7 U0 x+ b$ }, ]9 h' v6 J
. X; q% B2 S% G〖课程介绍〗
/ ` g+ |: q \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。8 h5 k: F# h% i+ ]; }# m, s& P
: t7 @ K: a) x5 K3 m* b, \
〖课程目录〗8 C7 y. ?+ R" s) W; P+ G5 _
第1章 初识Flink
9 i0 a M) v5 n: F3 q6 {8 h" V1-1 课程导学 (12:01)
9 P3 m. y# I: t1-2 ***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）
3 i, a( H8 ?# O4 T3 ^% ?! h1-3 课程目录 (01:28)
9 u3 V- }; O1 G# a. [$ [6 b1-4 Flink概述 (12:52)
) S- L4 I4 p7 w z! v1-5 Flink Layered API (05:13)
8 Z, E: J0 p9 s1-6 Flink运行多样化 (04:49)
" {, K8 ]; V" Y* U, Y/ t1 N* a+ v1-7 业界流处理框架对比 (03:21); K' d; I7 z2 M: o7 L
1-8 Flink Use Cases (03:18)9 [7 l+ ^6 O' P0 m+ O/ T
1-9 Flink发展趋势 (02:12)
* `! P ]2 H) J+ e# A1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
9 v3 @3 b$ X# y, X8 q: T
4 z# S5 i+ y" ~) N3 j第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 % S0 C$ `6 z, T! f% {7 b% W' U0 k
2-1 课程目录 (01:36): i, d! X9 ?2 p3 \
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
; V- [; ?9 A- B4 Z: ]* B9 \2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)7 u7 `" p2 P; Q: i: h6 \
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
! f# x3 m' J$ r% `7 C2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
6 z! E* k3 e) F% | k2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)2 ?( e( i" ~# K% r+ K b; J5 L6 I
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
f T' _0 y; P7 y7 |3 U2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)3 C: h! z. E) ]
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03), u! U- O' E) q1 w+ \3 J& b
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
$ w7 E3 I/ \% _0 P- G1 y/ f2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)$ g. w) A7 I7 B7 \1 N+ C
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)* Z( G5 K. w7 F2 K
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)+ Z$ v7 i7 r; @
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)& ^2 z& C7 z( e
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
a; x; ~/ E7 Z: |7 J% q: e# l3 I2 t( M8 S* T# T6 ~* G5 ^
第3章 编程模型及核心概念5 z7 I- J4 h1 F# h$ B
3-1 课程目录 (02:05)
z5 f! b7 e% i, o) D g5 Q ]; @3-2 核心概念概述 (05:19)
0 G: D* T) C. o* c7 _8 o% _3-3 DataSet和DataStream (05:59)8 v' ^ d5 I3 q0 c: q) Q
3-4 Flink编程模型 (11:33)
2 v8 Z: V8 z( P' U' { q0 n7 ^3-5 延迟执行 (04:00)& |/ W- @( P- b9 p8 u, r7 q5 i
3-6 指定key之Tuple (07:15)
* v" B' m v2 I, W# ^" B3-7 指定key之字段表达式 (15:04)# d; |* r5 i3 j- r- y
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)6 A( h7 J, Y* d+ s' K$ K b
3-9 指定转换函数 (04:58)* t1 ?! H5 v# [# w# J7 |
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)# N. k% j6 A0 h' Q2 G
+ W, o |/ y# `6 N* F. b: x
第4章 DataSet API编程
$ g2 B) v. s+ L+ V. P4-1 课程目录 (03:03): m- n' e5 J& r% O* Q* |. R7 p
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)7 j! W/ }1 ~6 [2 w, k' F
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)5 [& m, U" \% H# r5 m
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
) _+ g' A: h2 B: L0 H0 @& \4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52). ?. m5 v d2 g' J9 l2 U8 g! y5 L: G
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
4 M7 l6 n4 n* g. A+ g9 D4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
8 |; y" J! t5 h* ?2 K4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
- K5 f$ w0 i$ P" P' @4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
$ K$ q' b6 A8 p4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
3 M" V6 |* F7 N' W$ L4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)& h, [/ b2 B3 H
4-12 Transformation概述 (03:24); X0 }$ o( W2 X# U8 Z
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)/ a1 K2 u$ f$ h9 f' p' k
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
3 { U, \+ V7 \6 M! D4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
+ l" d5 Y @7 Y. @/ U8 e: V4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)/ C0 ?! s' J3 f
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
8 C4 R" V b+ [. k6 v6 e0 N4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)) V0 {5 H! M3 }7 T- p( M( q5 [
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)' X% \5 @) x2 e; r* {% b y
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
' n7 l5 m( J% ~0 v+ h. ~8 W# ?4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
- M% L( }& m. C1 w" L4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
: X8 m/ O/ r: h' I! h5 n# H6 T) Q# o4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
; L5 ]4 S k; ]+ _, E4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29): ^) B) W1 J1 q* A, d
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)* ~ U' S. L2 J1 y
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
; u1 |! z( V4 W! n: e8 n2 s% t4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
9 V+ k, d# J5 ]4 y- q4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34); h4 R7 S; D8 o; o; P/ _
