4 o: ~1 _2 p' f* ]8 b6 U7 Y
8 j; |0 {; z- S% Z
〖课程介绍〗
( { q. 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。 q# `- @+ `) b2 C5 z( Z
" ?/ N @' u+ _3 z b
〖课程目录〗* I% n( C1 ~+ f* h9 q( L
第1章 初识Flink
; ]- A/ n* T2 q8 e8 N4 B1-1 课程导学 (12:01)
) q/ V' A9 g& f4 W* h8 p) p1-2 ***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）( j' z& K# [# `3 P# e2 J0 V8 M0 x
1-3 课程目录 (01:28)
# }* k- g3 L6 j3 d: t1-4 Flink概述 (12:52)
& f" {( B. l9 b1 u* D! {' f1-5 Flink Layered API (05:13)
' h0 D+ u6 { {# R5 Q7 P( `- G1-6 Flink运行多样化 (04:49)5 V0 N) u+ }" W8 K9 j
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
: H3 `, j3 S/ F/ i4 \$ u" `. p$ B1-8 Flink Use Cases (03:18)
" O" ?/ S& ?0 d4 x+ H1-9 Flink发展趋势 (02:12)
: d- P D' B9 W+ B1 S$ X! o1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
" m- f: B. e/ `* @; e% r" \+ g, H. \! C' I( I
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
; }7 G" Z9 t+ @+ T( A" ~" F2-1 课程目录 (01:36)# `. j. {( Q- [
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
. R" B3 E6 J8 q% v. S f: `2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
9 i! H! d! E$ t: o; O( A2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)/ ^* M7 z5 t+ E" u. I
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)" C0 e5 J# z% L. Z! e0 F2 i
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)# J; Z3 E0 ?% v4 n$ v
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)' }2 [; V; C" k! x
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35); Y- a' ?" Y7 _& }8 s
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)8 |) d( t6 R& e( [6 T, F9 R
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
' R& m4 F5 u8 ], E2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)$ j! V: o& ^$ m( Q
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)& y; K$ @+ W+ K8 d8 F' A
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)7 [! ?. [5 N. J1 b. o4 U* d% R
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
) l" t' \9 C9 c. u9 N/ h2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
! h8 r, L2 ?9 ^, a( g1 p
, z, D% E2 p$ B. i/ Y第3章 编程模型及核心概念
- s$ v5 w% I- Y2 u. H3-1 课程目录 (02:05)4 o, p) F# `" U9 S! m) m5 W5 V% w; }
3-2 核心概念概述 (05:19)
7 F8 [) h, |' R) r( N. @3-3 DataSet和DataStream (05:59)
9 Z* e2 J4 |" ]: P, h3-4 Flink编程模型 (11:33)3 S' V6 s; e6 j* f
3-5 延迟执行 (04:00) K5 Q4 M& C1 L4 h& {/ d! \/ m8 `% l
3-6 指定key之Tuple (07:15)) J' v) L/ ]; }
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
) h; q! y: Z: D6 M! y* `' r3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
" {% N4 X; U8 P3-9 指定转换函数 (04:58)5 q: R8 o5 P M; b( [1 `. S
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
4 q% U2 S( x! U! i
/ N6 H' a9 J- u+ |" O& g7 e- r第4章 DataSet API编程1 ?9 _2 T* G$ ^! g! [! \( Y
4-1 课程目录 (03:03)
. v7 I9 t) t( Y: C5 u8 l/ B4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
2 I) J# s& V+ ^+ }0 ^8 m6 P4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)$ U" F$ D- b0 Z2 X2 T
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
# G# V; h6 w" J; F4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52), w+ b7 g, ?6 e
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
5 B3 Q5 h- h) l3 V1 U( ^4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)+ c6 ?: b& V/ ?. ^9 A+ U6 h
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
" c( L/ q+ {! A; |/ D4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
+ x* I# D, A# a* x0 H" M3 R4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
* q/ Y1 l+ {2 `% ]4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
; R1 ?' X, z }" F/ @4-12 Transformation概述 (03:24)2 c c6 k& l' ^7 N$ c$ w
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
: u d8 I# d: ^' R* e4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)! C u, f) t8 H" r
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)3 O3 M% S, m) n" C
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
4 H7 D% ^6 g0 R# ~4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)/ \, a1 h( S: U
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
9 Y- _: }* w7 n$ {+ t/ P w4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)0 Y$ y1 Z; A* y9 ?3 E% v
