. s+ T8 R" Q. n) d7 E: H9 b1 @7 u E+ b0 d) v
〖课程介绍〗
+ x2 u) S& Z) Q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。
4 e, T/ y! Q& V, p9 S( ?; }
) R( M4 X/ {$ {〖课程目录〗4 C; W6 k, Q+ b {
第1章 初识Flink , ?3 F+ q; B1 v* q1 k
1-1 课程导学 (12:01)
7 \9 D5 O: @1 `2 c7 u1-2 ***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）
3 H0 b, s1 J: i3 Q0 Q U1-3 课程目录 (01:28)
' K" c* U, l7 s1 ^1-4 Flink概述 (12:52)+ M5 y/ l& A3 I. a' R; I# o
1-5 Flink Layered API (05:13); w" i( C. D6 [* m# q: j
1-6 Flink运行多样化 (04:49)
7 w3 |( f& _" `2 }8 G6 S. ?' c* ~8 P1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
2 ]9 Z" M, s& e6 v+ Z2 O1-8 Flink Use Cases (03:18)
9 D7 n; v& n+ }9 k- F+ ]3 i1-9 Flink发展趋势 (02:12)
9 e2 i( w* z6 w+ x, P% X5 a' H1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)1 i' Z0 N% ~0 u8 U8 f4 s' S
) _; b2 i+ I; \) k$ z5 Y+ P第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
. {/ n3 d# b) |7 U1 r2-1 课程目录 (01:36): q. S/ |/ t) v9 N# n, i
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
" `0 r! g: q3 z3 ^8 g/ @. K0 G2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)4 {. W% j/ W# D4 A8 `- s9 r
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58) H7 ^+ b0 q( _; r3 e9 ~* y' Z
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
" O I# E9 @+ j$ u& Y o' J2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)5 [$ Z$ t/ [' Y. Y Z9 {
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)3 y4 ~1 q a6 `0 u
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
W, Y' P0 H, {9 s0 t7 A# I' D* v9 V2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03). L& ^6 D: r! d2 p/ l5 ?+ g7 j8 w
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)/ |1 [8 {5 e m" }. F% g
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)$ ~8 Y% l3 o9 S6 Z) \ L7 n; P
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
* o( H' R: {2 c9 ?! S* U2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
% q% X6 _. k2 f/ d, j9 E( [2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)2 o, `9 K2 Y/ ~& n$ g! \
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
5 V9 E# i- k; Y
% c3 ~' H2 v: U: Y5 I0 f% a2 t第3章 编程模型及核心概念* T$ o8 }& \# T' R5 D4 l5 D
3-1 课程目录 (02:05)8 K% M, J3 n5 M
3-2 核心概念概述 (05:19)
* N1 A. S( C. ~5 Z% p/ h( g e e3-3 DataSet和DataStream (05:59)
( w" _- [3 n% v) D, W' u4 t3-4 Flink编程模型 (11:33)
6 \1 t( N9 f: C% b: S3-5 延迟执行 (04:00)8 |1 A3 C+ [9 [, q5 U J% n
3-6 指定key之Tuple (07:15)% `- n2 A1 n @8 W1 Q8 b
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)- H& O ]7 D! e6 U7 P( s% s
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
9 I# T) c: J5 q( _! @0 A. R7 O3-9 指定转换函数 (04:58)2 m0 l) y6 J& o5 F* s$ ^+ D# Z9 {
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)8 f3 \, W& S6 E4 S
8 q" M- f5 L# c7 M0 m) h9 L1 t8 I
第4章 DataSet API编程4 s( P, s/ F9 [. U/ C, E7 j
4-1 课程目录 (03:03)" p. i* l+ k& f5 s6 D7 O
4-2 DataSet API开发概述 (08:26): ?; w b8 u; ?! N$ y
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
# Y" Z, h h2 u) t' M& Z* |" h4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
t. ^( F. R# X4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
- I! i, C( ]6 u, ?/ T# X4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03), x7 |+ r& s* k+ x5 f, Z7 n3 C
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
5 W8 D0 a) g+ q3 l4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
* u' p6 t9 }- s4 p- \: o4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
6 l) p: q! @' a* o% O9 N0 C4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
- q! {% \8 e; c4 x! a3 {" F7 m4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)- I# ]4 ] X1 z' ^- \7 A5 s
4-12 Transformation概述 (03:24)% c+ L# ~0 r# S& n9 U% L) ]) I( |
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
4 U8 J2 O" o8 r1 p! ^/ I4 {5 L4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)0 T A6 j5 b [& t# {
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)/ z. |9 {' w+ U" N, b& Q
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
4 J) m; b! p5 L! p# f8 r4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
5 b. w' y k$ h$ P% S4 m7 J4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