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02). z) {3 [ G6 ~& _! k: N' X4 E2 P
4-30 Transformation小结 (05:56)7 |; {8 J7 g3 w. T+ I
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)3 y* W+ I* Q' }9 r* C1 d1 K$ W
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)) N6 O6 O: R2 y0 x
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
* K& L' D' X' a- v4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
P" Q' E2 U. B% I9 p! y4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53) S( H. _; j" x, O2 v: ]
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)8 ~( \: J3 g1 v& K
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)/ \7 O( {/ M K9 s1 l: w
4-38 本章节小结及作业 (04:58)
2 V9 v- a6 n5 S0 R8 t$ {% ^- S4 G% M" ?) b
第5章 DataStream API编程1 f" G( I- L0 f* C6 L5 {; Z
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
7 y9 R4 j" ~, t/ P3 k+ {6 Z% `5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
! p* d: j6 T/ N5 w! P# i5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
% e9 W3 E2 ~9 w# {3 s) {- I8 S. H5 q5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09), m' v' o) i1 l8 g
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)9 ^1 }: ?, c2 K% h9 x
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
- c) h+ O. E& p1 A5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47), [1 N- T6 M# R
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)7 Q! p; w' U2 p7 P9 f
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
9 i E1 W: _2 U6 J# s' W5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)/ v5 Y" A* @9 ^
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
+ S* T3 c0 z- e6 s. V5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)9 t# \' T2 V* O, z# @6 c2 ]% F
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
* g; j3 ^7 z3 _" f4 t) p1 k5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)4 t- ?8 d0 M, J! d- h+ \. U
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
2 R: k) ^6 S1 S& @5-16 作业节. @& G. v7 z$ ~- M9 E, S& ]. x8 b; X" D
# b- F6 |0 I4 A! M
第6章 Flink Table API & SQL编程
R3 F) S" b" W' l& t3 h6-1 课程目录 (01:48). S% B9 K* z. l U' U+ y
6-2 什么是Flink关系型API (09:05); g) y% ]: ^; m' M' h. Y
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
& t t0 F0 x9 n2 B E h; A6 _6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
- d7 P& x1 d1 T' O) X6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)" ?/ ^; u/ p4 g/ z
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39): @8 Y! y+ l$ M" n: d$ u
2 t5 _# Q3 B$ i6 N% z
第7章 Flink中的Time及Windows的使用" W* n1 b/ l' i3 B+ ]
7-1 课程目录 (02:21)- a' F- J9 j$ A8 H# i
7-2 Processing Time详解 (11:21) B" U& ]" C" \$ z
7-3 Event Time详解 (09:35)
% L+ z0 G, u9 |7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
+ I, {/ |5 k+ ^# c& g: R: s7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)' C* O8 Q' O: n2 |2 g) u; K2 R/ ]: ]
7-6 Windows概述 (07:00)
/ ], l$ ^; `7 h+ n& L. d7-7 Window Assigners详解 (07:16)
[0 e& [- T6 Q& i7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
2 W) V; Z0 O$ t# i P7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)1 m% ?! j3 n, P% t6 ^9 U
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
/ Y/ N1 v: F# c) ?. k4 H, d" b9 t7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
3 w! \- h. a/ n! }' P R7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33), Z! j# {' ~+ w9 j; ~9 Y) i
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12), N: |( }* V, Q: @7 z
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
. ?" r7 k9 I+ M) s* R7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
! o* B, { T0 o! M7-16 Flink watermark概述 (02:32)
9 c2 |# f. Q. {* V1 v% Y& X% v7-17 作业节5 ~) P( j: O( P
7-18 作业节
( o# x# G X! Y8 v7 W l [" Z9 I8 S ^0 c4 U/ P4 @% [
第8章 Flink Connectors
. Q8 E( r e2 c! z1 A) H8-1 课程目录 (02:16)
0 v8 u$ n% ?7 z6 w# c8-2 Connectors概述 (03:31)5 W+ n9 I# R) g; f7 Y% G
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
' O' ^0 @) i- E: s# I! x8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
7 O9 t. Z" G, `3 t8-5 OOTB环境的使用 (06:43)( |' `& s( V, k* S, D
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
# K" }# p2 h; \- f; C8-7 Kafka部署及测试 (08:46)& g1 P$ l3 W: J! z7 Y8 A
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
' |) h1 S7 F: T8 M8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
! ^2 x4 B: Y' E/ x$ v X8-10 作业 (01:06)4 H$ `5 E. W6 H& b. ?( r/ Q
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)/ g1 b, `: h) S/ ]1 d
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)! E R/ ^. n2 D8 }
+ I* ], b: c( D H
第9章 Flink部署及作业提交3 C7 Y6 Z5 H7 Q' L% Y
9-1 课程目录 (03:06)
/ ]8 u, z$ g* F/ @0 a- |9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
; d( f$ P. @7 t! ~4 a' x2 d: C9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
: j4 E/ h p7 f) b. Y8 m9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)* s- [9 N- b- U: X! m4 g6 ?
