, Z! c7 ]1 }, N3 i& {/ M3 m( W7 ^! T- B* L* P* C
〖课程介绍〗
9 R+ |' l- P) M! C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 t# v# o2 K6 U# i
$ d: v: m& o' ^+ Y, D$ ?( P% R
〖课程目录〗
+ D" P3 q; C* I- S. h2 t第1章 初识Flink
( w# F0 b' H1 ^8 i* e' X# ~1-1 课程导学 (12:01) \4 E5 ^2 I* X1 n7 u, F
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）5 u( U Z: ~; [6 j& c8 Q- B" u
1-3 课程目录 (01:28)
9 S; L8 L) w1 J4 p; V1-4 Flink概述 (12:52)! [) m5 d7 g/ v; o4 b: Z# x8 M
1-5 Flink Layered API (05:13)
" V9 T4 |! {" g& k l2 @& z3 x7 Q1-6 Flink运行多样化 (04:49)6 N7 X3 ?3 Q' P* R7 |
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)% n r$ Q' Y9 ~3 k9 t7 |
1-8 Flink Use Cases (03:18)$ ^4 ], f5 w F! J' l
1-9 Flink发展趋势 (02:12) X8 Y2 y3 ^6 r- |0 i
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00); r* s, g0 f3 a/ M/ v2 M4 Y |
# j' B: o5 Q. Y# ?$ R; l
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
! W T; V3 Y" Z0 L5 ^3 Z2-1 课程目录 (01:36)
7 i1 D6 D% U, l: X8 u2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)6 k- w$ m" H7 Z7 e( i# K
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)& m# G& ]# [; a$ i' a h
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)# C( C5 H& x) ]1 H- H/ i' a
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
7 y3 C' l+ }; k* m3 s2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
. {* D# e: A3 i! S2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
2 e/ x% i& l, |, \2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)2 J( E$ I8 {$ x9 m" d/ f1 ^
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)' p+ ?2 q% v- ^
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34), H6 @3 C7 c. K0 m1 t4 Q
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)& K5 P4 E. ~1 c# F4 g7 D
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
7 U: V7 J5 }+ w0 D% N2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
! G% p! K# ^2 a; P: Q2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
9 V. Z4 x! A S/ p2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)+ H+ ?% W+ g% B* e. p
# L: U9 ~ i1 Z$ q; I! q- W第3章 编程模型及核心概念
' v- F2 `1 m9 e& T. `) ^3-1 课程目录 (02:05)
* `# y' f. s# o3-2 核心概念概述 (05:19)% ], a6 Q* o T
3-3 DataSet和DataStream (05:59)
* \+ {! W. W5 h9 R# h4 y! z3-4 Flink编程模型 (11:33)$ k/ p+ R! s( J# I3 R q
3-5 延迟执行 (04:00)
! h4 ?+ N' \0 |5 d& J' `6 j) ]3-6 指定key之Tuple (07:15)2 w" q6 L7 @' y' m) |8 a" u# a7 ^
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)) u2 p! j7 Z2 @5 r4 V" x5 X/ S
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)1 N: v# x6 ]: Y x8 o
3-9 指定转换函数 (04:58)$ @; p2 f; h" U4 j4 ^' R
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
7 \# A2 d3 Y/ j n8 B3 R1 ]( _ B7 O( S
第4章 DataSet API编程
+ h/ R' ]& B5 A/ w6 l4-1 课程目录 (03:03)7 ^ j# a6 N1 l6 M7 T& c; v
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
+ F3 \- t7 ?6 o) C3 `" l4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)& P) H1 i& y& H8 A
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
; E9 l8 n2 A* A: i; p4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)5 l% w! F: v C" w
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
5 |4 l4 X5 s1 ^# M! M* ]' p" N4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)2 F5 G5 R' l' V) H$ o9 d
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)2 k# @& b4 I, B3 `( m( _( z
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
6 s" p5 j; J% E5 ]4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)5 a1 r; k; T2 D$ C# A" r
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)1 S+ d: w/ Z9 x7 ~5 D
4-12 Transformation概述 (03:24)
4 |. U* S7 l3 [3 @4 v( J% A4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)* F r- p, W- x9 |4 K
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)# ~. R1 o( x( s# B6 U
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
( _( Y8 r. R- c9 D1 a4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
! A! W/ T; X" |* b4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)1 B/ Y6 d! t9 e
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)/ l; Q9 L2 h: [9 h3 x& x9 X
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
