+ Y3 o6 U' d' Z- U$ x2 X" D
, f5 g( b: A) {! T〖课程介绍〗. h/ i. }0 H/ Z) B3 @
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。
1 ^/ x$ v M/ p; F2 I
3 V! c7 |- D1 X+ X4 P7 h〖课程目录〗
( `( z. }8 P( z' D第1章 初识Flink ; P1 y# J# {& g% ~2 Y1 Z
1-1 课程导学 (12:01)1 W/ G t) G' _1 h. l
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）- O* F3 ^# D" _! s, `
1-3 课程目录 (01:28), U: n" g" P5 l( u! _
1-4 Flink概述 (12:52)9 S2 b* |2 K. O2 y
1-5 Flink Layered API (05:13)
: ]8 a* `7 m# }+ q D1-6 Flink运行多样化 (04:49)1 }( r6 W$ P3 n7 ~
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
: u$ u g/ s [$ M) d1-8 Flink Use Cases (03:18)" O h6 [/ f! A; l8 I# b( ~3 p" q
1-9 Flink发展趋势 (02:12)
) a8 i' ^9 H, a$ J8 y1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)3 V0 `" K6 ^5 I$ U8 _/ Z5 t e
3 v' u L f& P7 e第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 8 w8 C$ P% J; M+ U& D
2-1 课程目录 (01:36)
: v. q3 ?/ f% K, E' ]/ j2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
4 f* |' J/ u7 V6 v2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
4 y; Q1 O5 l/ J* X! @! m$ P2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)" ~4 Z# j/ J- h( V* _5 r
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
: J0 G) e4 w: J9 s. W2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
* | O* U1 `/ d+ n' }& K2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)5 L- c% @7 v& d9 q- t; v4 R9 U
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)6 ]" s. V/ v" l6 u8 N, q* C3 l
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
6 a/ K+ A8 Z0 x4 o2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
3 k: t/ {( ^$ g# c `2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
& H K. f% }0 h2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
% R0 V! q4 j. Y1 L( z ?2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
6 n0 b! U. l5 c! d0 p& w2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11), N$ q. x, ?# {3 K9 y9 m
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
' \" b8 \5 v. @8 y" C& s& c. n! R# V# f; g
第3章 编程模型及核心概念
1 \/ p4 B+ i- A6 o7 [- O3-1 课程目录 (02:05)
, c& G9 z Y7 L n. G3-2 核心概念概述 (05:19)# }) ^9 k4 m o) U5 H
3-3 DataSet和DataStream (05:59)% v" z7 E+ J6 L/ @& y7 {
3-4 Flink编程模型 (11:33)# m ~6 m' ]( X2 r: V5 d
3-5 延迟执行 (04:00)
, l! I" _- o! _4 y/ s, U& b3-6 指定key之Tuple (07:15)
! ]# @8 ]+ E& B) q3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
+ J1 R4 Z$ f# o7 S, o$ C3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)* u0 S( F7 j5 |: V. p
3-9 指定转换函数 (04:58): z8 `) S1 Z/ p* U; w2 u
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
$ _: b, J: ?* E# w' O2 o+ U3 W5 v1 m# b6 M9 W5 }
第4章 DataSet API编程
- V5 u8 {1 j* M* S2 f" s4-1 课程目录 (03:03)# I& C5 Q7 A7 \% J' e( X
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
$ w$ b. z% ?9 d6 e4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
" u( b& m; h! S: u8 Z4-4 Data Source宏观概述 (05:39)2 i" |8 p' I) m$ Z) {
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)% n+ G$ P" W. r; G
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
5 V" O1 {! d: D; N8 C+ M4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34): s% q% V" p, b9 M9 k
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)( u8 y- y: B) y V5 u2 m
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
$ j7 T6 [6 B3 t4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16), M M8 y! x% Q$ j! R4 S
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
) U4 o, G, ^* a' I( ]# R( a4-12 Transformation概述 (03:24)
/ W/ N0 o5 V' P% O/ q4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
; ?4 n) a8 h' W/ t! f4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
. Q' m9 t3 _2 X7 o# S. p4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
! N7 g8 B/ V" D0 r4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)$ B1 [/ v3 Z0 S4 q. `5 _2 i
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
: M: ?; ]4 W1 J! s4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)1 `2 p" r8 m# `; |: ~
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
& z8 C, T$ ~3 R4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
6 Y7 t) r( T# B: L' ~4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)) Q- L p8 H6 Y; j
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)8 s5 A6 a8 D4 a( g% ~# J1 q' v: a
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
/ L* S) _9 a7 w% B4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)( Z( q- C# |6 e- U7 Y" Y
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
; K" f0 y. ]1 \ i7 r n* c4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)7 F0 b* F# z, m. K. A
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
2 r/ d. C7 h# Q4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)$ L+ v( n0 f( y7 l; F, d2 f
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
7 n5 J) u6 ?. K: m4-30 Transformation小结 (05:56)9 K x" A' m. }5 K
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
: [2 W; O8 t( p# N4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
$ s j" L8 A$ \( M" E0 l( ?4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)7 H6 o2 A8 m. q7 R: I
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09). k+ Y. T, _# W. V( y
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
" K3 V0 ]( i, n8 |4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)5 d; C& ~ S: p
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)3 {6 S" h) t$ M x' G. y4 ~
4-38 本章节小结及作业 (04:58)! J, I3 r F a9 [: @8 q7 C: D' {: s+ ?
