. K% h: D% E& ?: C7 c6 p
9 e4 b8 j: D/ t1 n# L
〖课程介绍〗( D [- ]1 M- q: U$ ? Z9 s
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。
% K) _0 C7 Z; q% f9 h) |8 s4 o" C9 Z9 V0 |& X
〖课程目录〗
7 O( R- ~3 I: a# r7 T第1章 初识Flink & W2 b \+ j' z+ x; |
1-1 课程导学 (12:01)
3 J- S) o5 X) b' t' r1-2 ***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）0 @. W' A/ |0 G: @1 A+ e" x) b/ ^# e
1-3 课程目录 (01:28)
2 n1 ~" J# l5 d8 o1-4 Flink概述 (12:52), ]1 a. z6 [1 R' l6 t
1-5 Flink Layered API (05:13)6 @- b2 p% b9 c. a
1-6 Flink运行多样化 (04:49)+ o6 G0 T! s+ |: ]3 X [
1-7 业界流处理框架对比 (03:21); }" `& q' b+ Q6 r' l2 T
1-8 Flink Use Cases (03:18)# F$ a% C5 V# F( } Q7 d/ P: j$ _6 K
1-9 Flink发展趋势 (02:12)
6 S- J! ?# l* r" x0 i6 [3 a3 @7 G1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
3 H6 o; t- s% n& a1 u, o
( s) \; `) I1 }. o# E9 l第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
/ U7 ?2 m& h. P# W0 f2-1 课程目录 (01:36)
7 ^3 @$ v/ O' `2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
$ z4 V, Y, g- q6 A& e4 ~2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)( _) k( c# Y- z5 m
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
' j6 C T3 {1 A/ d2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
0 \# W, m( z" b2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
& K! X$ O7 b8 E% {2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
/ W; B6 t2 u( H# y8 u2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)5 b, _, I$ } k
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)' c4 h( Q& b. B; q
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
& Q2 F5 Y+ l4 I9 O4 x2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)* P1 Y) `- ^ x
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30); H2 [0 b. b; \8 W& ~8 q
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)3 W3 K) n1 e1 A4 S \
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
9 w7 z7 P9 d/ V# @! l% h$ i4 y2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)" J% U: U4 D( d) R1 c! ?: {
% w2 c2 U q. D4 M# M' t6 m0 n0 @第3章 编程模型及核心概念+ m* H, N" V% X) c6 V% b& E2 r
3-1 课程目录 (02:05): F* G6 U. G) f. x3 c7 b3 x* N
3-2 核心概念概述 (05:19)
) W% r% Z. h2 I" l% b3-3 DataSet和DataStream (05:59)
0 r6 X! W( j6 Z2 \- p; X3-4 Flink编程模型 (11:33)
% e/ @3 x$ o% _" E% I3-5 延迟执行 (04:00)/ n* U& j& D% B3 J
3-6 指定key之Tuple (07:15)
# a, T& m! }+ l6 \3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
i% I6 c0 m. f# f3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)1 h( U8 T0 |1 J" h" g# b, H2 S3 c
3-9 指定转换函数 (04:58). Y/ O) v/ J( x
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35) K1 S& t4 C7 r" H: @0 m5 {
5 M( d7 C% o) p
第4章 DataSet API编程8 g6 O* ?9 ^) p6 n2 @* P' _
4-1 课程目录 (03:03)" B* [2 b- A; e4 ?+ V( D
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)9 X) m, `) I/ r% R E$ g% Q
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
0 p( P8 _& Y2 v! b% r: L- m4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
& p( ? e2 ^% O( `/ v4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)' `/ c- G/ v& d9 B; @
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)+ V8 D$ X5 W p0 J6 V
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)3 j' I* w7 n l8 ~4 i: U: s
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)1 _. L& o) K% D* ^( V& H9 a
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)( F, m9 {' D, d6 h, l7 g q
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
5 r# T! n1 e$ G3 ~1 s/ {! ^4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39): ?0 V: q X) D5 @! U1 z) l# d4 [
4-12 Transformation概述 (03:24)8 J; t9 m3 ?9 L/ [# V- b6 H
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17); D1 P0 P' ]7 G2 S) s2 |, ]
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
2 R5 D R% ~& d& [. a4 z2 X4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
) h- \/ K0 |" C% B- Q2 q4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)5 p! ~- N* Y- m1 A3 M2 I; G
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)& n7 q# a8 }+ N5 C8 ?7 V: j" f
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)3 Z! [1 \; h% d! @2 r
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)" X% d5 I* ]% [( D" b
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