. `( d% B8 E+ T. G7 u- A4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
/ b2 Q3 N3 q$ x4 a- [" l. B# ]* {4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
3 z/ {! w% r3 J# Z4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
. T" ?2 q$ t9 d- e. s" k+ m1 E4 s4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)2 h3 N% ^, E8 @6 N
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29): j$ E) T5 o7 X9 N4 Z
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)+ T: o7 k& l g9 I
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
! ~5 x$ {2 m6 Y4 Q# _1 F4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43); f; y4 p. W: g
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
, O! R( v, b- n% P: }0 J% g4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)+ z1 E8 E. x4 u# H* H( e' \. p
4-30 Transformation小结 (05:56)/ W+ E* i2 _( Y9 d6 L/ E' o& _
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)7 x) X; Z9 U# K5 O1 t: f9 J) h U
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
& L3 W# ?9 P$ A4 y8 |* P h* V4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)0 D0 R, O4 K2 l. j" z9 Y& o
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
& O. Y* E, z4 l4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)! E3 M+ g; R7 ?! Y1 K) ^$ q) P
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46) D N: L) t$ k( V9 Y
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
1 `( [" k) P( A! F- a4-38 本章节小结及作业 (04:58)$ d& o: m6 Y. j3 q* h% s, |
9 \" J4 I4 l5 z
第5章 DataStream API编程
& X/ B$ p# r' U( T5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
5 W/ R: Z* o0 \& k$ k" k5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
' a& p c* N1 ?8 K5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
3 e1 K5 c! A" m5 J) m5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
- |) a: |8 {/ A. @* o. k5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)1 Q. c$ [* A* y
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)( ?4 w0 i) h' e# C9 r/ J
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
5 `# a! B- D3 }; ]& @5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
2 `1 n' Z" c7 P1 X5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)2 s0 L/ L+ {; L8 k2 L2 A K
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)- v2 `: `1 X) H! _6 F
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)0 R6 t- H+ w# L5 K1 Z9 v3 d: Q
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
9 }- w& `+ B/ V5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
% O" }6 F8 L# g1 p5 r3 H) W- f6 M5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47), V3 t* l) c% W# M
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)0 s# w# Y' x4 a* Q2 J1 G4 N
5-16 作业节
- K% j Q% F5 ]* z! N5 c8 H; H' F% z5 q; J1 e3 l
第6章 Flink Table API & SQL编程2 [0 l* v7 q+ `/ X0 i+ A
6-1 课程目录 (01:48)3 h3 r* d2 r; D$ X& C N
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)$ h8 }$ |( }5 a$ Q) m3 p
6-3 Table API&SQL概述 (06:04). l0 f, W7 y6 n' A
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)) {7 _3 K" x8 ?5 X0 L; J) x; A
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59); y9 b# k. t& z2 S: N* G
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
. t! [. t: J5 h( k
% A& q9 g) z- r9 [1 t第7章 Flink中的Time及Windows的使用( U$ t6 z! c# _ s! h
7-1 课程目录 (02:21) b$ A6 l* Y% j! m( n: ?% z. ]/ v
7-2 Processing Time详解 (11:21)
& J# L5 @$ \' W& k' f7-3 Event Time详解 (09:35)
- K1 m3 {& H2 U2 c% H( @7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
/ m0 x' g. `- ^/ ^" h7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)+ @0 n/ b9 }! e& b
7-6 Windows概述 (07:00)
# f @' |# |9 ]- U# J4 I9 J7-7 Window Assigners详解 (07:16)- W& s( m9 m) `% l$ w& R9 e9 t
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)7 w" q" B3 t3 G! `
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)0 S$ `5 \2 s( ? v, o2 [ L% N
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)) J3 e& O" |% I1 i2 w
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)% ?$ M! r. y4 i) t
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)- n- f/ r2 |) k% B( q
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)( }( p8 F U' d' G. U/ m
