' z. K" p- D- v2 t; v- i' W2 J
* G" @ Y0 S* Z/ k/ k) _0 e$ B〖课程介绍〗
2 w, w* `6 B/ M: C' M4 N! 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。# f; O4 k0 f! s& t4 o
$ b% L$ _# q& J- M0 h〖课程目录〗9 ^. m# r5 H- a( Q5 k; d3 H* P, Y
第1章 初识Flink 0 @5 a% }" u, x7 O; I) u
1-1 课程导学 (12:01)
5 c" m' P! X2 E: ^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）& E* o/ D: ?+ T& G& K
1-3 课程目录 (01:28)1 m+ W: R+ k; O N/ m; T
1-4 Flink概述 (12:52)
( H: l, v& H% B/ f) O+ \1-5 Flink Layered API (05:13)$ o4 T7 b% @ W1 B4 U& \7 w
1-6 Flink运行多样化 (04:49)# W, Y. c0 N$ T% c
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
, P& t- i+ R- c& b1-8 Flink Use Cases (03:18)7 ` u2 h* l! Z
1-9 Flink发展趋势 (02:12)" a8 M* C5 J: e8 _! ~. W' \
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)9 H& u+ O s5 T# r! o% ^7 Z
. v) m# ~2 s- I第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
- X! {3 `8 d1 h1 F) J& x7 m# Z2-1 课程目录 (01:36)' o: u1 Z$ `% i
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
! @ X' p3 Q( K2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
, Y' B- m) F$ I0 \$ \0 S" w2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
- v# J3 U4 \0 e7 Q# E8 W2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
" ~: E) s0 @; I" ^2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
- `5 r4 K9 z) n2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
/ c! V) E) z& C* d0 ^. D2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)7 E z0 ]8 l% q! Y3 @
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)( j( ~. ~( I3 d+ T
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)6 X9 V, W& Z5 g
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
$ z" }4 M% P$ E7 p$ l3 h2 L9 y2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)8 R6 I' Z! F$ |) F5 y
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
$ x! A! y7 D- A Q! ~; p2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
, ]& u7 \0 n0 J6 g6 B- q4 ]1 b2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
3 C' {# Y9 |6 N! j5 K) C9 y2 K+ E: E' _; I' i
第3章 编程模型及核心概念
& A) B- u( R+ u" K3-1 课程目录 (02:05)& X$ l+ A& a% n1 Z6 U5 g( W! V
3-2 核心概念概述 (05:19). y. i0 m/ P1 m( K6 }
3-3 DataSet和DataStream (05:59)
- {. x) ?. S5 t! X5 [6 ]7 p3 h* `3-4 Flink编程模型 (11:33). I; C8 l0 E5 g* U5 t" j
3-5 延迟执行 (04:00)
* P# p/ L. a: ]! w9 C& {6 v" Z: L3-6 指定key之Tuple (07:15), H5 b# v2 Q0 A" @; D+ ^' h* h
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
- S/ P1 Q) l2 n0 C0 F3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
+ L7 g* K7 v! X8 q0 r) u' ]0 P }* Q3-9 指定转换函数 (04:58)
$ @# s {. Q2 u* o2 X2 E3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)4 U" Y Y; \+ b; E
) ~# W' @+ \# Z! o/ v" W
第4章 DataSet API编程0 ^3 |$ \: f. _' `" m" K7 _' V
4-1 课程目录 (03:03)1 C1 A$ ~0 {' I
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
& w3 R% g+ f- i- A+ Q, W4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41): J. l9 E, z) @
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
& {" c( T# ?" i+ u4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)" d/ W% N) B3 G
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)! P7 U+ c; e% z6 d3 U
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34); V* G) \. t# x) a- r# a9 c
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
1 ^) X2 b' B% B+ D8 Q+ K/ T) e3 T! X4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
: d3 H$ w( M4 N3 V, Q0 P1 V4 ]. @4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
( `6 g5 q' E( H/ p4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
1 ]9 H8 ~5 c& Y" e6 f7 v- z4-12 Transformation概述 (03:24)& r& {* g0 ^. D- s0 ~
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17) i- C9 Q% J: e) [# Z5 z0 ^
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
( ?2 n/ J8 y( p2 M2 P4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
. J1 ^5 m c; B) j4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
1 ^0 k. F- h. N8 j) {, v- R# ~4 p4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
9 q, A2 ~8 X! Q6 Q' S0 n4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
4 d' m7 i* u# [4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
7 r' i! C0 A. `7 C$ n a4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
1 r6 n& b$ p( H& }6 [4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)9 Q/ }- A: ~/ o- d% u
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)1 [. W0 v/ r" x9 i+ B( S
