& `4 F; k, T5 O; B" }1 t% y
. E4 d, l- l6 d0 r〖课程介绍〗
5 P1 {# K/ M1 d$ u( M* U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。
4 B' x, z# P6 n" B* h3 J4 |1 l- q1 q$ u5 }6 y; y
〖课程目录〗3 L% ?+ I% L8 H/ U( X0 T! U& O' u" h
第1章 初识Flink
! [! Y; ?- \ \' m! V, d1-1 课程导学 (12:01)) P7 m$ A7 }% G9 D& \) z; a
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）6 I& S( x& N% }! G, A5 I* o
1-3 课程目录 (01:28)$ r9 o4 S( V# `' Z" F. S
1-4 Flink概述 (12:52)1 D4 n) c ~4 h4 X
1-5 Flink Layered API (05:13)! [! h5 h( F9 y' e) @
1-6 Flink运行多样化 (04:49). |5 A; M1 d5 t, @$ {
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
! u/ R k' t- T+ T! }8 o1-8 Flink Use Cases (03:18)
' \. s% `; {8 A" r8 c; R1-9 Flink发展趋势 (02:12)
! m3 k% k- p6 C* x6 b8 O3 W1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)% j% b* `4 @, G" o& a0 e% w# e
4 F( p! R3 o+ f% ^" Z3 C& n
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
- S- Z; H9 N" H8 p" z- [! x n2-1 课程目录 (01:36): l/ m& q% _# _- ~/ l# |
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)' A! s5 E: W% w9 N0 l8 O8 q/ x! \
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
7 l2 m$ @8 A5 Q2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
& n1 n4 g$ `' \! i$ {2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)2 ^/ w9 ?2 o; d9 P2 @$ m- A6 C
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
. P5 |' J- ^2 \4 i) l2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)* @2 s. W- V8 e2 ?% G# r& S& v* Q
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
0 y5 G0 R/ f7 C: `# B/ K! a2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)* s! A5 Y& p1 W( l, }
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)6 r) f7 S1 B( R8 H
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)( S1 Y4 Y4 h2 h D
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
" `- {. s4 O" c" R2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)3 t0 W r) I" k" r
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)1 y- Y4 n4 {. o% _2 P; O
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
. X$ W f" A# S6 M: R+ w( j0 D( i/ Z
第3章 编程模型及核心概念# X, ~( l0 l" A1 `
3-1 课程目录 (02:05)
: O# ^* i; d6 s# V) i S3-2 核心概念概述 (05:19)2 k1 L: `2 Y2 d2 x6 A
3-3 DataSet和DataStream (05:59)6 Z _( W- f) ]
3-4 Flink编程模型 (11:33)( t- T( q3 N; N$ \9 Q1 X
3-5 延迟执行 (04:00)
# K0 b4 S" ?% N1 s3-6 指定key之Tuple (07:15)) G% G8 G2 u. X2 F
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
" l4 u8 P. G/ j3 G$ w' D/ b0 F- l3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)' L% ] O- D9 u" t: W! l' N
3-9 指定转换函数 (04:58)0 S& B5 R, f! F7 P8 c
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)" x& t4 o" P) ?; n- l
/ z9 H1 M6 I0 e2 G+ s( k3 ]
第4章 DataSet API编程
5 C/ b( k: P3 Q4 R* }4-1 课程目录 (03:03)6 X, [" {# p9 j% T Y, V
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)& O" J) g# f9 d0 H- f9 e+ x/ k# V2 L3 e) Q
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
+ f3 u5 J& H Z; j3 N+ t8 X4 s& P) h. H4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