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
) |5 U$ `% m& Y- Q9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
* e! h% B% |8 D, ^2 U3 S9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42). ]% ], Q8 ^! @5 p! Y/ v5 h0 p$ q
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
. t. \/ j \2 c4 `9-9 Flink on YARN作业 (01:13)8 R% \, E$ S0 q: n" w7 l4 E7 R
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)3 |7 V/ }8 `2 m
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
, Q) G& D# V3 i! j9-12 本章作业 (02:24)
8 u* v: e) L5 }; L: Q- B2 n
% @. `5 H+ ^( s- o第10章 Flink监控及调优+ j2 I6 e; V9 P" ~- Z" p0 Z/ C
10-1 课程目录 (02:21)9 F Y0 D' v$ o O8 Y9 T; o
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
/ L( ^8 l: Q5 o- a10-3 HistoryServer的使用 (03:13)9 D! S5 @+ u. v. G! [% x
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20); T! L2 v8 Q8 `3 \( o0 D
10-5 Monitoring REST API (04:11)! ]) f3 m! `. t* I; q6 ?% B; D
10-6 Flink Metrics (10:20)2 Z. R/ _3 S8 a7 Q, \ U7 i
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
! B. L+ v3 K, c# u! J3 F# Y; Q8 ^5 R
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
. ]8 f7 i. v% n11-1 课程目录 (00:56)
# Z' s2 e) L, k7 S! A, [2 B: m3 x! V11-2 项目背景 (04:27)
8 Z( ?4 u2 J4 F& C6 T( n8 r4 `11-3 项目功能需求描述 (03:46)
" I3 s& H/ s, d& \5 d# q8 \11-4 项目架构 (04:00)/ ^$ P( c1 h+ r7 d+ j! y: M
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)! o% o7 ~ D# _
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)9 K. c8 R1 r6 h4 p
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)+ D C! @- }2 d4 n, n$ m
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
2 e" P! L6 X: {* H0 }; T11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
: s( u9 ?- G" K* i11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)8 g/ U) B8 k2 K8 ?. [0 i% q
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
& ~0 L- N b& F% d& H11-12 ES部署 (04:25)
# m+ [1 Q2 |" | @8 t4 q% T5 n11-13 Kibana部署 (03:31)
6 L% Q% c! A5 O% w3 j8 g2 p; l" e$ Y11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20); K {4 r$ @1 A: j `
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
9 x3 a: Q8 x. M: z& w. Z11-16 第一个功能作业 (02:02)
& W/ r( E' s$ J" o$ J11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)( b0 j! ]- }& e4 R8 g Q0 ?
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)1 h* H( T: s. E6 `
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
8 d( V4 e: y, _7 L& T) R# R1 c1 S11-20 本章节总结 (04:57)
4 |5 n# @. y, ~0 a7 _: N) B5 b11-21 作业节' \8 w0 y3 ^- }
11-22 作业节
. u; h( o) B! g& D: R3 ~/ R9 @
' V0 D, O0 u% W〖下载地址〗3 A& I! s% K9 Q# U) S+ U
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8 }' l. ^% {: c1 Y* [0 p4 X* M
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