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47). A1 x& w1 z1 I
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
& Z1 n: {: x6 h5 L% L4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
) W9 ~! j' i: v7 B! ?8 }" m7 V4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
* C+ H1 l+ M6 E6 U* ^- q4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)2 R, y$ n# A# W
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
( W0 X- x8 E' M- k4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)9 b- V; u/ u$ D1 b8 c
4-30 Transformation小结 (05:56)
' M5 o* I% w V' E4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)) u: n" |0 I8 |7 A# X3 c) t1 M
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
% U& [; [+ U; V9 { w0 m4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)- X& R- j1 V$ V/ S2 M: g1 }0 D
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)& |3 I. ?% d- C# q
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)0 D4 ~7 S G9 c2 {/ m) l$ n% ~: s
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46). q6 j; I9 T( U. q: `
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
" A' K% } G5 h# P9 w7 {9 l3 k7 }7 e4-38 本章节小结及作业 (04:58)
6 {$ j- y2 @& u; ]) {
% f7 b: x2 j0 m( t# k第5章 DataStream API编程
1 H% Z7 N. a& b; @, n5-1 DataStream API编程概述 (09:56)0 a# i4 r& H5 \- C& X' }
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
; e2 B) J% p c5 h5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
3 O' g2 L- u( l. q. \5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
~# D1 ?; B: B" W3 O6 o# n9 c5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
! `0 W+ c2 l5 h+ Z/ j5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)' e& o' }" s6 u/ R+ r+ j+ v
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)" [: q% E0 f" j
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)# W9 J* k+ U: H5 B1 r2 M. |3 n
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47). R4 D4 v- R- J; w* ]7 `) a- P) `
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)) J) O2 r0 v8 i& A# r
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)( b) q# N7 R, d/ x9 \
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
5 F& ? p | C4 Q5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
* K+ @) H5 C/ z+ Z5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
2 X2 c7 k4 d3 h n* y& c5-15 DataStream API开发小结 (02:58)4 x o: U' `' _: h8 E9 t3 @" o
5-16 作业节% c9 J: S& M [! p$ H- ~, T' H
' Y" E1 H/ @# [/ T
第6章 Flink Table API & SQL编程' u4 X! R* U( V* Y+ a- v. ^
6-1 课程目录 (01:48)
! `+ L+ Z' L4 }: |) H7 ~: L- ]6-2 什么是Flink关系型API (09:05)8 f! i+ b" N" J) z: D" j
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
; g8 @2 p9 O0 T ^6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
: l, |' Q3 Q9 J) r$ t# _5 w' [9 g. A6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)8 X5 V/ U# H1 `" ^2 _$ K
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)1 ^+ ]( z# ]( Y
- A' N% f3 m c8 q7 l# g
第7章 Flink中的Time及Windows的使用
( n+ v! g, V0 v1 F3 }, {2 V! I. P/ M7-1 课程目录 (02:21)
- A7 A, ^: ?7 n! d$ ^7-2 Processing Time详解 (11:21)9 V6 M+ n: b! L5 i2 R
7-3 Event Time详解 (09:35)
5 {8 P" Y% S5 |2 P7-4 Ingestion Time详解 (03:49)5 l" ]. ]5 W" c8 H
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
# T( V& C# O q( ?: D7-6 Windows概述 (07:00)5 U5 q+ q* d1 u, L4 e
7-7 Window Assigners详解 (07:16)% K6 P) P8 Q3 W
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)9 Y6 [! X- p+ q
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)5 A2 X2 ~8 d, m8 X" }/ A
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
7 ~. _6 _9 I7 V" C7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28) v" `; R/ \6 d) i
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
/ n7 ~3 ] q, b" E8 j; h- q" ]7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
1 J3 C" u4 i3 O U, C7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
3 q5 _2 S1 v3 X( c4 ]! v5 {) U" i7 w7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)2 M2 t9 A$ _( k* J0 U1 A! H; ?( d% e
7-16 Flink watermark概述 (02:32)
; S+ b& g% o, V7-17 作业节
$ e8 ]3 L6 d0 X0 D& @7-18 作业节
: M! D6 l+ Q. k; p& e# N
: v# }! l- K* l# f8 f1 f8 e {第8章 Flink Connectors* Y1 C/ U0 v5 B7 I. {% R
8-1 课程目录 (02:16)
$ q; x4 {+ G m8-2 Connectors概述 (03:31)
0 m2 j. H; _9 j# D3 q9 U; w8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)3 q' W- j/ U' |2 V* ?
