. A# v$ M& \- K
1 k3 i$ Y& j# x; v1 U# B! S
〖课程介绍〗
5 M( e$ Z% C Y! E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。: \ W1 `& V3 |( ~7 Q$ y
9 ?1 w) k$ W; ]; j+ {: S4 A, y
〖课程目录〗
b' W: W) M ^; l第1章 初识Flink 5 x, z# u9 k) b! Z1 a! ]% r% p- l
1-1 课程导学 (12:01)% [/ H o, L4 X' h8 y) l/ e \+ M
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）
5 S% I6 D L. i [& v1-3 课程目录 (01:28)
! B: c) _! O6 f3 M& m1-4 Flink概述 (12:52)
) i$ |; z" h" J) ^! M. A2 j+ g: T1-5 Flink Layered API (05:13)
. T6 h) C& P c9 T0 X1-6 Flink运行多样化 (04:49)( q( C/ f8 e# C% q
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
6 M/ j, C% b4 t1-8 Flink Use Cases (03:18)7 `8 X: _+ u/ G# a1 U3 O6 Y+ U
1-9 Flink发展趋势 (02:12)
; c4 C" C8 k3 M+ B* Q' S$ Z* B. \1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
: { v5 [9 o2 g, u3 U/ w5 a' u! A$ ~* f0 g( a G7 d I
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 , \: S' q5 g1 I( Z2 }2 I3 H9 e
2-1 课程目录 (01:36)3 e: g6 k7 w" R9 e
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
V/ f7 o7 o6 ~( C2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
. `" H1 j5 @8 w6 Y& A7 I2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
# q% P: B: z H: K/ W! R2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
2 ?3 }8 |; w8 e$ i7 |6 [4 r6 Q2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)7 i" s9 Z2 B; |! c$ y, Q- t
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
1 q3 w* y( ^8 P1 t' }2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
0 l. f' G5 W5 j2 u& ^$ i2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)0 Z0 u' d$ E* Y
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
' ^6 R" V- n3 n4 v# T5 L2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04) W6 t3 J x6 [6 v8 f6 v
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)3 w4 l3 ~) O1 Z0 U+ J) T
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)# f+ [( _ N& X! p" G2 g1 E
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)4 S0 b( z) K. E7 r4 i, V
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
( ], v9 B1 P$ }9 v& u' i3 P: `5 ]- b
第3章 编程模型及核心概念
! K5 F s. j4 W0 y* m: ^3-1 课程目录 (02:05)1 \% Y, n! _' U2 F
3-2 核心概念概述 (05:19)% M' E; H4 M3 c+ k
3-3 DataSet和DataStream (05:59)
% G! M& o0 O+ M. D' z3-4 Flink编程模型 (11:33)2 j% m _# p/ W ?
3-5 延迟执行 (04:00)
! d; e% G3 a7 R- R' d. |* r8 g3 y3-6 指定key之Tuple (07:15)
/ n; G8 ^& r) ^+ O$ P" A2 b7 X3-7 指定key之字段表达式 (15:04)2 s) e; c' p6 O+ L) D4 M0 _
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)4 d( x$ b3 [8 J7 }
3-9 指定转换函数 (04:58)8 S3 F K/ k5 f# K/ ^5 z9 U
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35); m) b, g2 G' A
3 z3 u+ d# `" y# K: m5 h第4章 DataSet API编程3 x7 D. g, a! b1 k# L# W' n3 q
4-1 课程目录 (03:03)
7 e, v* J# \- ^ v, b1 w- Q9 v/ K4-2 DataSet API开发概述 (08:26)- f# ~3 x- O& k3 `! F
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
7 F1 x9 R" r3 g4 [/ G4-4 Data Source宏观概述 (05:39)8 t/ f' W$ C6 i9 @
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
# |2 K6 O. U& s4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)# I) q5 [7 Q0 ]+ O1 s9 w2 j# |
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
8 G! r4 {4 Y8 ~4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
" X4 {. a$ o o6 y" J6 `4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)3 `1 m8 m; x- e* U
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16). ?( `& W% i! p8 C
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)4 D+ _$ E( |6 i! D
4-12 Transformation概述 (03:24)6 G$ D, P. L k6 h! K, C
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
7 R6 D, d4 p: d; t( J M; [8 d/ m4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)7 t; R. p) n$ S5 t0 C; z+ T
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02): F2 T* P( [% v7 V2 A: k
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
# v& m7 @8 h1 d7 `" _) L1 D. \# b4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)$ J, v) C! z6 ]! X j& T0 t$ f# S
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
: F! _/ A8 E1 v! k: ]4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
; B0 w# A# i4 H( z" m$ b. q6 u4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)' N9 }2 d* G* d7 l' J/ o2 \
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
