3 |# a( o! J3 ]; T' ?
+ h8 C2 G3 O8 W3 \〖课程介绍〗
: [" @" D6 D6 N: e9 K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; A I7 ]8 n$ W8 L; C
9 B$ X9 ?& d$ @# [ v! H〖课程目录〗$ ~# x8 x8 x X; \
第1章 初识Flink
) ?! h% Z0 [+ O# p/ m D1-1 课程导学 (12:01)$ m" F7 a6 x5 `
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）
& z& R' n2 v; C# B, Q0 j1-3 课程目录 (01:28)" I8 B. t8 @1 ` D9 T7 c6 s
1-4 Flink概述 (12:52)
! n! ~' i% m8 S7 m8 J& a3 S1-5 Flink Layered API (05:13)
: \( A* p: y* k" r4 M1-6 Flink运行多样化 (04:49)% @$ ^& R+ n$ T1 f
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)) j# @7 X# E1 j; \6 m1 f/ g
1-8 Flink Use Cases (03:18) z0 w# Q' L# ~& t* ^
1-9 Flink发展趋势 (02:12)2 f0 R' n% o* ~& \" E: K# m
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)) e; z7 t; x W9 B; g
4 Q( `7 r- f2 G, n( }1 x4 M, _! _
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
2 T4 K) K3 I" v$ D2-1 课程目录 (01:36)
( D, j3 l- N. W2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)8 L5 S7 @7 \8 W ~9 D" {
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)/ w- m8 M0 g! ]: S% K% f8 h
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58); @ Q. J. a" Z/ v2 v# {
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
( X$ C9 Z+ O) P2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)* H$ ]& k! t0 V, t
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
) P5 q' B2 h4 }- q' U+ Z& D G' u2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)0 d$ q2 |) u) I* ?" s( F
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03), m" i7 ]" f! n# f7 f
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
: z! ~2 r( U7 Z* [7 D0 D2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)! a) T" Q5 x: B
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
) F% ^/ r" |4 x/ B# Q/ D2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22): X! Z" {; b- V' `
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
% B: y$ h' s: `: L7 A2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)' A$ f% t2 b7 Z" q7 d
6 ?/ m* W$ h* F第3章 编程模型及核心概念
) Q. X3 A! W8 \) ^( D$ \3-1 课程目录 (02:05)
2 X& [9 S' E0 e# ]% i3-2 核心概念概述 (05:19)
" e! K/ O$ H6 j3-3 DataSet和DataStream (05:59)
5 P7 l' ~3 r( N+ A4 U3-4 Flink编程模型 (11:33)
1 R& y! f4 T( o5 ^* |3-5 延迟执行 (04:00)( j; v% {1 [2 v: |+ s
3-6 指定key之Tuple (07:15)
9 B/ ^5 h7 B. p/ h3-7 指定key之字段表达式 (15:04)* {* ?" R: \1 }6 B" `4 @: k
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)! H/ d& h% z A- K
3-9 指定转换函数 (04:58)
+ i* E) F, p$ x0 i/ M# d H3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)# _4 @* q$ k1 Z+ O
% O7 b4 h) `: V% t9 }* @! D第4章 DataSet API编程
( j7 ` g9 z! Y# U- s5 n4-1 课程目录 (03:03)7 @7 @/ n6 J& ~, w
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
$ y: T! c1 S5 e H2 x( Z5 H4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)" Q3 C/ J( u5 z' Y) ^5 p5 g
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)9 h0 u' F/ z0 ]! c8 @0 a
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
8 E8 O# k+ v3 _# \4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)7 R7 i: D9 A! ]& |7 I- L
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34): H- L; p% Y2 u( G, _8 X
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)- G; V! A3 y* S3 N9 e
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
* u" D9 g9 z' O/ A) G& \4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
1 P$ @% i9 A i+ u% Y! E4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39) H! u3 l' g, |8 k: ]
4-12 Transformation概述 (03:24)
( ]6 u! y2 t9 N( `: Q4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)3 ]) a' Y7 `/ P7 ]) x
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
; ]2 e4 X5 j i2 x V9 G8 M4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02). f6 F+ `) }2 S9 j
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48) w/ a: A4 {, j6 \
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
" G; A" S/ N+ N3 @1 Y4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)" ?( N# e+ d, h7 s
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
d) N I( O) l" C: `' j. |4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)! `# r( I. C4 B( G. O3 ]
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)' q9 E0 d0 F$ l3 W2 s/ d- F
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
4 \/ y! a0 B# r4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
' k, Q7 N, J3 S6 Z3 j8 x; Q3 l* p4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)2 A1 w0 i0 v8 r @
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)5 x6 J, |: L. i) E0 B. `
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)9 i7 R( p v5 S
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
+ n4 P1 z& J1 S" y& h! k4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)( k4 W$ G6 A, T$ b! n& v6 {
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)* K3 u+ d0 q/ q& d, x) ]
4-30 Transformation小结 (05:56)
" q. Z9 Z. j' X# A* p4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
. I+ r* @. |9 s- \) q+ z4-32 Sink函数Java实现 (03:10)( D4 g4 P5 k' |$ D/ b% E- h- P
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
) T1 y3 d- K, X: M# }# P2 ^2 t2 i8 f4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
; C# O( o: t1 K+ F; j/ Y4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)' ~8 |0 t3 y) C N' T7 P; ?
