1 Z0 W1 {* J+ m
; H( f1 S4 B3 c: X4 N3 H〖课程介绍〗
' ]+ T( ?& u" x, J4 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。
, t ~% n6 ]7 C5 E5 F$ b' z# ]0 i
3 D6 A- o7 l: Y2 J* q* b1 ~6 d〖课程目录〗
0 c+ d9 r/ K8 ^3 Z第1章 初识Flink
1 V. v8 n0 G, |3 m0 I) x1-1 课程导学 (12:01)
( E0 B' ~: H* W% I0 b; p4 y- i# b* C1-2 ***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）
; Q5 x9 t j; D1-3 课程目录 (01:28)
" E( M* C- ], k% ?1-4 Flink概述 (12:52)3 C! K' Y3 P5 ~7 L V3 W
1-5 Flink Layered API (05:13)
. Y8 l$ l: q6 }3 d8 O; E+ [5 A1-6 Flink运行多样化 (04:49)4 C9 O( L) o; U( a$ q
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
+ @# ?4 \4 a- Z1-8 Flink Use Cases (03:18)
2 c1 P8 d2 I9 `$ `% v, a9 P' m8 M, ~1-9 Flink发展趋势 (02:12)
) M" e" h, T: M( Q( {2 P1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)' Q* k( O* c- Q
/ N6 h9 j+ G' s: \: }1 ~* {' Y) |+ F第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 9 o9 z$ G# v3 C c
2-1 课程目录 (01:36)
; ?9 a- q( o1 S6 |: \2 T5 |& P2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)/ I' F4 S- j$ e5 W0 _- ?+ T* _* j
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)' I8 |) ^9 v6 o) R% d, k
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)! a- _1 d$ O& [+ X2 {
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29); a* J! {5 ?; F9 O4 [. ^
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
, P, `2 }0 w% K1 O5 O9 r2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)8 |) H, _) U& s& q
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)& B5 ~$ Z0 {* e' S* b* F7 Q
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)0 c% a( a! y( {/ B
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
( k) v' u0 P% J" D0 ~( X, F. _2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)4 ?2 ~' K$ u& i* b$ i/ s! O
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30): h! H X: F( p7 D0 e9 P/ E
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
" x7 ~$ a: l( X! v% I2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
( d4 d F5 y) n2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)% x& q3 A1 t$ `9 P* V
- i& U: { }& j第3章 编程模型及核心概念7 X5 z! ^4 U& u. M( K7 U+ J
3-1 课程目录 (02:05)( g! J4 T5 e4 e, T2 M4 i
3-2 核心概念概述 (05:19)
; K {1 R3 a5 D: M; S9 \/ Q3-3 DataSet和DataStream (05:59)
# w. `1 P% K( Y$ u! q8 [: C3 W" F3-4 Flink编程模型 (11:33); H6 O$ P" d- c. J1 H
3-5 延迟执行 (04:00)
+ ]2 H) j1 G/ b3-6 指定key之Tuple (07:15)0 ]( W) G+ J; Z4 h
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)' p2 k, |8 I3 I4 o. W0 {: P. }
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)9 Q( q- J4 ~# V1 l; C, y% n U1 n+ z
3-9 指定转换函数 (04:58)
9 {6 C3 {( o, _: j7 K3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)2 n! X. w7 q/ k2 K
5 m: {( \$ E/ a5 m# ^1 A第4章 DataSet API编程, f- ?2 C5 v$ Y- y# h9 I
4-1 课程目录 (03:03)( x4 y& y& h" q
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)& U5 S4 u' U+ t' }( L$ j1 ^" s
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
3 q, p6 _# l/ X4-4 Data Source宏观概述 (05:39)) g3 U8 b& U* _
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)# T/ w3 @9 U, K- i; {. ?: R3 M
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03) J% s! m8 R7 I, e: i1 B3 x
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
4 O0 D& M( Q% D8 ?' G, A1 u% N4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
) L8 H+ C' T- e% f: Q8 ~& m4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
/ t0 Q+ [! J, X4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)- x O2 V, G, |% B" F9 m* f
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)* X- `2 j& ^" k* h& p9 j
4-12 Transformation概述 (03:24)
( u) e9 P4 q" r& V: z3 N4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
# E7 s5 F; G7 C) S; ]/ o! C4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
9 g7 B- j6 @: ]; }4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02): E" Y7 q1 R2 g7 }9 F, N, j& b
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
! t9 ?: f4 r' N# p9 s3 t4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
4 f* D! k$ G+ e# W4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)- s7 s0 |! l2 Q) m% V, ~' }
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)/ n, {4 P6 F @% l1 [