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)* K; U+ u0 A' [: X
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
! s1 Y( h, i; g7-16 Flink watermark概述 (02:32)
2 J0 O; V' i u5 q$ S7-17 作业节/ O+ t* ~, j k' m; j
7-18 作业节
8 q% O, a/ _- o1 Q7 v c8 U
6 C8 y" R+ @, ]" @. i第8章 Flink Connectors& l! @6 d0 b/ m- z4 Q* i
8-1 课程目录 (02:16)& n7 |6 [ `8 q1 S" R1 j/ d
8-2 Connectors概述 (03:31)
3 V% p- C$ _ ?5 K& D# x+ Y8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)' v1 F1 [$ o: j& {- n
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
: N3 ~: @6 g0 ^9 _9 r, o; Q8-5 OOTB环境的使用 (06:43)% X. |( ~; T) k, @
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)/ W5 d! r( q: T5 J! z$ V2 Y, ^
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
7 E2 x( D* ^2 l. v2 N& Y$ [6 F8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
, I0 |: m3 R) o8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
3 W5 w* L# K0 H3 K) `8-10 作业 (01:06)
% _3 t& f8 h% w1 d2 s4 U8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)5 \+ |; y) g* K) P! C2 v Q
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
3 q3 c0 K( c8 g+ @0 W& N' _1 _0 D$ v+ J$ ?$ w
第9章 Flink部署及作业提交
6 |) N; b7 O8 _% z9-1 课程目录 (03:06)
( j- o. |& I9 \& j9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)4 [ a6 u6 c+ ^% e! q; l
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)0 Y1 q! z: a# F8 U7 i" s$ G
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
2 ]- l, v2 [6 f; }% Q9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
# m# q5 n' E9 l5 @9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)/ L+ e- [: h, W9 w& K; G0 ^
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42), O6 ]/ R( E) I* j& J* L
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
7 ?3 y0 T" `: R0 p- f9-9 Flink on YARN作业 (01:13)$ m5 E7 ]4 G7 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)$ t1 ?$ `- b. V. V
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
/ v# W+ B% k5 @( L. s9 |9-12 本章作业 (02:24)' p: f2 B i* t4 V: |* ]9 v
# f+ f2 N7 S! m2 f7 ~7 |3 H第10章 Flink监控及调优0 `* c3 p: y( R7 E9 b! @" g
10-1 课程目录 (02:21)
: W/ y6 ?* z( ?10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
$ [5 H, P- v& p3 Y6 j# ^* J10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
# m7 `: U6 Q B4 {3 R9 ?7 R10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
* V+ R/ r# K, M& b10-5 Monitoring REST API (04:11)
0 s1 M- h1 q, X10-6 Flink Metrics (10:20)9 z7 {2 `8 ]) f0 O/ d1 b5 r/ ^- E
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)2 ~$ G3 e, v; a: M
& \2 A! L% `. Q i- m- |第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战4 P2 X: Z* L' I$ O
11-1 课程目录 (00:56)
* t% @6 j& {5 o+ p. a2 j11-2 项目背景 (04:27) e# M$ ^- @" S: Y5 v# V- a
11-3 项目功能需求描述 (03:46)
; [9 @' P' f" Y7 m11-4 项目架构 (04:00)
/ u, D) I7 t5 Z6 N: s11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)6 F' s9 l7 P0 K5 E; c3 x
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)6 P, z6 k4 ~0 t/ o5 s
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)9 J5 x; R [0 a3 O- F! S, S B! K9 w6 Z
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
1 W, E6 M! \; O- \) Y% I" E11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)* ^1 w/ j8 X! Q1 j1 E" l& h
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
5 h) w$ W0 w6 h' O- f1 p0 |, ~11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
) }5 a: D# x" ^4 f4 H' E; u1 N- k1 n11-12 ES部署 (04:25)6 J8 C4 f$ ]; ~; m
11-13 Kibana部署 (03:31)
& _, ^% ~3 M. L11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
4 A0 e9 s" l( w) K0 e x11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
1 [* s. b* M4 x3 f! l3 G* [ `11-16 第一个功能作业 (02:02)
& v8 M8 |$ k L! B( R) @+ L# x11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)( R0 m: P) B& n9 P
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
4 n6 M6 A* n9 P% [/ [11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)+ u# u1 l+ q2 T
11-20 本章节总结 (04:57)) k* [% T: y: _2 `
11-21 作业节
: H- h. l. z- }" J: Z& Y; m11-22 作业节
3 S: h2 m" B# {, a3 C$ b, J4 ` w4 H- \3 Y
〖下载地址〗 y0 J: ] e3 w: D
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