2 U5 w) k( d; a* w* l
4 e# y4 A! a* N- w〖课程介绍〗
. T4 j9 f6 p& g) a4 U0 V( ]% L' F1 m, H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。- P4 T, ]; p7 S8 x! c
" G2 _1 f# U5 P/ c
〖课程目录〗4 U% A6 @' t6 G) {4 ?; d* u H
第1章 初识Flink
" T' y# l' X C" C1-1 课程导学 (12:01)
' ~. H6 Y( q$ w8 l7 J+ W1-2 ***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）6 }* V: h) |: k
1-3 课程目录 (01:28)
2 D" w U6 o3 ]& J" e; a1-4 Flink概述 (12:52). {( t/ C% r- R. ~
1-5 Flink Layered API (05:13)) R9 r M4 e/ p2 {
1-6 Flink运行多样化 (04:49)
U3 \- O: f4 g- S- D" M. J1-7 业界流处理框架对比 (03:21)$ } L: n3 m/ I( l7 t9 y) H: w
1-8 Flink Use Cases (03:18)7 W! v! s6 v+ r% D* @7 f
1-9 Flink发展趋势 (02:12)( p1 z) h+ D* k! X7 M
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)4 S+ _6 o" y1 v/ Z) a% `# s" \; Q
. g# s q5 H. B
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 & u4 ?' z; W* h( h: B; g+ g
2-1 课程目录 (01:36)( ~# K: U6 Y7 z" ]" m6 r5 i0 @
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)( q; r/ H. a) d1 |' r# N
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)+ r$ _) v2 v7 C5 b, D& e ?8 R( A
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
; p( W+ U0 j' T2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
. {# b" h7 L% e3 R0 I2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
9 }0 {9 u: b+ P' I% v2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
, D4 f4 f F: D/ m( ]+ i2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
8 {: B9 q& |9 y0 F s& S2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
) ^0 Z. a ?- T: T+ z2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)1 T& N( F" ?' S9 O. G* Y) S6 W
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)& w$ [7 |& N" G! B H' D( S
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)9 A% m- Y/ z8 H% O5 c+ L
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
' R# ]1 Y# T( J0 W* `9 M2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)( M1 W- ]8 p5 W" a: C
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
; M4 G5 Y6 Z! r7 I, i! u' S- `' t, J
第3章 编程模型及核心概念
7 O! w$ `! s b2 F9 c3-1 课程目录 (02:05)
2 M4 J: q: z4 O2 h7 k" W3-2 核心概念概述 (05:19)
. f2 R/ o' C; u3-3 DataSet和DataStream (05:59), D- }% ?# O( s1 R
3-4 Flink编程模型 (11:33). h0 y( y4 g) S3 {- _# l* r
3-5 延迟执行 (04:00)
3 _% M3 B) r+ e( m; A3-6 指定key之Tuple (07:15)+ [4 [' t. ~* _, x: \
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)* y+ K7 ~" H Q0 }3 V( Y
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
6 X3 F, Y' E$ G; v* e& i, K3-9 指定转换函数 (04:58)
+ _7 E3 y, ]9 H2 A7 j2 H- k3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
- Y3 c" D& I- f$ a8 i
( E1 l1 [; J3 {第4章 DataSet API编程; {2 f- o; f4 c. [- S( U! R
4-1 课程目录 (03:03)+ W4 f- u/ M0 ?4 o2 G
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)4 ^$ M- N* T8 [3 w
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
3 H% p5 D6 B/ I+ W0 z4-4 Data Source宏观概述 (05:39)6 P0 v8 H' V' M
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)3 C6 G8 }0 N5 v; h
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)" F5 _" N8 d. |; Z: w
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
& P7 t8 q; r6 w8 o' |1 v4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
8 F( X# h' i7 D3 M: ^' \4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58). u7 B% ?% P% M0 {
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)6 s: }8 {5 b: l) }" T- Q* M
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)& r7 W" S. f8 Y6 U w! J9 Q7 M
4-12 Transformation概述 (03:24)
8 j0 |; N# H% G% l+ W7 k4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
. |/ k/ R' @5 x- R7 w# [) n4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)+ Q, H* q: Y- s+ k- B
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02), y, Y x# M0 J6 y
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)1 ]. |* D3 W) m ]$ \/ `* o2 B, u
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)' d0 E5 T+ V, P, B/ o: l
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)* A0 a8 d+ ~3 g4 j7 k
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)$ y8 ?, ]! @) z3 ~4 C
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
8 ]4 {* E7 o+ ?4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