/ O0 i r! O. F5 P e第5章 DataStream API编程
- e/ d9 `$ p7 ]- ^: n |5-1 DataStream API编程概述 (09:56). L9 l( a1 N% E- i
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)2 ]9 \# L h9 W8 \4 f
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
# M- l$ V) c* J& U' `5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
, \! }( X. ]8 M" [4 ?9 j! X+ w5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)5 c8 t3 X! ^1 F+ _. ]9 q
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)! x% I; T f, [5 Y
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)* t/ m W) B5 m( s/ Y9 B% M
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
. _, d$ H7 q, d4 R7 a5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
. v# Z# Q. }1 F. H, ~! S5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02): Y& [9 P) C- z
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)3 y+ A) F+ m# E8 X, y3 ^
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
5 r* _* a' M) I: f3 {* f' X5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)+ j9 { D6 O2 w6 f
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
! X: Z7 W7 d4 C' v$ C5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
6 S7 U. ]8 X( O6 l! Y( h5-16 作业节
' |/ W, l0 Y/ _6 h& [5 `( i- B5 h% M r% ^
第6章 Flink Table API & SQL编程2 j$ v; r5 X) P, R! P6 `2 v
6-1 课程目录 (01:48)
0 b* k" _1 E: W6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
; D8 |3 S6 n7 j+ _' g! v# R6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
' o/ z1 i' }0 F% e$ r6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
9 ]) w4 ^9 m; G2 G$ Z5 L0 C6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)1 k. \- S+ p* P! ]8 M3 S) H
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39), t* g& H. r+ a) g
# B/ u6 z& m U8 N
第7章 Flink中的Time及Windows的使用% H& I; ^: E* U4 e% f; N" L
7-1 课程目录 (02:21)" n* H% N' X1 c9 j
7-2 Processing Time详解 (11:21), d2 @+ r: F j- s5 v
7-3 Event Time详解 (09:35)- s+ B9 ? f: X
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)& d0 S5 e! u N
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)1 v3 r9 d/ b7 G& X; r! i
7-6 Windows概述 (07:00)
, \. a! a; i7 m; H) X7-7 Window Assigners详解 (07:16)
) ]2 O$ E& a; U j, G7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)( F6 V- [* S5 N: W" v
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)) C* D- J& i' y, X3 K( o( G, \
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)) K) P5 w- q% L! R/ y
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
3 v6 A k3 X0 H7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
3 `8 D8 b4 t: Q! u0 ~3 _' L7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)4 p2 V6 n( u4 s! Z! E H9 m0 B1 l3 ^* a
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)5 ~" V* \. i0 R
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)/ K8 o' _3 T9 s1 j6 f5 ?/ Q7 v, u
7-16 Flink watermark概述 (02:32)# {3 O2 W: s8 o
7-17 作业节
1 }" |& q- z5 X% H# ~7-18 作业节
( U& }' l9 Q4 s7 y6 w* W6 ?5 }# `
9 F; i8 E' j Y+ Y0 q1 B第8章 Flink Connectors
# O+ d5 I) k8 Q$ c: }0 p) Q5 l8-1 课程目录 (02:16)
% ~6 M' R% j# |. b8-2 Connectors概述 (03:31)5 l" F" N x* D# Z& x9 d
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)) X5 y% k% l- E; N7 M5 f/ J
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
6 Q. Y2 e- M/ Z2 a) |8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
" c; c5 J! j4 Y' m% \6 E& S8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