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
; r+ l! \- p; u8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
- M, @8 ~0 |6 X8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
8 G- F9 L+ a2 S0 g8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
7 k; m( L; l% d; O5 f1 h8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
0 Q( S, y* o1 J7 q8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)' x4 P, Q% b* N# V0 k1 }
8-10 作业 (01:06)/ x @2 t" _: ~5 P; l. U6 B
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
/ n7 l. f) `( |# P0 V4 N7 z: R8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
: ~$ x x' R. \1 C) P' h- w9 X3 H1 {
第9章 Flink部署及作业提交9 p! |& H. U+ a8 @
9-1 课程目录 (03:06)
9 e0 [4 O) K$ e$ a# O* s/ q9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
( f6 a# q7 M0 s2 H$ L. n4 {9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
# J1 }3 }1 j1 Y9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
/ q/ d2 {1 u; t/ t7 ^" a- d6 Y: ^9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)0 f. `. }0 ?3 m$ R
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
7 W7 \: l5 Y3 N8 |, X8 O' P2 w9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)* b: c" B% b2 @. S
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)% e4 u) p6 W. P1 k; G8 Q+ |
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
! U# G! k5 X' J4 f3 E9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
/ Y% W2 M I; r$ n* W9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
1 u0 B! a- M" [& Z [9-12 本章作业 (02:24)
7 f! [% S X5 F/ i& B& R) q
& J8 K6 t) o8 o0 p- s0 m1 \第10章 Flink监控及调优
- e% P8 J) E+ @3 K* D10-1 课程目录 (02:21)2 A. R8 E, A7 R0 y
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)8 t2 s. l4 @1 A& o* w' }
10-3 HistoryServer的使用 (03:13). ~) b" R9 }+ V' }7 [7 W
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
B& }+ C8 H+ `; Q+ m10-5 Monitoring REST API (04:11)5 h8 ? q4 B6 p4 q- h
10-6 Flink Metrics (10:20)# I |* z; S3 c- @3 X* V
10-7 Flink常用优化策略 (09:11): d9 Z _6 j/ x* N* C
$ l$ G/ l# p# n0 s/ w, W第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战! f# C' S6 m- t% x4 U* R$ J
11-1 课程目录 (00:56)! h/ i8 f6 w g! I
11-2 项目背景 (04:27)
1 {4 ^, ]' r/ ^. ^5 h o11-3 项目功能需求描述 (03:46)5 o- a6 {2 j1 B0 w
11-4 项目架构 (04:00)& q0 r: w8 B. u; {, o
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)0 z% x. U; ?7 I# n. Y3 }
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33). }" S6 ^( ~- d4 r
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)1 U+ ^7 D, X$ L$ C
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)) V2 c, {+ J Q( @$ D
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)6 p! J; y9 t* ?& l
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
( P; y0 M5 w. e# M' L11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
: @( o& d- @7 t& F11-12 ES部署 (04:25)
1 k5 ~- D! n1 q3 i# i7 ~- P+ D6 F! M11-13 Kibana部署 (03:31)7 \4 _) H2 \1 ]; c) P6 `
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
% e( k. ^: l1 G; \11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
4 \6 J% O* w8 _. M2 {" J11-16 第一个功能作业 (02:02)
, d' A! j3 }* x# d( z11-17 功能二需求及数据准备 (06:41) v" D5 V' _0 f- I6 a8 n: B3 \
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
! M( S; C- G5 v( D: m j0 L% E11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
/ I# s8 ? ]1 x3 d" a- V% o11-20 本章节总结 (04:57)
7 z; k2 m+ }% s7 d$ ?! K11-21 作业节
0 f9 Z* o; a7 d, }11-22 作业节
. ^$ H' h" Y; s: m7 z
6 E3 c7 {% d( E0 y〖下载地址〗# U6 E# M5 B" J" f8 ?1 o
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