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)" \+ K; b7 O- ~6 \! E1 W; i! v
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)( \' b1 b9 H9 F& d0 L! \3 u
4-38 本章节小结及作业 (04:58)
. x. ~. k5 M& c3 _3 V3 ?+ M
; o: p% @: Q; E4 `第5章 DataStream API编程
: W* w n' j: f* Z) z3 F5 M5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
' F" J: F2 B( r0 e5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21), K7 W/ n; }" y* P7 ]% a- n
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26), j6 e5 U9 l& Q6 _5 _4 e
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
1 c1 w8 C( \: ~3 O" ~! ^5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
- a- P2 ?8 t7 m' C6 I6 b' T5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)1 t7 `' j3 L. ?6 I
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)- X5 `0 G e5 Q4 c0 K- P
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)) Z$ w* d4 W# O. S5 [
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
2 d% {) `% v6 w' r5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
5 `1 H/ u/ d3 z1 T% g5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)# i. ]0 K- u/ Z( ?* h
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)# j# C8 E3 F& Q9 F* X
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)9 K8 I, ^& j: n! H6 M
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)* F0 B. E2 K6 H$ u
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)& F2 d. c& y' @) i! n* V. O
5-16 作业节9 J) @% [1 K4 E# z. m
2 I, b" L2 ]; [
第6章 Flink Table API & SQL编程$ ~7 Z3 W0 r5 z+ f3 o
6-1 课程目录 (01:48) K1 J: ]# u* M) @& t0 g# y
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
: K+ I$ {+ R! G* a- n8 W' Y# ?6-3 Table API&SQL概述 (06:04)' d9 F4 H1 V' H# r
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)6 j7 P' a! d1 N- S0 Z
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
" P e$ c: `2 C$ Q0 z5 x6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)) I9 i/ H8 N6 w: m
! S% C. u" v# I! B) s, P第7章 Flink中的Time及Windows的使用" i9 n' u1 Y2 X* o0 v4 u% E
7-1 课程目录 (02:21)
% `' H! H0 d$ Y' r" \* e7-2 Processing Time详解 (11:21)
& v/ ?7 v* }- ?5 [% C7-3 Event Time详解 (09:35)/ l" o. W" ?+ Z" E
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)2 Y- C' t6 C* w
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
0 N9 w8 g/ x/ D6 N# \7-6 Windows概述 (07:00)
5 d; O4 Z8 X+ B/ f' I, _, m: K- n7-7 Window Assigners详解 (07:16)8 w9 K' C. G+ e" X
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)! Z/ g; q I ^& d4 y
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)3 k- S3 R2 c5 s# _0 a
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)7 n& C4 K3 J5 o( e; j7 d
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
& I5 u3 _/ _( ^$ C9 c7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)& L& d/ @7 P5 K6 H( J2 v* y& i
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
7 @8 C6 y' x6 H* Y; k7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48); [) w+ F! P' c$ w
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
( C, g6 ]3 \. [5 A! k; ~! \4 G7-16 Flink watermark概述 (02:32)
+ q I/ {8 P. E& t+ m, q7-17 作业节
; @% q9 @+ J; y5 a7-18 作业节: U; i: K3 R0 { _, [* E* z8 i
& `; b* f* b' Z- x
第8章 Flink Connectors" E) C, @. w* [ C/ y8 c6 p$ V
8-1 课程目录 (02:16)
! v" P5 \" d2 n' } E8-2 Connectors概述 (03:31)
; p4 O' A) g: \/ b! v8 N& ~- _8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
# y7 l3 [' _- t8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
" h! @, u7 _) Q8-5 OOTB环境的使用 (06:43)5 O/ H) r6 I; \# S" I' Y
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
