6 T- B) j, ~" [; o
) _6 |) n w$ z- q3 t$ d# n s; {# E〖课程介绍〗3 W+ s3 ?- u7 z" o$ W+ k: E3 O
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。, \# u. v) z' l1 A% ^& t1 G1 B
: C2 p& A+ v& Z1 x7 |2 t5 `; q9 v; g
〖课程目录〗
8 |" J' |* m* l, u$ U第1章 初识Flink
7 \* W# V' y$ j4 c9 G. i1-1 课程导学 (12:01)
) u P$ m/ n" E0 @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）
: Y7 U! g- |" D7 R! k) k1-3 课程目录 (01:28)' Y2 C" ?* d' q
1-4 Flink概述 (12:52)" X! E! r( @! p; p1 ?2 c- j
1-5 Flink Layered API (05:13)
5 Y" h7 r9 S; g) b0 R# |1-6 Flink运行多样化 (04:49)! F0 G& U k" ?" X4 h) k; K6 d
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)( _: M1 y' d* [$ \
1-8 Flink Use Cases (03:18)8 e! I4 K' r7 o5 A, ?
1-9 Flink发展趋势 (02:12)( a: w5 r+ G! m+ K8 t2 B
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
7 K7 Z) d. V" c* I9 [! B" B/ L2 N, F1 `$ w% y! c5 D
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
1 j L% r B2 h7 u6 C. V2-1 课程目录 (01:36). @* {% m, _9 W M9 k- g
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
' U( ~( e+ B) }$ F2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)) t" J1 D* p) \
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)& J, Y- Y5 }" j6 r. {6 ?
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
. p- w" Q- j w, ?! w& z R8 I2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
5 h7 T+ u. a! p9 ^" @! Z2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
* Z+ e; e6 a ^! m. k$ N2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35) z; a/ l- R6 B2 b v& C" ^
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)* u- L8 Z5 E1 W4 _9 f. T
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)8 M- \2 K* @2 p' A. J$ M) D; A
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
" q) ]% K! J2 M X1 w2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
4 n: r6 T% L" T" _; T& g2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
- B2 s! O6 Y$ G* x0 b* Q2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
" ^: p- c h: Q4 Y) E2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
6 m5 T- n( v- V1 l$ L3 } N( E0 O& I1 ?0 n" p7 _# s8 G4 {/ |$ n- f4 |
第3章 编程模型及核心概念7 O" a( p0 x3 D* g
3-1 课程目录 (02:05)
1 ~$ F4 e: T( W! i7 D3-2 核心概念概述 (05:19)
. B' p8 H# d( W9 k. k; C3-3 DataSet和DataStream (05:59): k5 V$ @$ A* d- n) C* ^; J
3-4 Flink编程模型 (11:33)
( D0 `' S7 W: b- ]3-5 延迟执行 (04:00)! E* N. v" c7 y9 G
3-6 指定key之Tuple (07:15)
4 S* i# @* e4 U. b7 f3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
5 K8 P1 {- J1 m# e3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
1 V# C- w& Z8 Z3-9 指定转换函数 (04:58)
7 {# ]+ }/ W: P, \ b! m3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)# E. Q3 p. ?4 {1 b
$ Q4 B/ N5 t4 N第4章 DataSet API编程
1 G$ z) E6 C) w1 q1 a/ D. ^4-1 课程目录 (03:03)
. k. x' l- s, q1 f4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
) {/ W3 f/ X* g' @+ H: ^4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)$ g8 V9 f; W' Y
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
& N4 X3 h) d) d* p# ?4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
2 ^! I. ?9 H K0 S4 F3 f/ l4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03), v; Y5 x* Q/ y& o4 y5 i8 ]
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)' }" E7 H8 v' L+ M _+ c
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)+ y* W7 b& Q: A
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58); }, w6 r! F* d+ Y% u
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
3 P" N8 o' ^/ u6 d. m3 d4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)/ L* v" U! H. Z' I! w! G& l
4-12 Transformation概述 (03:24)) X+ n( G$ u a5 W6 n
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
( V. l. Q9 ^; ^: Z4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
$ ^+ Y5 H0 {1 |. i& C% {! l4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02) L+ r3 `+ W0 [( S* ?