- d4 M" @3 t! x4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)7 U4 J ^: \( I2 o6 G0 D2 v
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
6 S0 K2 I; B3 }3 D4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29): @9 L+ a9 C- ~6 Y" ~- j
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)* W. {( K! A' q U8 r$ {7 B8 L2 T
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
+ l, A: r/ s' P' M; W6 L4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)- D' `2 G# ^' l0 `2 j( H0 A. @' c
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34), l8 W+ r* k7 F6 }) w! n
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)! x) X8 A4 _ c) p6 P2 ]
4-30 Transformation小结 (05:56)5 E5 E( j' G; R: }5 w
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06). Y2 O! u: p% {! g
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
6 }1 g' ?1 J8 t4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
1 G1 @% f/ p/ r9 R. F7 O% x4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09): @0 m. q+ [7 c a$ l6 I/ ?4 \+ q2 d$ ]
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)0 v; ~! b; W: B+ y0 _ X# X
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
- c& A% O2 k+ k( Q) N9 Z4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
/ i% @( _& j1 ?; g2 B% Q4-38 本章节小结及作业 (04:58)4 w' |8 h0 c& @; ^& ~" W! A
3 _1 C; k2 d8 j/ G第5章 DataStream API编程$ O* f9 f4 c! Q( @8 `* Y W
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)* `9 W3 A: N0 R# S3 ?
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
$ ?: L7 R! n4 s" f( W: u5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)' b; E- H G* e. S, E$ |# I( g! I1 }8 @
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
: K' v+ E4 h4 g: `% h. ]5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
( m$ h3 S. {" X0 B8 w: b5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38): y" q3 V! s5 _7 ?# q$ q5 D
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)* G; h `0 u6 \9 b, V( ~# w9 W; k
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19): C: @. }, T% u7 D
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)) J/ G1 q. o1 m( q
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
5 f2 v. u* F* y7 R: ]5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
" Y1 S8 i8 f5 C; q6 i) e4 d' M% ^5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
, l" V4 p. Y, Z8 B- e: \5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
( A' j. C) H9 ]5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)$ q% J7 ]/ K, I
5-15 DataStream API开发小结 (02:58). v s, [% \+ j4 S% j
5-16 作业节
% b9 o) v. L9 g+ u* z8 `# O7 F" M# T O3 O0 X
第6章 Flink Table API & SQL编程
7 k0 X j3 U1 V3 P9 q- b0 {) I6-1 课程目录 (01:48)0 T& c9 z( j; T; R; Z' c' o$ h
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
) J% T2 Z, x: D, b6-3 Table API&SQL概述 (06:04)1 J4 N9 n( l' d" @
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
6 e/ l0 ~) {) w6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59) d1 X8 d' @( g9 B/ H
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
|9 I! k2 m/ X4 L- ]0 y
4 j( z& k" [6 ~* h5 y第7章 Flink中的Time及Windows的使用$ J, D' B: @4 _, [- w4 I' R2 J
7-1 课程目录 (02:21)
8 D% N5 ^/ Q4 u% q7-2 Processing Time详解 (11:21)% z' R% q9 F5 r; L
7-3 Event Time详解 (09:35)
1 t0 y2 l& N; M+ |9 O9 w5 w7-4 Ingestion Time详解 (03:49)2 H/ [1 z) s1 h* k$ z
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)4 r: g1 D# ~1 F
7-6 Windows概述 (07:00): g4 ^ j3 \) K- B$ T
7-7 Window Assigners详解 (07:16)3 {2 d" [9 J, a9 X7 Q7 C' i
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
( R( t# v: I+ p; q; A4 U2 |, {7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
/ C7 Q/ I+ T7 N4 y* I, ~( Y, f7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)0 a; n1 \2 _* k3 Y
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)/ G; W. X% ?% b! e
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33): g! T7 Z3 y" N: f
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)' b" I3 P+ c X: u) ~1 P
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
6 y& V" D0 `8 i7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)) ]9 Q5 O) b( ~
7-16 Flink watermark概述 (02:32)
! E9 r" j. h7 [. Q0 f$ S7-17 作业节8 T; n+ C5 ~2 H9 \: |/ ?
