, N: P- x. a9 N
7 z7 R5 f% E4 K+ q% e7 V. _
〖课程介绍〗
% @% R' B) {6 T: 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。. b; C" u( P8 y |5 T: [( t2 j
, q# d' i/ e$ C* x6 e5 ?5 W〖课程目录〗
' ]: X( ]+ t; u2 _9 ~8 l, E第1章 初识Flink 7 U* }( O, n0 |/ b1 ]7 l- X, ]
1-1 课程导学 (12:01)
! ~* I9 h5 G- S3 S- m( Z1-2 ***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）, O: y2 U* C) l5 X6 r
1-3 课程目录 (01:28)& o/ O& v- W) u A0 M3 w
1-4 Flink概述 (12:52)
2 V; s p! g) I+ b* c+ i" R1-5 Flink Layered API (05:13)
* J! T8 `8 J9 S; g. z% f% l' h1-6 Flink运行多样化 (04:49)( i- `7 }6 h) p0 C/ r9 c
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)- {) T; u% g' P$ Q+ T5 W
1-8 Flink Use Cases (03:18); [, c6 {9 \6 d
1-9 Flink发展趋势 (02:12)% i3 u! g: L8 h, g- U) E: `' o( B) e
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
0 ]) Y* X5 S) y+ n& e+ @. A% f0 f8 W( t- w0 k; t* o, f
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
2 s, Q5 L; {3 Q2 Y9 z6 T! x( I% S2-1 课程目录 (01:36)
7 ?( p6 ? [: i, c- j, k2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)& s" h+ J7 }2 c1 F$ M* R! ^
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08), E7 T$ ]8 E! H' a4 P _
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
" [" ], j+ d# B9 q2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)7 @+ i5 w, l' b+ N8 n
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
. s9 j9 u( Q+ M8 T# o# g6 |2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
4 @6 E" y2 M5 F- P2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35) Z3 g0 h v# r0 G2 J* \
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
7 h$ x0 E! q9 [; F2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)( z; ?6 Z O$ s; |" C/ V# H
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)+ |8 M- M9 t7 T2 F! t0 H7 w
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
3 g& ~0 m9 P. l$ D) A2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)0 l9 O) |$ n% |+ n$ y; |
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)- u" ]/ g9 h& Z3 K
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04). h; f, }, U* \
2 O5 [6 z6 i+ Y+ B8 a' b: _
第3章 编程模型及核心概念# x7 G$ g! j) O& L# U) c
3-1 课程目录 (02:05); N; g: G/ ~8 D5 T9 [9 v
3-2 核心概念概述 (05:19); d0 K8 T% Z7 Y
3-3 DataSet和DataStream (05:59)5 D ]3 l- o5 L6 E
3-4 Flink编程模型 (11:33)
; {, V7 {" v% y/ y0 J/ H" b3-5 延迟执行 (04:00)6 G, S- h; s( E* J R
3-6 指定key之Tuple (07:15)
* N, f2 m, s& w6 t# B4 }3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
) w+ k( T2 W$ m: b- [$ H5 |* K3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
3 A2 i9 u6 d) d7 W/ _$ O3-9 指定转换函数 (04:58)
! G2 {0 a0 t7 `$ ^3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)" ]! T, r0 |$ ^! I$ R
* L& |, ~# H& D( h# r% j @) c t0 P第4章 DataSet API编程
0 T- h- r9 j [+ J& Y4 z* W" R3 b4-1 课程目录 (03:03)# ?! H% y" z0 D2 J& e1 ]2 u
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
, L9 `4 i: H6 m% r) ?4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)2 z% H3 k1 x. z* K: \
4-4 Data Source宏观概述 (05:39). w0 m& t' `* R; g- N; s
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)+ l2 Y, V' H2 S* b
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
! P( x' c+ ` R% T+ I3 t4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34) M/ n I) R6 F3 {% o% A
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)$ ^+ A1 E2 E. Q: a+ {6 P
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
2 T+ ^" F0 Y/ U( A* p4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)1 ~* O; s* Q# i
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)& ^/ U0 P: c7 D$ E& G/ o- w2 q
4-12 Transformation概述 (03:24)" D$ i4 k0 Z& j9 N
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)# u7 |- _! t) t3 L
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)6 Q4 m* \. S- n
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)5 s! ?5 [# c8 S/ ?0 ]
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
# v3 }- y5 U8 ^- u; J4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)- P; `- C' P+ V* u
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
- M+ g- B0 R) ?% H& s' C1 t4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
9 d; J! ?3 [7 }& b8 B1 a, @1 J4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