; ~9 M8 p5 _3 y. Q! a4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
3 X8 s) Y% g: L9 Q8 }+ h5 O, |% K4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)0 T5 d0 T9 U- {# Y- ?
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
/ d; W- a7 |4 y0 ^! B! e( R4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
; E! K* s6 y- ?0 H# r3 x4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)0 @, D7 k& ]- f9 _/ i
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)* Q2 C- E+ K: U3 }9 K
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39). g' a! N( G* D c
4-12 Transformation概述 (03:24)
6 o5 d5 i$ A+ V) D9 R4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
! p9 p4 ~3 M8 n& g; R( E2 }6 ~5 H4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)% C, o3 X* n" u, O: ?" a
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)2 }/ Z m! C. [& A+ n1 j- W
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)6 w3 a* n+ g. x7 d1 R+ U
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)! k: G, p" Z; U8 w
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
* {! D- h3 k* P. I4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
7 S# E. p4 F4 w- }4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
c, A2 C2 K8 n: A* Q( B# I1 b+ E( V4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03); ?4 k, j/ {& P; L' W9 y% {/ R
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
( b$ _1 M/ n% H4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
! G/ d% l9 Z# f3 G/ Z4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
! O7 [6 }8 W$ D. C( J6 V4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49); Q3 v- O3 ?2 x1 C
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)5 y( K* j' y7 [7 l2 r+ T
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
( \& H. m* q8 z$ ] K! ^2 B2 F4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)- O; c8 ?( I' E7 @) N
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
5 ?* {9 s1 q1 s4 h$ f4-30 Transformation小结 (05:56)5 ?& T1 d! j" q" y& ?- R
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
! Z. Z4 e% x) B4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
2 C9 x) T; J2 v, A8 ?" v* N4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
! p9 x7 ?" @. W% W4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
8 i" ~3 z V; R1 ~4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
! d2 G$ O9 k0 R4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
4 f4 k/ Y7 f$ q" \+ e4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
, B- b K5 O* X' a* x5 c/ K$ x4-38 本章节小结及作业 (04:58)
! t m; b# ^( V2 Q0 |; g; k+ h0 k5 p
) a W6 C4 b: ?% `第5章 DataStream API编程
' {8 P: z \% z5-1 DataStream API编程概述 (09:56). p1 m; x2 C; O: a7 M& P/ l6 L
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)+ `7 B, x4 N, L' U2 o5 f ]! R( W1 E
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
) c5 g8 K0 A1 s( Z2 u5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
0 |& r9 k* V2 ], _: y5 T5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
8 b5 t/ }8 s# w. e2 W5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)1 e3 ?9 d0 M8 i& Z# _
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
$ T* F. T) p' P, ~7 X7 \. f% Y) |" c5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
2 {0 t1 _6 H. H, @& ?5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)2 T ~5 {& L3 i
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)2 N3 g% u' i& d9 c* ^$ @( B
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
. ^' x- z% h: Q1 K6 U2 ?; G0 Z5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35), M {& [5 ^! q
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48), B& p0 S9 J& x; J
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
5 ~+ O1 z0 D) h" i" k0 b5 K5 J5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
6 ?9 G& p1 j5 E& T5-16 作业节6 J# ]$ [7 H# s" w! n
1 A# m; q+ ^" m( w# b第6章 Flink Table API & SQL编程
- u/ A0 z" I3 _/ h" Z" W! v6-1 课程目录 (01:48)
8 ^' d7 s. y- X6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
' c4 g# h a, J* a6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
4 a! m+ q, Q2 n# v7 y6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
3 K! h* n; o8 r& t8 j6 V; E1 Q6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
4 F8 V: A* [" v( `2 H6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
9 ?2 ^" ]0 P- C& I# \4 B
9 H; g; _8 U( K2 U第7章 Flink中的Time及Windows的使用3 n! q' K2 g3 [) i6 \* g, F
7-1 课程目录 (02:21)+ G$ \1 \+ \+ Z, u q; d
7-2 Processing Time详解 (11:21)
/ f; f: Z' Q; e. R( [) q7-3 Event Time详解 (09:35)# `2 f4 M8 {- g( i, V; i
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)/ z0 m8 D3 h5 k/ G% X1 T" t
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)3 h1 O% }3 i; {3 p+ K7 L