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)8 q) |. t- o0 a3 \
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03). u+ Y: y! ?- {1 H& A
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
6 U. r4 c& y; ?. p0 t& A# d; t4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
* O( D& F, V( b6 i/ @4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)7 x6 R2 s! E& u+ l
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
1 c+ D5 Q, s1 s- @& ]: a4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
& ^7 b6 B4 i- t9 b: I* m$ v* |4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
& ?& D2 M- [0 a! w4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
: Y1 m; c' o/ T6 ^( y) R3 t4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)6 V6 R3 s- N3 u3 W2 K3 t: \6 `
4-30 Transformation小结 (05:56)
. _8 n* E0 n& d5 R4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)$ O! M% ^* o2 Z3 O3 o6 c
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
/ e0 G) D: r5 N/ h8 C9 H4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)) |9 V( T. X$ C3 h# r& R: I
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
) f- k- f% q& N" `1 i* U$ V! S, a4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
. Q% O" {' d0 ^4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)5 t0 Q! k8 {% Q9 _ m/ r0 a' ~
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)0 p6 \8 F4 T' R
4-38 本章节小结及作业 (04:58)& G, q, l. y+ T4 [* s% j% I
" L2 _2 V- I, R* \
第5章 DataStream API编程& u' o/ x/ G( Y+ D
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)5 V4 O2 R+ X3 W: |
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
( s: q. Q- W9 o( ]+ O/ T5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
2 ~0 a" @% y: N1 d, O7 o, h( e6 u5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)1 w8 O( M5 Z. C) G) i; D; N: n; V
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19); G6 V5 s6 v3 q% R
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38): e4 P1 E8 W" b2 {$ |$ A5 A/ P
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
# N. K* f3 M- M, U% C, p5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)" O* O( j" X7 V* V
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
0 K' H9 ^/ J+ }% |, g5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
3 S; j6 {9 C; c( P- N; Q5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)! c% [$ v; l# Y, v6 G, o1 {' u
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)# R1 @. @3 ^! n! k* X9 q/ T
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48). V+ E9 m" r4 O, i5 _) g0 r
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
% o* [+ Q7 C( z& c. m4 C" ?: o5-15 DataStream API开发小结 (02:58). p( R5 s/ j" n0 z0 b: m/ [+ B$ O
5-16 作业节
1 Q6 p0 c6 u& v: w
: Y1 m4 O/ Z: @5 S7 b9 i" `1 [第6章 Flink Table API & SQL编程
7 f. N7 ]7 |' B0 N; B) H6-1 课程目录 (01:48)
9 @6 B' N$ C; m6-2 什么是Flink关系型API (09:05)) H$ @- f: r0 [9 c$ ]
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
5 r; P' p ~' h& ]" O6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)4 ~. M5 x+ D& W
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)0 n, l+ c1 n6 p) D" |" c
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
8 J, Q" s3 n. J
6 O4 Q1 p: f1 x第7章 Flink中的Time及Windows的使用
) d- T/ Z$ H6 c. W! K& }8 x3 h7-1 课程目录 (02:21)
3 v5 G% ?0 ~* e+ z7 b" N- o, K3 V0 i7-2 Processing Time详解 (11:21)
: y( ]& W+ @ }" C3 ]* B! v# e6 B7-3 Event Time详解 (09:35)
* W# e6 l5 n' f7 b; \ U7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
3 A4 J/ J7 K2 S* q; l( D* }1 ]' G7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
! k! i+ U/ A$ @7-6 Windows概述 (07:00)
# }! ~2 c* G5 k6 a/ n* H% C/ p7-7 Window Assigners详解 (07:16)
1 h9 Q) G8 O5 Z6 S* H R7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
( x4 W0 a4 g. e; u5 r( O E; e7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)7 N3 z- P! i4 l
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)9 U7 Q' q- e0 G
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)- P8 H0 p6 y( k4 K0 f; k
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
4 E2 d3 H# I) I! f [/ o7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