7-18 作业节
1 ~! z! [8 L- B
! m( b9 ~( J F" g. v第8章 Flink Connectors; I8 m& U) ~/ \1 l) c, S" V
8-1 课程目录 (02:16)
- K% P' z% l- z+ M% s6 O$ E) R8-2 Connectors概述 (03:31)
. `8 m+ L$ v) I8 a8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
+ E$ g; _# c0 u* K0 ]8-4 Kafka Connector概述 (05:35)$ j: p2 t/ @- j- I
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)' {$ q, V* }& N6 D5 u2 t
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
' b* n+ Q) d3 ]1 }: v! }8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
2 E3 S7 ]2 n$ v8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
& W" ~+ s" d- f# W7 E, u3 `4 l5 x8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
/ M2 N g6 b( G9 h6 j, o: ?8-10 作业 (01:06)3 E q3 Q1 u) q. l$ m5 r$ x3 L
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
" w4 d/ i; a5 ]& L: }8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)) G$ {; Q, K3 G* a9 ?4 Q
8 N4 F! C/ N1 ~- N( C第9章 Flink部署及作业提交& A. v, J6 P8 F+ \$ G* j* P
9-1 课程目录 (03:06)
: T( u5 M p; m9 @9 B* r9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)' V* K( }! H) w! h' y) V- g8 d/ d
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
$ Y7 Z5 B; E- H3 N1 ^9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)/ }' H' P" N; X5 @ e+ D M
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
" d7 n# S( Q: v: h3 {2 x# D9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
G4 A/ r( q( J/ \* N# D! {9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)8 _0 z+ \. X: W8 Z6 |" S$ }! ~, K( }
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
! y) _" q+ K6 b* s4 x6 H9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
" ^. } m% v6 {$ D. w9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
7 r2 |5 A1 O" x9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
' A# \& H. V3 d4 Z& A9-12 本章作业 (02:24)
# n; [5 R$ M+ E6 ~( {0 _/ L- ^% L3 p/ g" f9 k$ H
第10章 Flink监控及调优
( Y/ Z4 F% ^% Z/ g10-1 课程目录 (02:21)- P6 e7 N+ [# J" n/ T- u" z4 W' m
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
2 [/ G, R2 _% C6 M10-3 HistoryServer的使用 (03:13)4 C8 S1 n# E+ c) k/ E: q
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)- H3 ]$ v- N. E! N" D$ r# D* x! N
10-5 Monitoring REST API (04:11)
; ` `! T; [; y |2 f7 j; E10-6 Flink Metrics (10:20); M& e( V Z% Y- s# n7 c+ C
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)+ U; F) H+ C3 t7 c0 @6 a
$ i4 J/ S# |4 [# e第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战* \/ {" C8 @$ F" s2 G
11-1 课程目录 (00:56)2 |! U0 P$ W7 {. F
11-2 项目背景 (04:27)
7 c* n7 O: @6 u! w9 v11-3 项目功能需求描述 (03:46)2 N1 v$ d: o, e! X( z5 u0 ?! j; K
11-4 项目架构 (04:00) D3 _. E. ^4 {. p+ U; h; A+ E; X
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)" v7 p0 u2 F9 L1 O9 I0 b0 H
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)3 T* w% j5 V7 u. Y
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
2 @0 B! f$ ]) [4 q* w) v# e8 r0 t" c11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
, K& y0 p4 H9 D: B+ J11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)4 L( {: y. d+ `9 o* g
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)6 F1 z# T$ a9 q1 O( o- q
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
" K. @) O# F% x5 G& a& V11-12 ES部署 (04:25)9 [9 O: s6 O9 V/ G# h
11-13 Kibana部署 (03:31)' r9 ~9 h0 W% B: y3 m7 P+ u6 T
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
! F2 E3 R; ?' _/ x. u8 X11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
! L7 V) p! z/ X11-16 第一个功能作业 (02:02)
! O3 Y; s3 X8 X0 W2 K; V) e11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)5 {8 p0 L8 F7 x
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)4 i. `, v- ^- K6 k2 S5 s5 C
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
. h6 z7 n0 U" E11-20 本章节总结 (04:57)$ _* V' L5 w& t% L: k m) E
11-21 作业节7 k; W' ] w6 \* R6 r% A# [5 W+ p
11-22 作业节
* H" \1 f1 T0 ], q6 O
) E4 H: M( O0 \1 C〖下载地址〗
' |1 L9 a5 b0 n
) [4 g- s6 Q# [4 @; g〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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6 P8 X) {6 V+ z+ V$ j* W! k8 D9 b
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