y& q4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
9 s; @0 A2 |5 p4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)9 O. S' K* q$ K. K
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
, f; U0 l0 z {& Z4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)& k0 u4 o# |2 g, F: S
4-30 Transformation小结 (05:56)2 w* G1 L! @9 B1 b0 I/ k% w; q3 z. p
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)! T$ h. z7 }$ N0 m+ [( G
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
8 u; D0 i% P. `3 x' J/ z" a4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
2 Q' J4 s1 n$ g. s& R: F$ O4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)& c4 A/ F7 z$ N- F+ b
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)& w0 r7 O( a4 F
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)( t, L$ \; R8 V2 j7 b
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)* n. f' ^& |& K; w: M5 f9 c8 w4 W) B
4-38 本章节小结及作业 (04:58)& l5 s8 @9 R* U
) m& T( n: P' l' ]- t
第5章 DataStream API编程# r, @9 [1 D/ e* R. j2 ]3 [4 @
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
5 V6 [3 D+ _) W. m+ W) b' L2 |5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
1 h h- x. S7 D2 K5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
( F! }) A* E' s" ]) V o1 f5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)2 G& g* Z8 V7 y
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)# P6 L' S# v. A$ R
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
* i6 Z) g" E5 B" r/ V5 P5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)2 h; }! w) [: I5 l; _
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
; I8 M9 [( T( C s, B. Y5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
& z! ~$ e& \. L8 V# z; B5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
3 n3 U7 ~ R' J. A$ }+ ~* H0 `8 ^5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)* ]0 B" E/ k0 P% f) S0 m
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)7 D+ b5 v) i% x+ j5 P0 ~0 n9 f
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)) ^/ }; y* V } I) K/ o( }
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
2 M3 o% C( J# r, y' e( z5-15 DataStream API开发小结 (02:58)( V2 E9 ~& |4 S `
5-16 作业节$ a( q) j8 J; i% v1 e8 j
. c9 y0 [- |3 f' E- @第6章 Flink Table API & SQL编程; f& z. S3 g$ T5 j
6-1 课程目录 (01:48)0 v6 r: z4 k8 R& V: a
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
' ^- r' q6 b5 r+ T$ ^6-3 Table API&SQL概述 (06:04)' ]8 r2 Q+ Q3 J2 l3 C
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)4 a" n) ?5 N$ }4 x3 l' D M t
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
; j5 l- ~ a) w% k4 X4 P6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)& A Z9 @8 ?2 n9 j$ E: N
) o9 u; c- e* C7 C第7章 Flink中的Time及Windows的使用# ]% S0 x! A8 H% R! v* J
7-1 课程目录 (02:21)$ c/ z( ~7 R: x! S
7-2 Processing Time详解 (11:21)% _, c) }8 D |6 r9 f: Q
7-3 Event Time详解 (09:35): w" w( ]( B* c; l u( L d
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)6 E3 u% `+ c0 P3 ?
