: b9 q) B0 b& R I) u! H' H2 l* ~: }3 K+ X$ \ |* U
〖课程介绍〗2 D6 n( {1 w7 X& I3 b8 x2 q2 |
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。
0 _7 o4 j- b5 q4 L- p) w
8 z. B7 ]. M: }. q s〖课程目录〗
. C, u. Q6 T. I8 y- o第1章 初识Flink
( ^7 O0 \" s3 F$ A- [; ]1-1 课程导学 (12:01)
: i: Z# }; U) V" e9 E5 ] L1-2 ***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）3 k0 k+ r' C2 F V! q
1-3 课程目录 (01:28)
% U6 y+ @/ ]. P: |1 L1-4 Flink概述 (12:52)
( r9 p& n8 @- C% f( Q7 }# S7 q' ^1-5 Flink Layered API (05:13)
1 W7 a A4 |4 _8 u0 I& B. B1-6 Flink运行多样化 (04:49), p. p' U& H0 k' w. b) `2 R4 g
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
& Z. g0 \7 {" w4 `1 G; Z" }" K1-8 Flink Use Cases (03:18)' F! r& F, r; J. F" l& j6 K" B a9 B
1-9 Flink发展趋势 (02:12)* W7 Z7 R# S' h- ?) U; s; M
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
" e" @! d! N3 m. o" h) e T6 w& | d" u
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 ; a/ v! y" ~5 {* q, W
2-1 课程目录 (01:36)5 Q' z" \' m* `5 E, J
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
5 H( I, P5 R: J7 Z( _- ^/ |2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
+ {; }4 w7 ?( V* m( L* R! A0 _2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)5 t, O7 [+ V# H1 H/ o4 p5 Q
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
' G7 {. q3 ?4 R2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
. _; l1 {6 a/ a/ p& R" c( ^2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)+ r- c% Y4 \) m& |0 Y
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
5 Y1 P' t' K& s5 @2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)) A: E2 ]$ S7 h& R: G
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)0 F A' V. z; ^1 \4 l
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
+ B6 J" W+ ~: _$ Z0 C2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
: T( w' ?& i9 \6 ~" K/ _2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)/ j3 c# `4 Y! L
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
$ H4 ~0 Q. q' A! t j5 m c; l4 I2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
' h1 m! s- y' g. c/ |2 P% B3 x0 F' }- X- J
第3章 编程模型及核心概念+ }' `7 N! \* d/ ?6 I9 e/ n
3-1 课程目录 (02:05)
; a# d1 l! Z$ m3-2 核心概念概述 (05:19)9 H' W: I A' v: k4 t: R
3-3 DataSet和DataStream (05:59)& T6 k& K3 D7 C4 O5 t
3-4 Flink编程模型 (11:33)
) d" M" v& v& H+ `) S3-5 延迟执行 (04:00)
, h3 P; u' Q. O% N1 e8 r3-6 指定key之Tuple (07:15)
: g5 d$ S: L- g2 _. P) m3-7 指定key之字段表达式 (15:04)+ Y8 z" V& ^/ s( D
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
4 U3 y& |) c2 r1 ~, ?0 d3-9 指定转换函数 (04:58)
) C* I0 L J Q5 {5 t5 @3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)3 {$ G' H. R# |7 B' ^
. g6 W) Z$ b5 z) ~4 E- g9 O第4章 DataSet API编程
4 Z$ h9 u" v. I5 m' n4 E% Q. }$ a4-1 课程目录 (03:03)
. l( C$ o' B0 L) d, q4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
! d9 V, O7 j4 f' Z* c4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
# r' z5 g) P6 V) P/ W, u4-4 Data Source宏观概述 (05:39)3 _8 w# G+ P; h$ X
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52), [' x; F2 Q( p3 h5 U) |. W/ k+ N
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
" c* g6 ^; H7 M9 I2 m, S4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
6 Y% x/ A( B. y5 F/ S4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
: e+ @8 e# }% Y8 h z* S4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)& s* S& o4 M. @6 |/ V5 R
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
8 ?. M( ?' [' {' H5 ^4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
* x3 J2 Z3 o$ k1 u9 z$ h( `4-12 Transformation概述 (03:24)9 D5 N, t6 B9 A# _# @! [/ \0 a
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
( R' [( y) Z1 m& ]4 k6 A8 L$ ~4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)* g; ?. m6 _) ^/ L) T6 t7 l2 E/ q* _
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)2 d9 t' G% Z/ b `
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)3 U6 W; V5 P( j. n/ ~" Z4 F
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
$ W3 I" Z) K; Z+ ^, ^0 M3 f& L+ O$ a4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
) X# x" u4 `! ?6 i0 A: ^7 w: F( D4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)- E8 l* a" R! y3 q; w2 r% Y2 Q4 W
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
& G }( |8 b; ]0 s4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)/ u8 Q+ u$ J3 n# K
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
$ S, m1 n [1 H8 Y4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)( g/ Z' c, N# ?& W+ V" \
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)# G6 H2 b4 V0 D, z# V: {. h% k
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)1 h/ S) H$ d# u# p Z# u