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39) D. t7 W5 ^9 q1 t: Y+ G z
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
' F6 E# R! }/ J# q2 P: ^8 X4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
( N5 }4 X( E# s4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)3 }4 i. {5 L) n% z
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)' O: s; G# J6 K7 v2 p& K+ d% {6 w2 P
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
`2 m) R/ m0 P/ Q0 s- c3 _/ \4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
, }* k) v0 H$ l- |2 ^$ ?3 w6 [( p4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
. q: x6 q& p* S6 g4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34). T9 @% K" S L- ~6 B9 O- q
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
7 L4 _9 i% z& ?& \7 C4-30 Transformation小结 (05:56)/ D! w& N3 h0 k/ j$ V, ^( V+ e5 }
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06); O4 @8 W. K+ s' Y0 M
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)% ?9 c( R8 k5 y( e. C* |
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)1 @; F, k% H" H& e3 s2 h" M8 \
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)9 x: U2 o6 l+ @( c/ w5 ]( u- z. C' D* u' p- ^
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)8 d% U8 D o4 P. y) ^/ ]4 ]% u
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)' W' J* w2 G5 p1 T
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
( X$ B+ |: m! N: s& J4-38 本章节小结及作业 (04:58)
) b* q6 I* l4 R) x" {6 ?: }: e+ t4 ^& x3 v9 a ]$ @% U# p0 x- E
第5章 DataStream API编程6 Z4 x) [ ^2 {) k! j. p' h
5-1 DataStream API编程概述 (09:56), ?8 ?+ i& M. L" h
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)2 j) j3 R ?8 `9 l' t# Q3 U9 a
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
5 \1 U" A; ^. W* D5 T5 u5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
5 L' x/ j" q9 L" v, t9 Z/ g5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
* G& J3 B+ u! T1 z7 m- X5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38): q" R) Y8 M4 `- j
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)* \3 r1 m6 L7 O5 ?, L
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)4 h! \+ L* |- y3 v
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)8 |$ t% f$ w: U
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)$ ~) K8 x7 l" u
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
4 i8 U' p; G7 [7 J0 t5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)+ @( h1 p6 U- Q! [" ^" i* ?+ `/ ]
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
3 q2 C8 h6 O% ]. N" F5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47), Q3 Z4 J1 j. {4 ?: C* `
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
( p" Z; ~) {8 ^6 q5-16 作业节
& @* _& ?. m' t3 i/ G8 }
4 J$ S" o% w1 R, ^ h$ z3 I8 T第6章 Flink Table API & SQL编程
) m! X3 F& {: }/ F: a* e6-1 课程目录 (01:48)
9 Q6 Y! r( [8 }! M9 [, |6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
# \+ X: }/ N Z' B& U6-3 Table API&SQL概述 (06:04)5 T w. a( P! M! [6 Z& O
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
4 {( Y6 B. E* r( Q, T f* ]6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
& g; }$ X' ^7 Q$ U. v5 @9 q6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
9 c) V! x6 M2 {
! Q! M+ m% K+ D7 @第7章 Flink中的Time及Windows的使用
7 |" k6 r6 X F% b7 z, A% N( F7-1 课程目录 (02:21)
. z, Q2 ^0 V; l( p$ f8 i M7 D7-2 Processing Time详解 (11:21)
4 L9 j& T1 p; Q5 r( _5 @) k7-3 Event Time详解 (09:35)! t9 H4 t0 ~* @6 ?3 ^" `
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)4 l( e, y" P* g% x( @4 q# o
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)* `; [ t' h8 }
7-6 Windows概述 (07:00)0 x& D( J u; C" V& W
7-7 Window Assigners详解 (07:16)
4 h: ^ U* O/ x7 y5 i7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
( R+ r1 X3 Y5 h/ x3 j' t3 F7 I( D7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
& K6 [) z! T& I2 y# V7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)( x0 d: V" E( w1 W
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)0 M9 x& e9 o! ~/ M0 w. q
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