; m/ Q2 W* u$ Z/ ~# y4 x" F* }' y4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)- T. A1 p, P) N- d
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
" ^8 L3 c3 ?% Z( V# Q3 ~8 X4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
, _( n/ \" W6 }3 J n/ ?6 v r0 S4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10) l e/ o7 v( {5 m% ~
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
8 `* ]& p9 H, D R0 g0 Q- G/ f4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)( L+ R- l: \( k8 u5 i
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
3 j: U6 L6 b, b4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)$ c; I F/ F( ]$ U1 H
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)& ]5 e* J9 Q8 X- A1 v
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
! n& O+ @$ W) ]5 f4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
) E& _1 n) W5 K+ b4-30 Transformation小结 (05:56)) _5 [) s# v/ L; o! p
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)/ d/ b5 e% B# P& b6 t" q% ~
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)$ A, o9 q6 D+ v# c; s3 [
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)! c& t2 u+ |: W4 p% \/ P7 M
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
& H8 [- I# W# P, m# T) K' t4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)% ] y q3 {5 s! w
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
5 v3 @4 ?' f5 U4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
- ?! o4 i* S' R4-38 本章节小结及作业 (04:58)( L% z; |1 D4 |$ C3 e' Q: e
6 Z: u$ f0 v# p, b' r1 k
第5章 DataStream API编程" d: v! a" v+ h; Y( m( \- N& W! C
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)+ c- q) O. I G* l$ V
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)8 R: ?) ^3 b: _& ~1 d+ O& \ v) U
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26) A/ e# c! `2 C
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)& \1 {" O7 J" y
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
# J$ \" }1 A' n8 P# r5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
( s' n* D0 l. L3 B+ d' W4 S5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
; o9 a, n5 b+ G- `/ h) I) }1 g+ t2 Z3 G5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)1 u5 q* ~- k" j: v+ p0 q, g2 X
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)# ]: l* o' P: J+ h `9 v
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02), C/ j+ z8 V; r0 S9 Z% E
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
4 x! J3 q0 s3 I! P3 B5 P+ U; V5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)/ q% t8 F* m5 I% T8 p$ j- `
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)5 ]' r- [/ @# I# n$ P6 G% Y$ T
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47); B+ l0 \2 W+ N! X4 g; e
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
; b! B, v) z6 T1 x% _5-16 作业节
9 A2 l" O7 e% Q( ~
0 ~9 O7 e J* w' `$ { ^3 A第6章 Flink Table API & SQL编程, M. H, A0 }: F# ^: K6 u" L
6-1 课程目录 (01:48)
2 D0 ^# p \/ ?: u6-2 什么是Flink关系型API (09:05); t; ]0 W- P0 J0 J; K' ~* ^
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
9 C M4 Q! \! k2 ?5 Q L$ B6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
7 b/ Z: {7 U5 s- z" Q: q# l6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)0 y8 _+ Q% L2 ?" @! [
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)( E$ s" I. i; q" X. G6 e
% v+ @* t+ s$ p7 w
第7章 Flink中的Time及Windows的使用2 p. f$ K9 F o$ Y
7-1 课程目录 (02:21)$ H2 u4 C- }+ b% ?; {; L8 c
7-2 Processing Time详解 (11:21)
/ v1 g0 T5 \% B) _. E9 K, W6 I7-3 Event Time详解 (09:35)- z* q) d4 M! f Z* u1 S% u
7-4 Ingestion Time详解 (03:49). q: O* q2 {+ G ?% K' e
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39) R2 Z0 ?* d D6 d8 e, \+ M
7-6 Windows概述 (07:00)+ W1 X" E2 Z4 r
7-7 Window Assigners详解 (07:16)3 t4 K6 u) W6 `; _+ ~' x
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
, g) i4 E0 Z- m7 {7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)- q! R* F/ o. l& D1 u$ h7 W
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)& o4 c# @5 S( z' i" M# `
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)# i- `" n; `# b6 g f
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
) Q x0 R+ T5 d' o3 ^5 m; ^2 y7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)) I3 `$ V4 S0 o# {