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)+ H2 l% f5 A) L4 {' D+ a
7-6 Windows概述 (07:00)
2 M8 h9 a* B2 D2 q7-7 Window Assigners详解 (07:16)
. A+ |# y( m9 \' Z1 G1 C! G7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)3 b1 ]9 o! F1 k4 z0 e1 V
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)8 }( U& j; c! A% ^# U4 I# C/ G
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
' T; b- R! v. y3 _7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
; K) Q8 A5 A7 y5 h7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)- v% f- ]7 O& x/ ]- Y( e p' Z
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
- }$ e% X: p3 F+ y' x$ r7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)! G0 l& ]$ ]" b4 ]# N4 C; I
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
/ [0 O( C! L- ?# S7-16 Flink watermark概述 (02:32)) G3 w2 W2 z+ y
7-17 作业节1 j: D( z2 |: O+ b. V
7-18 作业节
! ?& h. R/ y7 a: y; f$ i- q! o
5 Z% \4 F! C& v" ?: {第8章 Flink Connectors; t- _4 X" |; |
8-1 课程目录 (02:16)8 H# J- Z! P5 n) [3 n8 t. X
8-2 Connectors概述 (03:31)1 p6 q* d) t. m6 g7 q
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07). a+ b( G! \6 F; g% F3 X5 G" y
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)9 t- j3 T5 j, {4 C I6 w$ k
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)* |% V# f' d( G8 O
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
0 m2 r: T G! |! u* O d9 C8-7 Kafka部署及测试 (08:46)' N% _- I, {5 u% a f$ p# j! @2 [
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
, ^8 a' {/ o6 M" I) Q8 C3 |& ^8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)! t e8 n6 Y* S7 c- M
8-10 作业 (01:06)& z: [1 O6 v/ r/ O1 |+ Y5 h/ ^
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)* R4 I& `' q4 r+ {0 e% D
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
& F5 j4 D3 ^: d; t4 j" t6 Y7 O
第9章 Flink部署及作业提交
% g! S- C. a2 [! Z. q9-1 课程目录 (03:06)/ D9 f: u7 U" B' |6 U
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
C- W i2 N2 P0 c8 ~2 |9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
0 N* e; F- O J& p% n- M2 i9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
6 \) A: J* U0 e, R1 v( d9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)7 }" ~3 }& _4 [
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54) T1 j% M0 n+ W- S J; ^
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42) ]% Y0 T' D* q- d7 p# N' A
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)/ v( e1 v2 B2 d+ T
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)- f: O/ S, w2 M2 I; j: P
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
- B* C$ O' A: ?) B) s' W. g" r$ W! a9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)* F; u* B" ]2 v; R" C8 k9 }
9-12 本章作业 (02:24)
, r/ \, ]! ]' C3 H9 J4 C' w
9 L) x) h4 R! x" Q; x- P. k第10章 Flink监控及调优0 c! x6 c# u9 x" R( |- m3 s7 Y* {
10-1 课程目录 (02:21)* N3 Z0 J4 W3 @9 E/ l+ S7 k$ R
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03) e7 }9 R; w1 h) T8 k: t! Q7 A; ^
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)1 ?. I7 ?+ i2 n( ~; k8 u! d3 S
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)* r/ H" X6 R3 Z# w M
10-5 Monitoring REST API (04:11)" Z. h0 g0 r/ @. t8 z( H
10-6 Flink Metrics (10:20)3 Y9 J) q1 {6 a* B! x L: o
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
4 A, m. B! _3 C' F4 W+ [/ G5 y3 Z
5 f) Y% i" O7 B) S+ F第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
2 U Q% x2 y0 z" G a2 C11-1 课程目录 (00:56). R9 U9 ~9 z$ ]& G; T% a5 J
11-2 项目背景 (04:27)
0 R; E7 d4 A( ?; J11-3 项目功能需求描述 (03:46)% [) c4 i' p* m6 g# @ i, f) S
11-4 项目架构 (04:00)
* F+ n# d7 m) c$ c9 }4 @' R11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24). y+ h% q0 e$ z* ]) K; Q* u
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33); ]+ Y7 O. g. N& V2 u
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
" J8 \% B9 }3 S+ D- E11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
3 H5 T5 R4 v) ^7 V. W8 G11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
# K) [3 [+ M0 c7 Z4 ?- R% P11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)# `2 F) Y0 u6 h+ {6 ^6 M
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41) r: j) R7 Y; H3 O5 M m
11-12 ES部署 (04:25)
2 `. Z- r" q7 U1 U7 |5 {3 {, c11-13 Kibana部署 (03:31)
; L" w% L8 R; r. P: p+ `+ |11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)! W, N+ q. A$ @& x V
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
8 o6 K# g) z9 Z- C5 a11-16 第一个功能作业 (02:02)) d7 P2 J. P9 ^* h5 H" I" `# b
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
; I D0 `4 O* f11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
: X+ Q, f7 o$ |) r5 Y! i11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
& U3 `$ a! \" x' r0 E3 V- G11-20 本章节总结 (04:57)
3 g4 t8 c; h @( Z8 n11-21 作业节 k' b2 b$ W# _8 j5 i7 F
11-22 作业节
9 K. i, i: q. i2 p% c3 t
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3 h9 s6 Q) [ b0 A% @$ R1 l! t3 |+ ^( M
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