7-6 Windows概述 (07:00)
* g/ a# M. {. U7 C7 K$ I, M d+ b3 v7-7 Window Assigners详解 (07:16) I4 j) C8 [. H. _
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
4 r$ x- R+ t \" W7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
- n( j; l) e& a$ z, k! l7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
$ N2 y; j6 N6 Y U8 i& Z7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)0 e- L) ]) T: I9 \- _8 a
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)" Z2 s0 _: p. V9 f/ Q1 n6 r
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)1 D+ B5 X. \7 U8 v, Q2 v- u
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
( t6 T% X; X' e+ L$ t! h$ O7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19), j8 L+ Q& J5 q# T3 }6 m) b
7-16 Flink watermark概述 (02:32), a, N& ?: O# U2 D; Y
7-17 作业节
! W5 I' O B3 f2 @5 M' U/ k3 M/ ^7-18 作业节
* _* Z$ [' Y1 J
; t; ?9 k9 c8 m v4 X0 }第8章 Flink Connectors, E* P7 L5 _6 Q0 j! M1 R' `
8-1 课程目录 (02:16): ]! p* W; Y& l1 X" {; m9 W
8-2 Connectors概述 (03:31)( A$ o% l4 E& @0 a2 x# j
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
; H5 c& D1 ^3 _ H& j3 K8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
3 n7 @' I* O3 y* Y8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
# M0 t5 T- q: {8-6 ZooKeeper部署 (05:45)1 C9 j6 W8 `5 c' Z
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
" L- }# G: q( I2 G8 l8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
& }: T/ Z# O5 R9 ]1 L, X8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
) \3 l0 p1 d+ q5 c% J( i6 ~8-10 作业 (01:06)- D8 {! X/ g! c# K5 s3 U' X9 r
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)+ F6 W, c9 `3 Y# G
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19) F3 A+ ?- b% E, ]
: y7 V; c# }1 h第9章 Flink部署及作业提交
3 |, f1 _! o" n/ L9-1 课程目录 (03:06)
0 w3 u* W9 v! e: V9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)( A: S: x# i& I# U- Z+ d
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)0 d% d) e3 ?( x* }* z
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)( x' D" Y) g+ K1 ~5 h8 L
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)! z: k: q j1 y0 n( [/ {# S4 C7 Y
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
$ D5 `$ ]) I, K/ G1 D! g9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
2 N' D' J- w3 U9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
K, N) {( M$ c5 I9-9 Flink on YARN作业 (01:13)0 c6 g9 e- j: ]" N2 I
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
6 |( ~% J# M1 t: P8 H a9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
; t7 O0 V4 Z; }* f/ v3 O; X9-12 本章作业 (02:24)" l" Y. I) a( x& l' j
% }5 S6 d8 I0 Y& L+ ~# t4 G* J3 L第10章 Flink监控及调优$ B: a* s4 y0 j) W1 s1 \8 }) q
10-1 课程目录 (02:21)
$ R Q+ Z, A+ O! A3 A/ ]; ?" V0 @10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)6 j* }- D0 R; K
10-3 HistoryServer的使用 (03:13); U4 q4 @9 y' q- v ]+ C2 U" F) V
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
% d2 s& j+ l1 p* r, ~10-5 Monitoring REST API (04:11)
1 z% B' y1 C- W0 Q/ J6 P+ L10-6 Flink Metrics (10:20): @1 y- F( ^$ C% s* }8 X. i8 ]
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)$ f1 O- m" O$ m- m$ B
5 v+ s9 a. q& X# p0 t
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
* ^- R9 z" Z7 F5 x: K9 t" \11-1 课程目录 (00:56)
) W' R. j5 Y4 U11-2 项目背景 (04:27)
7 o- A+ P! B- d0 r+ |6 d; c* a H11-3 项目功能需求描述 (03:46)
. s u3 s0 }' c; U* ^; E/ t11-4 项目架构 (04:00)
# A8 \# N- G$ |* C0 w11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
! L7 d, P% ], T( o11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
& V4 `/ y; M2 l2 V# m6 Q11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)% ]$ H1 f1 ^+ U5 J" N1 q
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)& r: {$ I2 A- F8 L( J$ x+ j2 Y
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)9 @( M" R8 o: H) h6 |
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
/ n/ I2 T+ h' |3 }& D$ K11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41) p6 u6 J1 J' s- I1 `+ v2 K; \
11-12 ES部署 (04:25)
( D) r( X: n. @11-13 Kibana部署 (03:31)( [- f+ Z/ n& k6 q* q
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20), t% d: J+ P1 @8 A
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48). |! q* J& t4 }6 z2 ^
11-16 第一个功能作业 (02:02)
8 W! [8 h1 M) r1 e11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)/ j! c2 _5 _; i
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
: M- h" N1 f% Q4 r9 y4 M0 B, \) u11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
) I; b! B! ] O$ d3 k1 _3 x11-20 本章节总结 (04:57)
$ J/ U2 B" w/ I F. w11-21 作业节3 s0 p5 |: c$ r! X
11-22 作业节! \0 p' {: e' C; y* G2 S8 }3 m
6 o0 t1 U% N- ?7 t" L- I$ F
〖下载地址〗2 R9 b6 \- T7 `- x
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