$ B; A6 F# n0 ^2 P4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
) Z# O8 g8 ~6 W x6 W8 |6 g: H3 _4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
5 N6 R# w2 G# ?4 f8 P4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
1 T2 ]. `" P( |2 Z1 y) V4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)0 \: R; G& N) T, @% X
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
3 e r. b4 N& m& u4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)% v" B+ G6 Z4 p+ a, x
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
; D: N$ Z# m7 _% w& {4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)" v' E4 H$ G `/ h5 D
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
6 |; V& N4 T2 b7 A. ~. ^4-30 Transformation小结 (05:56)! d3 S0 V' V- |9 }+ K: a0 W- b. {3 ~
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06), c% w0 J# z4 H/ m) d7 b* v
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
" q' v% y& S$ x, u+ j4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)* A" K5 o+ {1 o: e: i! f. w6 [
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
# V" ^& W/ ?% [0 S, r4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)2 }, _. u; _0 B, p1 V- |& I0 D
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)" ~2 P# J6 { R+ z# l
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)7 {3 D3 _$ V* Q" e6 |
4-38 本章节小结及作业 (04:58), e: O1 W. S0 E' b' l
6 W. Z; _, H [5 a. G
第5章 DataStream API编程
$ O" D5 X1 d1 _6 t8 G5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
! q$ A0 y: ]+ \, @, ]+ @5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)7 \6 g5 |5 {& @$ I
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)) l+ ?& `, E6 T3 o9 z; H
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
9 B6 h3 P" |4 V5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)8 j6 i: P. p) D
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
R: L) s5 ?% ~0 {& a, U- A. [6 H8 i5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
1 J% u4 R6 Q: x; h: |- ], c3 N- A5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)- u" ]* A$ O. e: t
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
1 O M% }* [, G6 k1 M5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
% o( J: j; P$ S5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
. z0 e' I6 L- j3 h. M: f5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)" k1 E, K% k+ f) d5 i# d
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)' x% @' ~0 L: }/ v' B
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
1 z' {& W8 H* J+ J. [7 v8 ~5-15 DataStream API开发小结 (02:58)7 _$ j# E2 ^- K, `9 A
5-16 作业节
, [2 p M% b8 t Y
% L; Y- d b: F, W( u5 _2 I/ d第6章 Flink Table API & SQL编程* V2 L k) T: O+ D7 G! D Z
6-1 课程目录 (01:48)' N" r. e2 V# v& ~3 W
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)! Y- @3 P; Y2 y
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)3 H5 ]( d. X8 I. X5 i* c* p: p
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32), y; X" A, H5 M! f/ U/ D
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
& `. |9 F* r: F0 P6 g" Y$ M6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)+ s6 p' `4 a+ A8 q0 k2 e
; T$ q6 I, @; l' x6 i: }! {, }第7章 Flink中的Time及Windows的使用
' a9 L T) I* D5 m- x& u0 I$ K7-1 课程目录 (02:21)) f2 b: O# Q E0 r i8 m9 R
7-2 Processing Time详解 (11:21)! [* a/ o* g- w. @
7-3 Event Time详解 (09:35)
; i- O( d) j3 w9 w: R7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
. F4 w# N' H% i' l$ l7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)7 I5 C) D, M& h, ]
7-6 Windows概述 (07:00)6 q" \6 |( ]9 s& J: \
7-7 Window Assigners详解 (07:16)
7 j4 h# Z3 z% j- D7-8 基于Time和Count的Windows (03:24). h/ E' q) E$ [- c0 B3 ^: k+ Q
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
5 u& t- K7 v* t; V! s5 c7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
9 X$ [4 y9 J1 Y0 [/ O# e7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
& P$ U# ~) F; g6 O) `0 D+ D7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
0 n' t4 h9 @9 V- b# a, C7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)5 [( F7 d# o& |; v1 H
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
8 t* \/ w6 Z7 G+ k/ |, {7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