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
8 m1 f% a* q6 \- }* ^4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
2 R1 U5 Y: `0 t" z2 p' Q; F4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)& y0 a$ K( e7 o0 p
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)+ r/ ~8 T$ U; o% H, ?* i
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
6 P# S$ ~1 |4 b9 h: W4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
& d" ?; u) O% O0 V8 y( g4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
& q% ]4 O8 X2 s) D4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)% e9 Q% F& R. u
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
! S+ D% J& ]3 S% ^6 {4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)( y* f5 l: c* l" n) L# b
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)" D9 Y" Z! L a+ f& R
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
) o7 V% e Q2 l& G* o9 ?, {4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
, H/ ]- D" _8 X% n4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)" u* C5 F! y- j5 x9 w8 g6 O4 _
4-30 Transformation小结 (05:56)
9 @2 |' V+ F8 u- W7 I4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
3 T% H6 m9 G4 t! P' |4-32 Sink函数Java实现 (03:10)4 y# S/ H' U4 m8 }
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
; P5 R6 _+ P& S% s# T8 n z8 T4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)2 }4 b' f) Q, A, e5 k7 K
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
' b& M. V# J, j' Y0 W4 ~! q) G4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
2 H" g6 l7 V* i+ B% T. x4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)+ F& ~0 C4 B/ t, x
4-38 本章节小结及作业 (04:58)
) N, N$ ]- x+ r& ~5 L$ x5 }
1 T/ v+ x, A* \- {1 {第5章 DataStream API编程
# E: K4 h# W- v5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
, N4 s+ D) j- O/ g k0 a2 t+ f5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)5 n+ i: o x$ l( f) Y3 R3 }
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
: g7 g" p6 \6 {+ g- o5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)5 T+ a+ R- O9 O; Y
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
( ?% s# C$ z+ k5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
/ c8 l( y- |4 F" _; b5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
1 p, f8 Y# j# ~* |3 \- x5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)7 |5 B, x- q5 C
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
- B5 m3 }7 b$ M# [& c9 p5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)& _6 F8 [+ o0 k8 j6 Q7 U
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
$ K* t; f0 P! K" X1 Q; W d5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)) v( T' o9 ]( W# J8 q3 T: H2 W S
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)$ N9 | ^) h. K% I
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
# L% K3 ?& W; m, A8 Y5-15 DataStream API开发小结 (02:58)* b# [. y% M: I/ Y' O9 \, p
5-16 作业节
- K" G$ ]% y. x$ l$ U! s
+ r: A k, O: m3 q" k! V第6章 Flink Table API & SQL编程; H' m0 \( a: c% A
6-1 课程目录 (01:48)
5 X% L0 m4 _3 K2 x0 l& N( m9 @6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
/ n# x2 m% D+ b5 l# u3 s6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
* {) H8 h' Q. t( z$ A8 x6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
8 q- X( @( K) B9 t( `: O6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)3 N% \7 c P" e, K" o3 M6 ?( m" k8 Y
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)9 [! {8 p* s/ I
8 u) Y+ d1 f% H) f& R! q% n
第7章 Flink中的Time及Windows的使用
- l1 R7 S. o9 R! H1 _9 A E7-1 课程目录 (02:21)& M# ^ r; i8 E/ T/ R
7-2 Processing Time详解 (11:21)) I, H7 z/ c: X
7-3 Event Time详解 (09:35)
8 A j& ^3 ~; |! q7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
. ]; k3 l4 b( a" A# Q7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)1 }0 M& H" z9 B, ?: |. x- Y
7-6 Windows概述 (07:00)
6 H \$ M3 y( B1 h7-7 Window Assigners详解 (07:16)/ q, E! N S2 V: N- ~) }7 i) R h
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24): T7 m+ x/ ~8 P s+ x. m. F' V
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
. o& X) `- \0 m( j4 s' f4 H7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)$ j* d9 }* K( E; Q
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
+ w+ @& M0 p! G8 ^7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
) s' b- l6 u6 X/ B; K, ^7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)0 c* D- Z. \; o" p+ t
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)( k6 t( i6 G+ a7 g& K4 e
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
9 s# Y; N2 w& }" j7-16 Flink watermark概述 (02:32)4 ^% _0 h5 c% h& p) p) t1 d
7-17 作业节
8 p7 d, C. K& e! a c9 T7-18 作业节) B2 Q6 B/ x+ |5 B) x+ R
6 Y% Y& j, _( R O4 g% W
第8章 Flink Connectors
- ]" S* J$ I s8 b$ h8-1 课程目录 (02:16)( `. q: c6 n) R2 n: ?: D7 ?
