+ ^' r y/ [2 F3 r
! e# @% f1 D0 y8 S! \: K
〖课程介绍〗9 c' l* E: _ }5 Y6 W9 h
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。* |9 I7 p: p: L- u
. X( r. [* O% U3 H〖课程目录〗1 ]& j% i. D, { C! E+ Y5 S
第1章 初识Flink
9 f* _0 z4 ?3 C- I3 n* E9 F1-1 课程导学 (12:01)* i4 e$ ?; e6 O
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）9 {6 A: \' ]& k) u' c$ L
1-3 课程目录 (01:28)
" L2 P" Z9 N! p9 a$ W- N) @4 ~5 w1-4 Flink概述 (12:52)
; m; i6 w9 x7 F! [+ X1-5 Flink Layered API (05:13)- n9 Z8 Q5 b) d# {
1-6 Flink运行多样化 (04:49)0 z$ J/ y" X# s0 t/ P( [) ^! u9 w/ B
1-7 业界流处理框架对比 (03:21); j0 f- q% X' y0 c! C
1-8 Flink Use Cases (03:18)
2 J/ @ V0 G' ?& x5 b1-9 Flink发展趋势 (02:12)- m7 l, t3 _7 u9 Q
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)5 D% g$ d3 M# r6 Q/ W
. v+ X( t7 t2 G( e9 x: W
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
: R5 i6 D9 }' ~. y( i, [2-1 课程目录 (01:36)
8 b( [" @9 T% i/ M/ m2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55): l9 w& n$ W/ t- W2 M4 K
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)* X: Z& i; d: k7 S1 w+ Z
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
1 ^2 O- n5 C* h2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
+ M( I4 P8 }' I1 b2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
) B1 [. N; \$ O$ g" [0 ]2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
! P& ~5 U- ^% E2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
$ C* w6 r2 {8 {+ I6 ]0 J& @2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
" {* i' a) N g$ i; m2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
4 h7 h9 @: v. j8 C9 x5 b- ?2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)0 R- G6 c4 a/ S6 G/ h p, l9 Q
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30) d. ?+ |! |6 g& t9 Y
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)$ x: k; U$ H8 N* [6 t P/ W3 p
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
9 x# |2 f5 s! L: Z3 f \2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)+ ]* I3 M6 j9 Z( g9 v1 H# g
p& _4 m8 f) f$ m( n第3章 编程模型及核心概念
3 l; ]6 f$ H K% n Y ?3-1 课程目录 (02:05)
' z9 P, C* H; G% J% ]3-2 核心概念概述 (05:19)( J' z# a) l( V+ {% j
3-3 DataSet和DataStream (05:59)9 b' \! j L" M# I) @
3-4 Flink编程模型 (11:33)' U& Q) r6 k. |. O1 ?; ?
3-5 延迟执行 (04:00); Y2 q7 f7 t) V+ y& \9 n
3-6 指定key之Tuple (07:15)
& C: I- f8 ~) |9 h( E" V4 M- f3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
, R1 N% n3 z( n! Y" b' [4 f' }3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)7 N" G' H# O8 a% n1 Q, J! Z2 H
3-9 指定转换函数 (04:58)' i! n( h @0 b6 v5 o, F1 E) s
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
7 G* v- r, k! a) q, I" v2 s2 d$ n5 P* ~! l. d( {
第4章 DataSet API编程
- M# a& I& K W) x8 j4-1 课程目录 (03:03)
% h" O$ i1 Y* V" N, g4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
4 q! Q9 U( h* ^, G# ?5 M4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
- L2 Q* G- Y; o. F/ T9 n# D4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
) F( X8 Q3 \' v9 R4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
" v# Y- D( ~ J' N& [4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)1 J' ~5 [5 D4 U2 H6 _1 j) T
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34). t3 X% ?: q3 i4 n& ?; ?1 B
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
+ ]: G& q( J! `* i1 ]- O, W4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)6 I5 `1 T$ X# b& p
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16): x" l) D: t2 h& ?