# s0 S) g' g' Y! H K7-16 Flink watermark概述 (02:32)
3 }/ B/ Y1 A4 f, C6 f* A* U7-17 作业节( y- z* d& m- r8 X
7-18 作业节
: _0 L( W# s9 d; M) W8 L0 W) O. W4 }0 D9 B' H) A, m
第8章 Flink Connectors
( A0 |0 e" q1 b+ Y2 ]) m, ?8 k8-1 课程目录 (02:16)
2 d8 _4 m+ y1 i3 b& a8-2 Connectors概述 (03:31)
: s/ s/ Y! o" l O" {& n0 L" e4 w8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)& F1 y# ]6 d$ `9 {- l( R
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)4 k/ Z3 K u9 N% y: I, m
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
( m$ m7 c5 X$ a. o. G4 B: V8-6 ZooKeeper部署 (05:45)4 V/ z& i' Y. Q8 ]' x+ `, j2 H- H
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
1 G6 a- |& O0 g$ |) K7 r8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
" E! r8 I+ y) e5 A* J/ G: {+ R8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)- f- K6 a- w2 D' A) E- Y
8-10 作业 (01:06)
4 I: e R5 C. A5 i# d" }8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)3 Y+ ~8 A8 k# j4 y
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
6 e" B/ a% H" |( f P7 @2 K* A
* I2 P% `$ L$ M第9章 Flink部署及作业提交& o) w7 \/ g: j% L. y, l7 G. ~
9-1 课程目录 (03:06)5 @8 j; o3 ?2 v* q/ A4 L7 L
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
- m5 u# }2 g( p( Y9 n% _5 F3 B1 U9 Y9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
5 B) S* N3 i% u; x2 C9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20). d# ? A) c F" J$ D4 C2 X1 _$ w
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)1 G1 L$ l" R. F; s
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)2 \" E8 k% Z) w. Y6 v3 {
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
1 O% w, k Y# E# [1 X4 ?- Q, H9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
?4 ]% b1 [7 x% i; Q! [9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
+ {6 K, W. ^6 |, {9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58) U8 j n+ k. [# h: i! I" I
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
0 o8 o1 B" C9 n1 Y V: z% X |9-12 本章作业 (02:24)7 B( ^6 H8 K4 g+ s7 ~2 _: B
9 A, \2 _* _7 r6 h4 [7 X
第10章 Flink监控及调优
) l6 {+ l3 t- `' X: p* m+ s2 Q' C$ @, z10-1 课程目录 (02:21)4 M! D4 i% [7 l& V+ q
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)# e, d% N* t& O: R6 P6 |
10-3 HistoryServer的使用 (03:13), e* d3 c3 B/ ]5 w5 S
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
+ Q1 F! C4 d7 C9 ?) B( I& c5 @10-5 Monitoring REST API (04:11)
3 _" ]6 ~0 Q+ W% _; ~( t10-6 Flink Metrics (10:20)
' a& L# I, f+ v# r4 k5 q$ e10-7 Flink常用优化策略 (09:11): [) ^. H. G9 u9 K) s9 e' @% N
; t0 F, I- X0 A) f8 x1 ?
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
6 e* _. R: z- _. Z* q11-1 课程目录 (00:56) |4 X/ g2 w H' l
11-2 项目背景 (04:27)4 [1 `0 J2 a7 X* a/ D6 A$ q
11-3 项目功能需求描述 (03:46)
0 }& i% C* M; j( S/ n11-4 项目架构 (04:00)
" b8 S0 G& X2 E+ ?! b11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)' l0 Y3 U- U2 W% W) X$ H/ _
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33); _" F4 i( a3 Y: M1 u% I H
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)9 w1 T _ v0 E: X9 N
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)% ] z. R; A- V4 e( ]/ Q, J
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25) V6 X: y( G8 k4 Q9 h: S- P- X n
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
; M1 p% A2 `' w& s6 G% \8 K11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)" j4 P) R8 d0 U: D5 m8 l" t+ Z
11-12 ES部署 (04:25)5 N! q5 c% z S+ k# a
11-13 Kibana部署 (03:31)/ B. n7 r2 `& e# X/ c- s, ^
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)3 g K. I5 P- l. z! i
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)8 f6 [( Y1 E ]7 k8 A3 w
11-16 第一个功能作业 (02:02)4 h5 S4 q2 {9 d% a5 N( k- `8 O
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
2 R W2 Q) P9 P% v& N11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)5 l( X5 }, u& F& ~ _; k; O
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
4 d: S4 g+ M* [* y* [, D2 V11-20 本章节总结 (04:57)
2 g" O! A9 C k11-21 作业节+ `% w& X" I+ Q1 P
11-22 作业节
, t. x" J/ M/ w4 V1 L; u+ E o5 C. t( C1 Z6 z
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5 ^. H' u) }& @1 _
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