, r- F( J8 z+ j. l8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
6 a( W8 g, z1 n6 a- g8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)3 B' ~, a7 e4 m: N8 Z
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)4 G& }5 D5 H# k+ ?5 N- v( f. B7 _
8-10 作业 (01:06) z. \; B" ]: H
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
3 ?& b, X% X& U8 o$ {- `8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)* [+ w& w6 \- j! c& g
/ F( o8 G4 ?! n% y* Z第9章 Flink部署及作业提交
7 C9 W8 B9 ^8 q0 y* s$ r& T& ^# n: D1 l7 P9-1 课程目录 (03:06)
) C, t) [0 l7 z' O- K$ J5 h) C9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47); l9 F. }2 O4 `* l) }
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
; K. e! i5 n U- i9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
" d! Y, O) W% K( Y9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
* h; e) G7 `% \5 n7 C% X$ H9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
3 G/ r- G* j4 w- c9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)/ W; a! C; H( }$ x! l' b- |
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)' D( X$ x# H( P$ c e* T' Y
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
/ C Q9 C/ V4 h2 y9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)/ D( B/ h3 t8 e6 [! A, T
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)9 ^' B" @2 @4 v1 P
9-12 本章作业 (02:24); R& \0 V4 T: d8 x( g' ?5 t' `
' Q) L# D. ]3 l0 s
第10章 Flink监控及调优8 z8 ?! n/ b- E+ }: H9 j! ~
10-1 课程目录 (02:21)
' B. T8 j$ q" g1 r# A10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)3 }! m+ ~" E7 M* n; }
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)% F5 H1 I8 `; d! v% i+ n" w. v
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)- \/ N3 i% z- l1 h7 `0 [5 e
10-5 Monitoring REST API (04:11)6 P6 Y* a" V, L7 g% X( s+ b
10-6 Flink Metrics (10:20)& W+ _3 E5 d3 ]9 a" Q
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
# v4 E- C. W. n) _$ X% \0 K* n; t) V' h- ]6 X
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
0 c$ \8 I% C5 f% V2 p* e) U. V11-1 课程目录 (00:56)5 H6 k8 c! H' {, v' S
11-2 项目背景 (04:27)1 ]* F' C8 V. O- G0 l/ w
11-3 项目功能需求描述 (03:46), z+ e M4 V0 U) V7 E
11-4 项目架构 (04:00)
# k) M* n8 W; b+ P11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)4 x) i& C3 y* g7 v u V
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)7 x/ M2 `2 [. h
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
/ b9 I5 {; h+ l9 c! j* d' _) s3 x11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01), b" {) V0 b X
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25): Z T+ v; f' g0 G9 H7 _( t9 ]
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
1 l, o4 Z: _- g4 D1 r7 v11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)0 u2 O$ J- o5 g
11-12 ES部署 (04:25)
1 }( l1 E2 D, ~* v2 D/ Z$ D11-13 Kibana部署 (03:31)
( `1 j0 |9 M) E2 b8 ^: C11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
6 H$ X/ A; t7 M11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48). i5 [. d) n0 u3 J
11-16 第一个功能作业 (02:02)
* e: I9 n% }# e" x% H8 Z11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)( t4 R1 u7 ]6 T; F6 @/ q, l
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
1 h5 [$ O* |1 H2 v4 [11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58). z6 G+ L( |* X, ?- O4 ~& k
11-20 本章节总结 (04:57): i2 ~1 D1 M1 z! K$ D
11-21 作业节1 K& a% G" i* T7 W4 k
11-22 作业节
) d" k! a* {- X* ]3 L# \
5 W( W7 X, Z: O6 x6 n〖下载地址〗 B3 H0 ~: x$ o4 F5 D9 y7 ]7 z
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& D' Z8 j4 `% L b# M9 [8 u) g; _
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