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
; A+ h: u3 ^8 c; G& T+ U4-12 Transformation概述 (03:24)
1 P' ^8 o5 ?0 T( v" p4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17). e7 K( _, M7 M
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)5 c& S$ |, R* C) `: e
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
* l! ?5 i) J. o/ G' K+ O4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
7 Y4 Y0 K6 W7 a E; ?3 h4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
# @& x3 d& d' K7 d% B1 X4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)+ _ u7 [; [- I- j* |3 s
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
+ Y& I1 \4 s+ ?) F% s! H$ T2 k( c- V8 X4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
P9 E- o7 y# O5 s A/ A( w, o* X4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)9 m8 f w) L+ ^6 P; u: J
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)+ J+ I0 O6 N$ v9 O
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
j% x6 M9 P \8 ?* B0 H4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
$ t/ h- Z5 K: \0 C$ h4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
" m2 c7 }( {! E+ u ]4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48). }$ D7 D; J, p1 J
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
% Z/ d" z1 J. }4 R& U; v4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34), T( q( m" T2 G) A
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
1 S* F- Z; U& T0 b! y1 c3 R) ~/ Q4-30 Transformation小结 (05:56)
: Z, G0 ^! ]# ^+ i& _4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
5 H0 Z7 Y& _( `0 v% M4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
6 a# h6 q$ p6 |# _% O: e& p8 ~4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)2 k9 M; M0 L2 l# J, p3 o
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
, q# ~+ c& |" W9 J, L4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53): F4 S1 E4 g9 ^& g5 I* M3 W
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)0 O) ~' b2 k, c, {, Q
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
- S# f* n( [; Y% |4-38 本章节小结及作业 (04:58)
2 F9 ?% p: ~ k# @1 F- d
5 v! E" Y5 h S2 C第5章 DataStream API编程* x0 a- ~1 P1 [. j
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
5 j# G# ^6 q( U( [* s8 j0 e5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)# B- g4 \- w+ K; e+ X6 G7 T
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)- ^% {( M4 ?5 e6 R
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)! }/ c( S/ ?& U: I5 @
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)4 g. V. ?4 I- a! y0 F0 d; V9 _2 H* }
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)0 A# l, O# P& t) B' @
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
$ s9 `6 O3 A9 b% C$ l( \. {5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)& Z' ^( ^2 m& b3 N
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)' u4 F+ g& w- C6 ^5 X( u
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
, D9 c, I3 k; n3 B6 W5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)! t$ p/ q2 G8 a1 G0 P" W8 E' o5 C" v& ]
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
7 x; ?& f* C! L6 L+ e* K4 b4 E5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
) g5 E! }8 p3 F, U6 n5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)% H+ u4 h K. f) ], r1 J
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
1 `6 l! Y/ P: W. o& I6 `' Y) b5-16 作业节/ X3 ?7 b" h& E Z" P. T r7 Y
2 y( q4 ~0 H* s$ K; o: H
第6章 Flink Table API & SQL编程
; q, t% d" \2 L* ~1 i/ E+ x0 ^6-1 课程目录 (01:48); E1 R: u4 ]& W7 P
6-2 什么是Flink关系型API (09:05). c* _8 g5 S J1 H. c
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)* Y. q( V, {2 p; D
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
# ?0 L G' x$ `% @4 x6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)& i1 i& L& G/ U# g; U2 f
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
+ H1 K- {# [ b; L% ^7 K) s& [$ Q. m4 h- k0 {8 h1 d
第7章 Flink中的Time及Windows的使用1 X9 D E/ J' j) R4 j0 E) _
7-1 课程目录 (02:21)0 p0 `& z: }3 r7 p) e
7-2 Processing Time详解 (11:21); V; @! Y6 V8 n7 E6 _+ v# i2 q
7-3 Event Time详解 (09:35)1 H$ _( a; s! _+ l
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)% t8 \/ X( ^2 h5 u1 b9 P
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
. o5 V. ^6 z, }9 O O; {7-6 Windows概述 (07:00)) K7 w: B3 f8 P" N+ ]( H
7-7 Window Assigners详解 (07:16)
- n7 W- ~8 F7 v* l9 {1 m3 x+ w7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)' t5 f: m9 T) K
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