Q2 n! A9 j' b- _2 M' `5 l7 |$ o2 c, _4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
6 N8 @: T* n3 G+ E' S* D5 k4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)1 P+ C; M4 ^6 F! J" e
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)7 D( C z% J" L3 m, c4 c" K
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
1 Z. i8 O0 H9 \4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)4 j8 f5 o$ a. r" p5 C4 P
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
5 Z, i( Z" L1 z4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)7 n- T8 I: U6 N/ `* L1 |3 y
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)& D, K% W& d* @% U! T' a
4-30 Transformation小结 (05:56)5 Y: h5 @# y. Y! p3 Q& N% z$ e
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
+ ~ [7 ?) a- V& J" a D7 e9 E4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
+ j& r: \! c! k0 [( c2 L$ ]/ ?4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36), s* o/ z! `4 S6 l8 y/ q
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
7 F, r' d& @2 X9 W% S/ O U% _4 b8 |* `4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
" X1 z3 F! m/ L" ]4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)1 t$ c" L2 Y- Z1 C# u* E* e
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27), p# m5 F% ^! G4 n
4-38 本章节小结及作业 (04:58)9 L: x2 I; ?2 g- J+ x
7 {. G1 k5 y/ ~8 p第5章 DataStream API编程0 u8 {) m; \% z+ r' W# W
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)0 v( T0 p( N" Z* ]8 E) X U" o" U
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
* J' h( ^7 F; R' T9 m' N p5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
7 U+ G% k; j* Z: I; l: f5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)% T1 P; D4 i" j; k' y
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19), r% {# R( [7 M6 s! \) U
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38). L6 j% g) `- p- \
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
, T- d& f7 y: U; x( b# c: Y5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
# z2 d- k$ M: H* N6 |, g5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)- u7 H8 `) g1 q- f8 [4 H4 Z
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
* w5 U7 P; k; G% }8 g( S! ]. K' p5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
$ B @- a# W: W) n' J9 Y: [2 T, G5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)* B2 h1 {# y t% R
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
4 c0 X" R- b* q$ U# D/ c5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)* B( M' F; l, c7 I( M
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
" d% Q$ l9 k- b5-16 作业节
. ^$ t e2 R1 a k, _2 N% H3 I% ^9 N
第6章 Flink Table API & SQL编程
; b+ J& E( d5 s; J! X. H) Z* v2 U6-1 课程目录 (01:48)
, P! r( [2 ^& M6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
" ^6 P2 Z# n% d$ z6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
5 }6 Q, V9 ?' h: C& e8 L3 m6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)6 }: ?7 S; I' L5 B2 x: ~; q1 A
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
4 L! _4 {( |( D) U6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
- B0 x3 }2 M" y6 r* T! V# d0 ]6 t& f3 W2 a- Y5 `- Z
第7章 Flink中的Time及Windows的使用) S9 f$ g" \$ A- M2 y* {& E
7-1 课程目录 (02:21)& g8 `: s; U1 ]! \
7-2 Processing Time详解 (11:21), f+ \+ r7 G9 v {$ B# W: p( \
7-3 Event Time详解 (09:35), {. ^# _% ]4 m4 H+ m6 u
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
; }6 M- b3 X5 D& G7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)& ~" z8 o( o& x" m$ Y
7-6 Windows概述 (07:00); @' t7 K9 C9 c O1 O: n# L
7-7 Window Assigners详解 (07:16)
2 Y2 E7 S+ K) k. Y; x/ R3 J+ x ]7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)/ |3 @' v: q7 j" G1 c% h' r0 l4 i
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)* [2 j" Z0 a2 d# y4 p& B
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
! B a' K- i. @; N7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)4 g1 M- C* D; J, q, D) I: C
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)! n' S8 w; u1 j
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)4 M$ k4 ^1 F$ `
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