" z% M& @; ]& r' ?' q& }7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
) V! W% s5 a6 ]: K' c7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)2 N8 S) C* u; Y7 n
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
5 c8 p2 I/ O; b/ H7-16 Flink watermark概述 (02:32)) c9 `5 _& B; k5 c& U
7-17 作业节 H8 C7 t/ U q+ e4 x
7-18 作业节7 D, B o- @5 }, d* s
x: @2 h- }+ r
第8章 Flink Connectors
1 D' w" f( y% o7 ?2 a8-1 课程目录 (02:16)) [+ n5 p9 X" M: G) V$ u2 `- r) z, l
8-2 Connectors概述 (03:31)
7 `2 u6 T6 E$ ]2 G. M9 }+ o' h9 j8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)4 q( z, U$ C, N& R
8-4 Kafka Connector概述 (05:35). |2 z' d7 T7 S- J. Z
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)' f# T/ u* C0 K _
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
, g0 @: B3 V: n! {) C( c8-7 Kafka部署及测试 (08:46)1 t) U1 H) t" H9 R
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)9 u0 a, K' y, p V
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
% G0 F5 @0 n l' S7 E+ i8-10 作业 (01:06)
/ ~* T% n) _- o# s8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)! [; }3 N) Z9 ]8 O$ I' F9 h
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)7 U" ]! A( }. Y0 k0 M- Q
0 g* l& K7 X! P* h1 T第9章 Flink部署及作业提交
( W2 C" s# q# ^* P2 F0 v" d' J9-1 课程目录 (03:06)
, _9 K \$ x) c' s% e* g0 b5 e9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)3 }8 p7 `* |0 W
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
! [) g- r: X; R8 D) e9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
; L- n5 O H( o3 p9 h q( K9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
( j$ |6 V; } s; v" x0 i6 w9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
9 }3 W* j, O/ q0 `) s4 b; @$ \9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42) `9 r& {% O9 Q& B( b
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
9 k. [8 c; o o" g% s! N4 e" ^9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
: [+ P2 _9 h7 h9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)) C$ a+ z2 F+ j- g
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
# m% Q ]6 F6 G$ W# l' r9-12 本章作业 (02:24)
9 u* R0 T- ]9 D6 G# n
; J5 o, _: n9 B2 t6 Q+ n* D, g第10章 Flink监控及调优- x9 G; t5 N6 q
10-1 课程目录 (02:21)6 X( \9 x) F. ~2 y+ D
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
' [5 m$ G0 Q. Y9 S' e( e10-3 HistoryServer的使用 (03:13)8 r8 A4 x4 h" Y
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
2 L3 x! e! C/ ~+ V. _) ]8 I) r6 @10-5 Monitoring REST API (04:11)
0 c6 [' M$ O" N2 P3 S6 [10-6 Flink Metrics (10:20)
5 d0 w& E) f" N' {10-7 Flink常用优化策略 (09:11)( J* a7 Y, U5 F9 F4 i" t
3 t6 a& z: N, h, C- s7 |( q$ I
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
' I7 l5 c2 w* h I, v5 G/ f d2 n11-1 课程目录 (00:56). @- p- ]1 Q7 e+ J! \8 S& |* I
11-2 项目背景 (04:27)% g7 ~: B/ W6 s; N3 n5 f
11-3 项目功能需求描述 (03:46)( ]6 A' q. ^ O2 S% d
11-4 项目架构 (04:00)
7 {+ ^7 @% H, t7 j( R. F# a$ p11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
1 N+ ?' u; }6 ?$ P7 Z11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)% p# r) U' B3 z, A. i) ^' E
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)/ D& f; E. _ s- L% \) R5 t
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
+ p: R! `# A3 T7 U11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
; `: X% c/ M/ Y/ i8 R9 T5 H! V11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
9 G- U4 Y, y) v# K7 f: Y11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)# t4 ^" ]' v. m: U" q* h! _
11-12 ES部署 (04:25)8 J5 @: d; E f/ T# N4 j; B
11-13 Kibana部署 (03:31)! H9 O s% V# C0 x5 C
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)' s% O+ y- X6 c6 p( H% Y- M
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
: \2 o8 u B6 G% | G# g! i11-16 第一个功能作业 (02:02)
6 T/ m K- a4 d" P+ b11-17 功能二需求及数据准备 (06:41), g" G4 Y' Y$ W; O- q2 q! ]( O( A
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)' c0 z1 L3 c6 u$ v5 [7 J0 z
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)8 x5 M$ t `! u8 P- \' }
11-20 本章节总结 (04:57)& F9 z+ G- L( L! r. R N( X0 C3 D0 H
11-21 作业节 V3 ~ _6 O5 U
11-22 作业节6 @' F5 }3 C. _6 f, O! d
' f" s8 p" J, J
〖下载地址〗
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