8-2 Connectors概述 (03:31)7 Z5 \3 J2 T$ k' E# h* R- C
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
" i$ a$ k' s$ ?8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
, A) X8 U; `/ N- H, u8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
2 r6 d( d' q$ Y0 N3 Q8-6 ZooKeeper部署 (05:45)1 J" \' M" p9 @
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
4 J; ]% `" q2 \- T0 `' I8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)3 r' j4 b! G9 ~3 Q& v
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
3 f* G9 k7 l2 G" H: k- B; }8-10 作业 (01:06)3 f: V$ r- a) o2 O" g' Z1 n
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)! \3 Q% W5 {2 j
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
4 I. R) M0 O% o5 E3 ]3 p- ?# b8 [8 b& E( X7 W) I3 Z9 d, x# ]
第9章 Flink部署及作业提交
. T% B/ l9 x+ @! s. Z9-1 课程目录 (03:06)$ p/ s0 a; y; V5 G7 R
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
l; M+ S$ M% ~! A9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
# L7 ]% v% U( ?9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
2 v4 t5 w3 b5 s0 z m4 o2 B9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
) |' ^3 n& R. z, n- d. w9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)& y n5 h8 o4 V) j* l3 j4 u
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
- C( h8 _# g. k6 O* {- o9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09) Z+ I, i8 i: j+ h# J; T, L
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)! [. K+ N$ U* l" R5 b, h
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)) v4 F% K+ v+ D4 Y+ ^: ^4 Y
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
; v2 k: T" y& @5 p# z U% i8 E9-12 本章作业 (02:24)1 \9 ?1 K. R; ^1 b0 U) C3 F7 X
- d$ q# ]# A& V2 ~( O; U. u$ P
第10章 Flink监控及调优4 v- f# K d2 g. n5 n
10-1 课程目录 (02:21)8 x6 S* [" s: [* U
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
) i" r b2 Y+ ~. [) ~10-3 HistoryServer的使用 (03:13)$ H, `8 G5 H0 X+ }
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)# a$ s, z: B! ]* M
10-5 Monitoring REST API (04:11)8 Q6 v. ~, R6 [$ L! n: [
10-6 Flink Metrics (10:20)
% L8 X1 e" [. n10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
$ J; U) _( x' F
7 t, B/ [2 H$ T; w; e8 ~第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
6 g% U; N" w9 h& ^2 f, x/ S7 T& C11-1 课程目录 (00:56)
1 X0 ?# T$ z4 i3 I3 E11-2 项目背景 (04:27)
2 ^3 `: ~+ o$ {3 Q6 L) q( y11-3 项目功能需求描述 (03:46)( G; v' J6 q( I2 \
11-4 项目架构 (04:00)& l( u) G- q7 O" i) j
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)! Q1 Q5 R" l& Q3 r, X! m; g
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
2 x9 _ Y! b, d1 h11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
0 W$ C1 O6 G0 m. g8 [11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
6 k& c9 k; ]% i/ T) r7 Z$ Q7 I11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
) S! r; X& V5 M. A/ M( \* [" s11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)( o6 N% L6 M) d8 N
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
! E' C( [8 W* |- U/ E- E) N2 I11-12 ES部署 (04:25)2 L/ O3 d8 M# {% @
11-13 Kibana部署 (03:31)
& d% F0 z ^. l/ [9 w5 V11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)# n: N. [2 d u: p, [' t# {5 }
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)# `$ i' P* o j: I b, V
11-16 第一个功能作业 (02:02)# i' h! Y1 F% b6 U% H5 ?( Y
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
8 z' Z* v a9 i/ P; `11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)' o3 W' G7 T: t `! y/ s
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
6 \. y' z, O$ {' o11-20 本章节总结 (04:57)
% @( B/ N( U1 X L7 c/ H11-21 作业节
' S3 i8 K2 R9 c11-22 作业节
2 S4 U( {0 _! }' l, ?0 P+ |* s; Y5 _) h
〖下载地址〗
9 Y$ f+ i/ M' t4 H3 ^; H& L9 O# O/ `- s
〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗! C. \; m1 ?* ]) A/ y1 \3 ^4 [. T! _
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
( O) O8 x2 c2 N; W. N' d6 l# F
|
[复制链接]