: q3 H3 G' K7 o- r8 }7 M4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
/ @# a* K/ k1 | t& Q6 a4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
, N$ d1 q# t' z4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
; U% ~/ t y! N" ?( O0 y0 X' u/ A4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
: K- x* V0 d7 S+ i( b( P4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
1 D. C( E8 v5 ^/ x1 L. B4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
! M) P- d" ?; g, p. r3 O; V4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)7 ?! Q: G6 c- P: C! X
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)- E1 W0 K6 r; g% h& H! Y P
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)7 C3 l& D2 ?) U" E8 S$ x
4-30 Transformation小结 (05:56)
7 B: S u* L0 z) F4-31 Sink函数Scala实现 (11:06), b) h0 {/ j1 q; C" [* L
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)' I- n+ B1 z- a. E! Q% k/ P: O3 w
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
* g3 a6 a# e( _8 j. `4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
4 s. o+ X1 d3 c4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)) M. D. L9 Q$ [. P9 O& o9 Z* \# |
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)' Y, C( n2 u( ^% I
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
$ f& C8 l; J; I9 {9 l4-38 本章节小结及作业 (04:58)
9 Q$ p& b" T" \
: w0 W$ v7 Q) N9 n) `" F+ V第5章 DataStream API编程$ g q) H$ x9 _9 {4 m2 Y
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)8 U) y/ E. a( C) S6 t
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21) F( g) Q# u3 I4 X, C7 E
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)+ b6 @+ c4 B H6 F, I1 c3 C8 f. H
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09); v: c, F2 u9 u/ f5 J7 R y
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19). ? n W( ~" B/ E, e. K7 N
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)" `. K$ u5 @' k; f* K; O8 ]; B
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
9 |/ S0 E, @2 S5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
. j3 c& f! P+ h* ~" J8 V/ `; C5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
$ i7 ^$ ^0 {4 q8 \5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)+ o& {- @4 k. t& r0 K9 `' _" c5 P/ Q
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)2 Y- M3 w) o7 X4 L- h) j
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
9 ~# ^2 B* p- {, X9 A+ H8 I5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
, `2 A" j; _. ^/ P5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)& x+ F: _# W( T- B! N: r
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)2 D. n x4 a. E" S7 H5 t
5-16 作业节2 [6 C9 z; t' N, T- N. i
* T- U. |5 e' [* d6 s
第6章 Flink Table API & SQL编程
4 d" b8 I! I; y% S4 I6-1 课程目录 (01:48)
) ]) ]+ d: u- L1 q/ p6 C. N6-2 什么是Flink关系型API (09:05)' `0 g$ M4 ~( z* c
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)* a" h! m) z8 S! o2 \1 E/ T3 m
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)' S- Q4 |; O' \( t( r
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)3 {, O' q% u' s/ a" k' [3 h
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
* R l5 ?$ z8 m4 u" O7 |7 ^! a# P$ w0 w
第7章 Flink中的Time及Windows的使用
2 x7 i. e9 P% i" P! r* Y& _$ K7-1 课程目录 (02:21)
" J# \. } m( c- c U: z7 P7-2 Processing Time详解 (11:21)' L$ o- f& X0 j/ A9 Z: |
7-3 Event Time详解 (09:35)3 q) m5 z( N! Y4 ~+ c+ H/ g
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)1 f, d+ W c5 X( e5 ]
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
6 C/ l7 a! T/ B$ `% i7-6 Windows概述 (07:00)
1 v8 ^ I- `) [, H0 ^, R" y7-7 Window Assigners详解 (07:16)
, q* E# K9 U1 u$ u4 W$ N7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
" T3 J0 } |7 w* e3 x6 l7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
* H; W( W1 f7 o( h0 T7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
' L% W$ S9 E; u7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
, Q2 J/ c; W9 |9 z% k- e" Y7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)4 j" n# _9 P# h( n8 Q
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)2 \, C# h2 \& F7 A @ g& }" c
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)" U2 Q* G- D$ O& ~7 ~