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
- p1 V0 [1 F' Z$ D# w& Q% R7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)9 ~6 x$ x1 t0 b* }& M
7-16 Flink watermark概述 (02:32)
+ p3 ~4 L8 _& T7-17 作业节
& R) H ~, | ?5 T6 P0 ^7-18 作业节
6 p5 O, o: I/ E( w1 x( M
9 D6 S: s, k% L( D1 N7 n第8章 Flink Connectors
" l8 L+ k2 i/ y9 N8-1 课程目录 (02:16)# G7 d. Q C5 |) X
8-2 Connectors概述 (03:31), \' d8 w; F7 A5 K8 ~
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
z E5 Y* r6 q: j" ~$ V# y8-4 Kafka Connector概述 (05:35) @1 T7 G9 A7 U( H, g
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)! w" U! d, L2 ]0 `( X$ S9 ?# ]
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
9 z; P$ c* t+ {8-7 Kafka部署及测试 (08:46)* o" N& c! Q1 V( j$ V
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
% h' g% b; e+ d/ }8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)5 C& [& t3 m! A' O
8-10 作业 (01:06)
# v1 L6 ~2 U% S8 d8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
% u+ N+ f# o: _: N/ B' n! M. C8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
/ V D1 n0 I5 ]5 `- C8 _& j2 Y" C9 q+ ]
第9章 Flink部署及作业提交
/ |$ h* O& t" H* }. Z9 X. d3 d9-1 课程目录 (03:06)6 i p- a3 S/ \: X" L
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)1 g# K3 X, S% X/ b
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)* e% H t. W: S- ~
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
2 P0 z; B$ ~: l9 h6 A5 L" V/ L9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)0 b, L8 u' m7 u' c
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
$ L0 A8 u; J% F0 _& K9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
8 ?) ^5 b) J/ Z4 j9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
3 G; A) T- [5 c8 J+ e9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
: V7 Y3 _' M J6 {$ X4 {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 L& I d4 ^
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)$ J2 m' O1 v" t# D3 Y
9-12 本章作业 (02:24)$ ]5 z, P2 ]6 G* s( G
; ?* W- S j" x# ~" G+ l6 m第10章 Flink监控及调优
/ S# c& x+ M; y# r7 c( o10-1 课程目录 (02:21)
8 [& _- n$ H ]10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
4 D* q& Y2 [9 [- ]10-3 HistoryServer的使用 (03:13)& w6 _+ G; G3 k, P, o2 r
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
7 w3 H! l7 a# s. B3 U. {9 m10-5 Monitoring REST API (04:11)
. W7 l# X5 d2 p A+ X& R7 _10-6 Flink Metrics (10:20)
% U3 f d6 e5 K1 ?* k) h* @" k M( m10-7 Flink常用优化策略 (09:11)9 F8 x1 a! d" Y9 G0 h. x- j
5 A/ v0 ?4 G J; n
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战0 m' s& m" }/ g& r: u0 Y. V
11-1 课程目录 (00:56) p- @ w3 f# u( e1 [/ j
11-2 项目背景 (04:27)1 e7 R% E. S* @& y
11-3 项目功能需求描述 (03:46)3 _( s( A7 x3 f3 L4 n. K$ k. N y) u
11-4 项目架构 (04:00); k3 |# P, `5 Y) f( {
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
d* g, A& D1 o11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)$ ?, y& P0 F3 ]% @3 K. b$ S' l# C
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)+ m8 v3 ?9 f7 T3 u8 w8 `; s- c: V, U2 ]5 I
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01); I$ O0 S$ \& |8 d! Q3 |
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25); `1 D2 X7 A% C0 v* y" H0 A. r
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
+ i+ J, S0 z+ {" M3 v11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41). c7 }0 V7 m+ S. t; `
11-12 ES部署 (04:25)$ p6 ~9 P* Y) m9 D& j8 `
11-13 Kibana部署 (03:31)
6 ]' c7 o5 d$ }) [ P11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)8 n( D S( k2 R1 ?8 _3 q& a6 K
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)( G9 r) V+ c/ ?: c$ a
11-16 第一个功能作业 (02:02)0 X7 z& T2 a; Q5 \
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
/ m( i% _( n- r# u! y, \4 @11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
, s5 m4 x6 \0 J! p" ~11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)$ D& L$ S+ ^ U; c$ A( P
11-20 本章节总结 (04:57)$ z0 b; I) @- N; a8 L- k# I
11-21 作业节
4 r5 }: W( c! Q8 D: i2 B11-22 作业节
- g+ M; J3 a# @5 Z. I0 ]0 n2 Z; I6 h7 ?
〖下载地址〗
4 z: U& L8 Z; v9 |! ]* A) L# A6 G9 l5 p% m
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$ M1 J, z0 n8 P& ?
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