! F0 @: e" Y4 K$ P% R9 l" k7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)/ a/ y9 t( U" T* D+ P6 t& y
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
3 k5 y( V6 A6 t2 K5 U) a7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)0 {1 y. C: g% J) H
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
" Y9 ?, Y# \" }- R8 W) ~% l7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
) V {! k7 B9 } w! D7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
; r) E. g- W, R8 I$ V; [7-16 Flink watermark概述 (02:32)! r7 V( y% n3 v; U' O
7-17 作业节
7 h6 x9 O( h' r# g$ O% Q% B7-18 作业节
( F+ Q* m- I$ Y* ?; \- @7 R& N( p2 R4 ? d4 {
第8章 Flink Connectors
- _0 ~5 Y5 r; t: l8 z8 E3 I8 R1 Q" j8-1 课程目录 (02:16)/ d6 Y9 V# y0 Q6 i% Z8 T3 y. a0 l" J |
8-2 Connectors概述 (03:31)8 o" x, L& W; u" Q" ]
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)( Y# a8 u6 C) h: V* N( T# g1 m6 u
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
+ w( \" J3 y$ P4 z. r* E8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
1 M9 U9 k% _; h* ~' _9 E# k8-6 ZooKeeper部署 (05:45); U: x, O r6 a7 b7 |
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)) V( @* n: x& D
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15): i9 T) w; S' I( \$ A$ b" |. W
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)# I2 a4 i6 [) y0 `
8-10 作业 (01:06)' x+ R* g6 _; }, n
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
! b. Z" u1 a; B5 l! y ]: x% X, Q8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
" \1 J" L3 Z& i. l7 I' A9 A3 p, T3 f6 L; R$ X, g1 W0 U ?% g
第9章 Flink部署及作业提交
" B1 e5 P4 B) }- r" _9-1 课程目录 (03:06)
$ T; c) p7 M) R$ _$ O/ T9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
" x4 L! d( u+ }- {& r: [( `/ I9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
; q$ O' ]. ^) ^/ ~/ i! x% D9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
1 \) z" e0 A H8 F0 h* R9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)8 [& A- e8 O0 ^4 q
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)2 m# J5 R6 @. ^4 ]3 E& Y7 ]5 P% E
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
& @( M+ O% P- k. x; Y6 X9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
1 R) N1 V I5 V4 a1 d3 a3 q5 B+ ^9-9 Flink on YARN作业 (01:13)- d: x8 n5 q! z$ C) f# X
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)6 B8 v6 S- s; X& C2 L8 V
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
% @8 ?7 }$ A4 v9-12 本章作业 (02:24)
* W c l1 r# K' R" @# p( Q2 ?8 ^/ U0 F" E, R- D- M' `
第10章 Flink监控及调优
% \- q; n8 t. g, u' [' J6 `" p( o9 N0 f10-1 课程目录 (02:21)! v& ?9 K2 R5 K. K4 s4 K
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)4 F# O4 [/ t& a$ v
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
3 T- F0 t3 T: f5 m10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
/ Q! l$ U0 f0 @10-5 Monitoring REST API (04:11); [" p. R z' ]7 ^: ^- Q
10-6 Flink Metrics (10:20)
+ r2 ^) K% T9 B10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
; X$ e' \% O; y4 i" j+ Q" Q& r( g% A. r
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
- Y4 d5 b7 Y4 o- H11-1 课程目录 (00:56)
8 d5 k- C% ~8 ~9 W# L11-2 项目背景 (04:27)
8 ?6 a$ u a& D+ r8 E$ M, P11-3 项目功能需求描述 (03:46)
* N1 p) Y- _: I11-4 项目架构 (04:00)/ E$ o: r$ M* h8 K9 a. e
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
3 e! ~5 P6 u) ]% o! b. K11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
! Q, @! i, p# O: g! J" k1 n+ K11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
& L/ L1 C, M4 Z2 ]/ t11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)( z& L2 m, N7 o; e6 v9 \! e+ p
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
% G+ P0 \3 w' h. {. O) ~; C+ Q& n11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31): l7 B$ O" m' N5 P' a1 w
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
$ j( q+ a. s2 _( Y11-12 ES部署 (04:25)6 c, @" W" p7 B6 \
11-13 Kibana部署 (03:31)2 L, U( c3 {) i; }& y& k
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
Q: l3 T- @# v7 L# ?7 x5 b* @. A9 J7 P11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48) r+ T4 G6 ~% k2 r( h; P
11-16 第一个功能作业 (02:02)
+ \) J+ Z% A; X2 R* Y2 v11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)2 o5 ]2 k2 t7 w2 M. z% P
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
3 L7 P! ^+ L$ s) V11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
- a# R$ D; x0 H7 @! P$ d: k! I11-20 本章节总结 (04:57)# d5 S2 @6 q7 d7 Y2 j) v( t3 ?! p
11-21 作业节
, Z& u. h# O& M. `- t$ j11-22 作业节. r- D h0 d5 ?2 O. @/ v
. [9 M# U+ A8 t8 R$ A% o3 j4 d
〖下载地址〗
% H( O5 r# H4 _4 ]; h! O$ A5 d
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