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
: m, i0 q" p% d9 o7-16 Flink watermark概述 (02:32)
% P& G) x5 {0 [+ f* c( U7-17 作业节# s/ ]0 L* b+ R4 d0 G! h
7-18 作业节 W* Q5 Y$ b9 W! M2 a( Y6 e
" r: H/ x! j" e1 R* A
第8章 Flink Connectors8 j& E& N+ p' b; L5 R" u
8-1 课程目录 (02:16)
( P3 ?2 k+ u) s1 a8-2 Connectors概述 (03:31)" _* W, W6 {2 Y" m
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)5 \9 A- t: ]2 Y2 r! k: k" g
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)( K5 ?5 m5 C: X# V/ ^
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)5 g& q! e) G. u F) s
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)9 r* P1 H/ l# @7 N6 @3 I
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
1 y4 X4 e v. b/ R8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)5 e$ G2 a: ~& Q- [0 n6 I! E m1 O
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
6 Z# E9 h5 s. A) p8-10 作业 (01:06)
" W1 l ]/ Y7 d, \& r8 D- n8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)( W! M) M9 e8 h% s t( J5 `
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
% k7 L+ n5 o& R) w& s# ^, ?3 a6 x
) m4 B. t6 M6 z( i第9章 Flink部署及作业提交
6 U) J& h; V l8 r2 e) M9-1 课程目录 (03:06)6 X( _$ |1 n: l: v9 Z" n
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
) {& O( g% q$ r5 L. H9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
4 M3 t, ?3 g8 o! \* n9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20); N$ d2 O! n! n- C$ i R
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
' q% i! p0 c: w- f% g2 j$ C1 _5 {9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
9 O1 u$ U4 A/ h) n2 H; F3 b! S$ M9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
% L) g9 G7 u) ^9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
5 A4 B( A4 b1 l% y5 b( o& `9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
8 i* i1 S6 d. c M1 D; i N; J5 R9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)/ {; H# p/ s: h0 Z. q g( {: a
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02), U* G& U, c% k( P/ F+ R
9-12 本章作业 (02:24)5 w" u) \9 ~$ z, y3 h1 Y
+ S9 S! L2 D' Q# z8 a! H( L
第10章 Flink监控及调优4 ^+ l5 X/ e3 ~( w2 c4 C6 p! ?
10-1 课程目录 (02:21)- j3 A' H5 a5 u0 Z( E6 {
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
8 v+ R% {" a. F7 I10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
: X- T- Z" P/ A P4 u2 f10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
& V9 E# H, a% U$ h+ M# `; y10-5 Monitoring REST API (04:11)
( B* i& H( L% Y6 n, s' T10-6 Flink Metrics (10:20), d! o+ U: E# z& B
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)9 [4 h5 g+ W$ U# }
& S( c3 q& l# `- G3 }第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战- j) i5 N$ |6 V4 h- I: C {% F
11-1 课程目录 (00:56)
4 G1 A9 a4 a4 J. C" K$ A L- K11-2 项目背景 (04:27)
* B1 u# m7 I; _( j( |11-3 项目功能需求描述 (03:46)1 ^2 e* }- Z# K
11-4 项目架构 (04:00)
% e0 T# T* B5 C1 u11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)% P# k6 j+ H+ o$ b6 f
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)# m3 `8 Y+ o. E5 c5 M
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)- y! }, E* z3 R9 [! A- I
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)0 [1 h- ~$ O. h' b% M' Z
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)) C) a6 `3 P" D! m2 S+ M
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
$ B# j6 S" K# o11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
) q2 j5 ^3 R" W) m: c11-12 ES部署 (04:25)/ v( A8 m7 D. {) U
11-13 Kibana部署 (03:31)+ B* X- u- B" g- }: S( \& q# l* r
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
" b' E7 S9 i0 b9 n11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
# N; r j; z2 t! {11-16 第一个功能作业 (02:02): O4 Q! O* O# m5 M
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
; d. h6 j5 T4 c n# w11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
: L$ A( }) \2 t0 m11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58), v! D+ \8 _( M: _. o: }( B
11-20 本章节总结 (04:57)
g L1 C9 D! S$ P T8 \3 L* ~11-21 作业节( A6 I$ x: R* ?' z& d0 H
11-22 作业节9 L' U8 X! J' f4 u" n
2 R9 S2 C8 ^2 N+ x〖下载地址〗" ]% B1 g* l3 k/ J; @
% b. B& I9 {0 ^; f( b1 |, d
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