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48). w: i8 N. ^4 W$ q
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
7 R0 o' `5 f& N, a. X. H4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)4 |1 S0 ]! I' Z3 a
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
! v4 J' U/ @" N5 g1 h9 |4-30 Transformation小结 (05:56)
# T, I" Q2 y% b6 a4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)5 G, V! d; f( d* N
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)" Q" s, X1 W5 k! C; b# s4 W
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)$ D* ?; \3 U x: e
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
( K( f# \# A% l! v$ P$ a2 i/ n& `; F4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53); w6 N) I: ?, p8 f3 S+ }
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)1 v: X( V+ j2 b7 m
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)% q. y4 ~, a/ v1 F( m: C" q
4-38 本章节小结及作业 (04:58)* {. J% }* e* k' ]4 {, |+ m6 w
2 P' m: T% [! o- b) u
第5章 DataStream API编程
3 @/ x2 `% I8 y- v5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
& g7 v5 I% w5 a1 u# B* q5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)1 ^3 e9 P! ?, e" N4 w% J
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)# X9 r* ]% ^+ |1 @. w/ o& f/ ?
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)- ~( @: ~$ ?" b% Y& O$ B; `$ ]- v ]
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)5 Y' |3 ?- F7 U6 B; H
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
' M/ U4 M: y8 z/ {5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
- B) \' t# t" U# w6 N9 E- B5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)& g4 s! ~# Q4 a: z" `+ C
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
- p4 Z2 |0 ^& B k/ }, Z$ ^- |* v5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)- f8 K9 z0 r6 [4 x7 ]4 \# \
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)9 Q! ?( I& D# [+ i, t
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)6 Q, J. N) d; H2 ~) i, U- k0 G
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
. I8 C1 w% Q# }/ L/ {0 O5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
1 W- w, M1 o, S& J1 K6 A$ k/ P5-15 DataStream API开发小结 (02:58)* _! \, J/ Y) W7 e( H7 _
5-16 作业节5 ^: ?1 ~, q# A. @3 e9 J4 Y
: ?# l1 }# u2 p! U u
第6章 Flink Table API & SQL编程
! `7 A9 \3 H' s& V7 K D" T6-1 课程目录 (01:48)
7 K& ^; [7 G3 X2 ?$ [" ^6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
5 g& }2 A1 }$ F0 G6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
4 M$ D3 u$ V( I$ v. K9 E! T6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)9 r+ p, f( ]: q6 f" I, b
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
5 s$ M) J* { z6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)2 \: d$ a' E# L- V$ W: K0 d) {
+ P+ n9 w! J7 ]/ W' v: z第7章 Flink中的Time及Windows的使用
* [2 d; M9 t% @; ^! k1 F& f7-1 课程目录 (02:21)
: ~/ m5 j) u0 m0 M* e2 g7-2 Processing Time详解 (11:21)
" X! a3 h- W* b; D9 ]5 s7-3 Event Time详解 (09:35)/ S7 n4 _3 _, v" X4 Z
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
, d% F' N1 _: U" F q8 Z7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)0 i8 V- T6 W, C( P: b0 Q: x
7-6 Windows概述 (07:00)
0 G1 x( K6 U" x7-7 Window Assigners详解 (07:16)
) k' l9 \+ ]# q1 v, n q7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)" q! R' B( K" E+ s
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)6 V$ s5 _/ @: H9 f8 f! Q5 ~. C
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)4 A$ X r9 l! v' F* d9 g/ t# G
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
5 v# X: g: p* N# z) [2 m; ~7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33): i* M+ Z! B2 Q; u2 b, w6 [- J
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)9 ?+ x9 W$ F- c7 d
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
% }: o/ S5 |; @* v+ V' a7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19), s& U2 p/ ^# ]! X1 l" [
7-16 Flink watermark概述 (02:32)
' O' j4 b$ |4 e5 F7-17 作业节
& Q& L7 C3 s0 L& i3 K" q$ J7-18 作业节
1 M! M% {" }) E0 R& i) J% ]; |& b5 x, ^( @ E& T: H5 p
第8章 Flink Connectors" f6 H( A' Q4 Q- Z4 v
8-1 课程目录 (02:16); ]0 v2 P6 y8 l( ~% n
8-2 Connectors概述 (03:31)& J" ~7 c8 [4 T# e- m5 W) d
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
6 ]7 a2 ^7 C8 [5 d: L8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
/ V$ M- T. V( o% c/ u, _, q8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
4 ]) H. S `1 a6 H: [' B8 D9 t8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
$ A1 n7 t) I3 v! l8 W2 p# q+ | [8-7 Kafka部署及测试 (08:46)( P; j- d+ L+ a
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
% e0 L. v3 L* y p% Y6 F9 y+ Q8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)3 q5 j- [! x; z- Q5 ?