' L0 @) S, l2 }$ v4 m7 x8-7 Kafka部署及测试 (08:46)' d9 z3 \% Q0 `% c$ j' f4 e& D1 b
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
_( O1 w# ?& b/ D$ g0 \6 y8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
5 e' ?; O1 N3 R4 w( \8-10 作业 (01:06), b5 l/ e4 V2 V# P% q. \% b
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)) Y f/ I" I; v# Y8 x
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
9 C9 B4 }5 G B* k# O
/ U. {/ t0 d9 J& m第9章 Flink部署及作业提交
) j% c y7 x( T+ }9-1 课程目录 (03:06)( n H- X( u6 z d* q/ L
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
( v' g2 v' g- y1 y4 U; t9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
# y! B& [0 i* `9 d& I" s9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
8 v0 f, Z0 D& R2 z# D. k9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)5 l8 g7 { f7 b1 y, M" B3 k
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
" M9 }% y' T. {2 [. b9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42). J. f" s6 I, z. {2 N
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)" K! G. X2 X: N& O7 I
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)+ h$ H3 w3 q9 z1 }% u' d' {
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58) j3 l6 x7 g1 M
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02). U$ Y0 Q! h, v+ L5 E! ?4 S
9-12 本章作业 (02:24); p+ g0 F3 ]' o. X) H5 V7 V. D+ e! L
: Z7 j2 [* `/ c5 J; {, |! U, G: D
第10章 Flink监控及调优
' w- f: J7 F( B5 s% H# \10-1 课程目录 (02:21)) B( J T! L3 I+ g
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03); T; @' `7 Q, I+ M: [' l/ f
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)1 Q# Y ~0 b: D* h$ w( X
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)! z4 D+ K4 t2 J: R3 i
10-5 Monitoring REST API (04:11)
) H( [) U. ]# Y: M1 M" `10-6 Flink Metrics (10:20)
0 M4 G/ b" j' m10-7 Flink常用优化策略 (09:11)2 S3 C$ u9 U) K3 E
: @& h7 Q: u/ N& M/ l6 ]9 |$ u% X4 }第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
3 C7 q+ D _' g11-1 课程目录 (00:56)
; A9 _4 y6 L$ p* L& e2 Q' ~9 [11-2 项目背景 (04:27)
; S9 Q" H5 T0 }11-3 项目功能需求描述 (03:46), Z+ `9 `2 L+ g8 v9 L
11-4 项目架构 (04:00)) l( z8 ^3 G: {
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)6 `4 i6 `% z0 J! r3 [% w: k
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33); O- L+ b+ r' f2 v
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
% ^' L4 x2 ?% e) ^* \( V; l11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
2 h U# C$ ]: m H: j11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
1 Z4 ~" y2 h3 ^- s# f6 Q, X5 E11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)6 r, o, E) q# h2 O3 ?) V
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41); l" H# o4 I0 p0 w
11-12 ES部署 (04:25)
' a- P+ N9 k7 m+ P8 m7 u; Y9 q11-13 Kibana部署 (03:31)5 I4 D* N. K4 ]. j
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
+ p0 }5 R1 z; ?, l11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
+ U" _- Q2 B: ?" i11-16 第一个功能作业 (02:02). S* R5 `$ y9 |
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)1 [, B! V3 f1 l% R* T
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)7 X! j3 U- [8 g
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
- ~& I- F* o t! x11-20 本章节总结 (04:57)
0 ? D! _& W6 s" j6 |, b11-21 作业节0 f1 S7 T! x& S* B
11-22 作业节
7 V' \, c' w( _8 D3 s8 m- U
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+ b+ ~+ e- Z" _ k% w0 `* K( ^9 h, h9 v% {0 s2 r0 i1 Y
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