" w; i. C$ `' A5 S; c7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)3 f$ _. v! T8 O0 }" C2 R; M
7-16 Flink watermark概述 (02:32)
1 |6 c3 M1 x9 t w' q' q' {7-17 作业节) ^6 M( D6 e- r8 d6 {
7-18 作业节
a }/ E8 u+ d' b/ A& N6 `
; ^3 _) \5 U6 F6 `5 {, _第8章 Flink Connectors
8 E6 ?/ A e0 a8-1 课程目录 (02:16): \6 ~; O' z; Y v& W
8-2 Connectors概述 (03:31)
' q6 ^8 o) C* B; U. I( o8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
, X2 s4 O6 }3 a% C0 d, c% v: F/ v+ E8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
( d- W" ~& K2 k9 e/ X+ j8-5 OOTB环境的使用 (06:43)3 Y7 x$ [1 G1 ]
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
6 h3 k6 x, M- r l8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
8 t" L7 f, T" k+ D O8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
$ B* Y. J- F" V+ } `% L8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)0 ?6 ^/ e! B% x) ]
8-10 作业 (01:06)
$ |6 m! F3 `! E2 M4 w8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21); c- C. ?: C+ U' K0 a5 F
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
2 `8 ?" Q# S2 t2 q0 p7 g+ h
" g+ i' s5 a+ m: C' N第9章 Flink部署及作业提交
/ a- E3 R) P9 X8 ~9-1 课程目录 (03:06)- n& j- d# F) k/ W" k& Y+ `
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
4 N; |; i% S/ o1 \4 s& f8 [. g3 p6 h9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)3 @! r0 `( D% W3 A6 ]- s
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20). \ v( P' ~8 l' q; ~, g @
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
& ?$ H# ^4 ?" u# \9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)9 I( I8 k6 X- j# q
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
0 l) \# |, c5 X9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)- h: U6 w. C# g, }; {
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)" n2 ], u, j& U# y% D- l
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)+ L+ [% E( v* V5 w7 ~; `0 K
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)/ [) O% T$ K0 w2 ~
9-12 本章作业 (02:24)
3 p) d, U6 ?" k- `& R" K5 m" q. M$ J2 j
第10章 Flink监控及调优# t* [& |! T5 L) e, |
10-1 课程目录 (02:21)+ i5 y' O1 K( q& r
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)3 U+ [0 h# q! l! d
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)5 k6 @/ W# i5 L. x3 k6 v; n/ U
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
?( z, s8 J. K+ W6 v* H+ E9 L0 {1 f10-5 Monitoring REST API (04:11)- ~9 p( U" |, D) I8 m: N+ N
10-6 Flink Metrics (10:20)4 v5 O5 h/ j3 W$ a( W
10-7 Flink常用优化策略 (09:11). e) ^" ~6 C7 I
6 K0 H6 j3 h1 p) L+ h8 i第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
- b/ ]' {7 @8 X+ e11-1 课程目录 (00:56): g9 w6 `& y8 P! S8 z7 }
11-2 项目背景 (04:27)4 f) A; C+ ?' w) G0 Q1 K
11-3 项目功能需求描述 (03:46)* Q0 s3 @& O+ V4 B: N
11-4 项目架构 (04:00)7 G* E F- p: m) a" u. d: a
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)" Q& w3 u1 H6 \3 A6 x
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)$ J0 H! I/ h: J- R8 ]
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31): e1 G3 e: j( ^7 e" m
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
- h" h; B2 H1 R6 o1 p11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)( L7 U5 p2 n8 Y0 X( [
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
$ S. U. J# O. _" `9 i ~% Z11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)$ Z0 v! B) D2 k' H- A" n/ W
11-12 ES部署 (04:25)
) C% @6 L5 N* \; S. }6 o+ q7 M11-13 Kibana部署 (03:31)( U: U1 {9 L6 i, T0 f2 H$ u
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
8 S( W0 J% K" Y11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)0 q# T* |6 q# _0 E1 _
11-16 第一个功能作业 (02:02)! A4 N8 j0 A" v) p; R; L
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
0 j4 w. I4 |$ A* L: |11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)5 e* w" e; k0 D9 x
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
3 p1 j# w' O6 o11-20 本章节总结 (04:57)
; v7 Z) x8 o( K# [11-21 作业节8 O/ [: g, E0 Q8 t2 {
11-22 作业节2 s8 u! L7 _- l. g
- p0 J- D2 T5 S. p〖下载地址〗
/ e; k& |5 s; h
+ c4 y: k+ g ?/ ]〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
, y4 K" z2 u+ M1 i, P% H7 v全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：http://www.mano100.cn/rjyfk_url-url.html( f' G8 f: S0 ]9 S, [' V
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