8-10 作业 (01:06)
8 O3 f o K) P S4 A8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)- y$ v+ X! d8 g5 s5 v0 a, E5 O' o
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19): d3 G5 _3 c- _/ p6 n
9 l- z# H( t* w; Y
第9章 Flink部署及作业提交6 M2 g2 R% |( U* U. F7 _4 n
9-1 课程目录 (03:06)
9 Y* _8 q8 b3 [1 r9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)$ u! I# [ w3 Y2 C {7 |
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
# n8 \+ E( w9 J0 k9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
7 L- a( j1 s4 e. f' e9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
% f4 }. {3 ~' a# J* b9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)5 B/ Y6 X) O9 d1 X) Y, U4 [) t
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42). o1 z& I- n8 Y. o4 ^
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
, D! y% N" X2 K/ k1 X, M `9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
2 y$ b4 A$ w+ n, K0 U$ Q9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
0 r4 k+ x* O0 d L( M9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
( Z$ z& y; d$ v/ D7 n1 O' |9-12 本章作业 (02:24)+ K: [9 s( ?/ O. p
/ ]- b5 q% x! |0 _- v' e3 S
第10章 Flink监控及调优
5 m$ ]- j8 I; J" V. `- i* e3 K6 \+ ~" A10-1 课程目录 (02:21)' Q) Q. ] l0 Q1 f' X: @
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
+ A0 @2 x, l2 ~ T" ^4 \$ u10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
4 C2 S3 D& b4 |. f+ I; E* B' N1 z$ g10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)% |: M, z4 l* g; c" n9 s8 A0 ?
10-5 Monitoring REST API (04:11)
G/ K' p& M0 H1 a2 P9 s10-6 Flink Metrics (10:20); s" t7 ?( V+ l# n$ k+ {
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
# Z) ~0 b+ @% f0 g
+ F7 {5 A# y. c4 F第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
0 F4 B! {5 F- U0 u11-1 课程目录 (00:56)
! `0 @, S" `! h- l11-2 项目背景 (04:27)
6 [* E1 S1 k. u* r11-3 项目功能需求描述 (03:46)
0 |, X l0 M0 _11-4 项目架构 (04:00)
' D2 m6 B" J+ G" j$ H11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)( v( d4 M1 Z8 g% j D7 z
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
# q/ E$ ]% K3 \, l11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
1 l" Q! z! e6 @# K7 G# l" i11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
7 J7 k- g# V' d. U! o- C11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
( f% G5 I/ }1 s# Z+ t11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)) s% G$ f- }8 Q3 b# N
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)" l6 q3 N7 a- {$ K4 |
11-12 ES部署 (04:25)! m/ ~" \& q; Y& s/ r3 k; e4 p
11-13 Kibana部署 (03:31)
7 K' U4 ]9 r& r+ p8 u11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
+ [- u6 u& Q$ ?9 ?+ L ^: b# l11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
" q" }4 t5 X u1 e: t11-16 第一个功能作业 (02:02)
- e4 a& J/ x. H1 ~7 l11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
5 U( e$ x3 e6 M. M" f3 a11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
5 R: T/ O$ {2 a1 }9 Y9 b' p11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
* m# i2 {: a; f5 a- w11-20 本章节总结 (04:57)4 ~% f: P0 `# k8 l6 h" z2 h
11-21 作业节- v! e$ X9 W( f$ X3 r ~& T
11-22 作业节- v. }9 R, A& u; ?
( @3 G$ e) `1 [# j' \0 g; ^
〖下载地址〗
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