8 e( m$ E4 P7 n7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
" u+ P. n5 {) p2 {& n7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
* u4 ]- A& X+ I" t! U0 v7-16 Flink watermark概述 (02:32)1 Z8 u' L& q3 V% |
7-17 作业节
6 Q, c U6 r7 J) o: Y7-18 作业节) u& I4 ?! T1 f1 Z) ~# j
; d" f" J. w/ g4 K# B e& c% H第8章 Flink Connectors" K8 {- G6 K; O" @# k) p: @
8-1 课程目录 (02:16)
, V. n8 o2 _& y# `8-2 Connectors概述 (03:31)6 a+ |# t4 @2 U! s1 `& K
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
4 l1 f W% A% [ I! `; ~. B8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
4 p1 T9 g+ Z5 W: K2 D) A! c) p3 M8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
/ v1 }1 o/ H7 J& O1 U8-6 ZooKeeper部署 (05:45)6 p0 Y2 @2 `" C2 Z5 ~$ J: U
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
" C# n% w' S' E- M8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)2 D; d& A) x9 T! \
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)0 H1 O) [* t5 p; m8 V2 `2 y
8-10 作业 (01:06)
5 v* h1 H6 U& x) A8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)' ]9 ~! D$ |$ v/ w, C; v
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
$ \) i: G! R& D4 `
) ~3 x8 v" v* |+ d第9章 Flink部署及作业提交
8 n% D, e. i* N/ X9-1 课程目录 (03:06)) U1 @8 y5 d+ D
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)# v) ^5 q# a" w' p& m2 d( N6 e
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
; w8 r9 t$ u7 V. [* W# F9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)" o0 F' d7 C# ^" L O
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
1 e! x8 [" C: [( l9 g! w; l9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)3 O5 p. l4 S: o8 c ~7 A
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
4 N9 P: r) J' Z9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
3 Y) o5 G4 h) G1 a; Z& o9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
3 r2 l- r( j, F9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
0 {$ g! t0 k8 ?) R9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)- a. O+ C: n5 {+ A
9-12 本章作业 (02:24)
4 x' H. d6 r+ [+ [0 _5 f' `2 [' [5 Q% }% g& C
第10章 Flink监控及调优
" I3 w3 b0 c N) f$ P6 i10-1 课程目录 (02:21); |& z/ c3 L, n1 B2 P
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
5 W5 U2 O/ l( h# q2 A" _2 c10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
- s" T* Z+ T7 @1 a; N0 D- V/ r7 @: k10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)+ v* F) ^6 M, |( N5 D
10-5 Monitoring REST API (04:11): b9 w& R; j1 c- @$ @
10-6 Flink Metrics (10:20)1 `: e9 z0 P8 W$ | p/ h Z
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
* f! z# _& @6 `) M+ @$ a. x+ M$ V0 ]. a; L& m: P
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战1 l. ?, [; N. R6 H _& z4 e
11-1 课程目录 (00:56)( D1 F3 K* F4 C! ~ Z
11-2 项目背景 (04:27)6 h+ [5 b# G/ ~ K: `9 o2 z
11-3 项目功能需求描述 (03:46)
6 H# n3 A$ B1 I# b( [$ a* U/ `8 Z4 ~9 e11-4 项目架构 (04:00)
1 P$ N8 P" x" t, b/ x11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)1 E7 {5 R, g$ @3 z8 f: x
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
3 B4 J6 v( f7 h6 V# Z11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
8 h* u3 X9 w$ e! t b11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
& t5 |4 ]2 t, j; o, E' u5 u11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
/ [' J3 d) P/ J* _5 Q! O ]11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
; q0 N5 Z, B( K! e11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
5 D) u3 X0 T) U, z. Q11-12 ES部署 (04:25)
5 Q' i- e; ]# v, T11-13 Kibana部署 (03:31)' q$ U# `, c7 E$ B9 d
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
" z6 g1 i( z# m7 Q11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)+ x' S3 O: o3 q( D
11-16 第一个功能作业 (02:02)& ?0 ?" X: i9 B, [
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
. a" p7 b. A; O1 ~0 w11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
. w0 w( X* V6 z+ ]8 t) C" }11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
- L* E! p) ^/ Q% c! o/ x# |. J11-20 本章节总结 (04:57)
& a X& L/ j$ [" e3 G11-21 作业节
2 k: K' }7 g4 x( A; U! K11-22 作业节5 c; l3 i; i9 Z3 b' E$ `
4 t, f/ U! w' t8 L% ]7 H
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