' c, z8 C. k8 {; U
. c' b" h2 f& A) L
〖课程介绍〗
' e1 @! L' o7 @' Q2 j5 J7 p2 K- v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。
( A$ r2 q4 H& W6 K2 H* f& i! m8 ?. {6 i; g
〖课程目录〗
" A" U( ~% b& E0 z% w8 H第1章 初识Flink
* @* a% i; `: U1-1 课程导学 (12:01)
8 t1 ~: L7 K% v- T1-2 ***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）( n1 F3 ~4 Z; T9 _/ i9 |- p" b
1-3 课程目录 (01:28)
4 `7 J$ S _ k% c: L' ?1-4 Flink概述 (12:52)
: F& E2 D# i% B1-5 Flink Layered API (05:13)# ?2 |* [( w9 s, `, T+ m7 F
1-6 Flink运行多样化 (04:49), S8 ]) Y! F9 j- n1 |2 m- _" o
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
# W/ E5 g. u# b8 A3 d1-8 Flink Use Cases (03:18): v$ w: p! M$ [5 k5 G
1-9 Flink发展趋势 (02:12)* u& L, A* b! f, O8 P( n- ]1 J2 V& K0 }" |
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)- {( _, N( [" k; Z5 g
, x e! ^7 |1 h8 \
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
$ H; e8 t6 z3 i1 ^1 v2-1 课程目录 (01:36)
0 b3 v+ H& H2 n2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)3 C3 b _1 I. n2 l, B
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
1 c4 S1 W3 p: l8 Z" V. p2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
$ w( f7 c, O/ O _1 X2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)2 }/ j# |$ ]8 p, d M
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)+ h' `+ l% i( h- m0 X' I+ T
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)' M1 p9 s2 \; Q7 J7 O# x' ?; h+ M1 C
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
' T: ~$ o0 w6 \5 c# c, ~2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
5 `; w, `' _9 D+ ^, T6 T, D3 n2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)+ g1 `" _( f+ l& y8 K; \6 L
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)& V; j# M! F N$ ?4 y( q
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
& G( H$ J; s8 E; m0 [! G' s/ Q6 b6 ^2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)" B0 C$ J/ @( n& _
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)* ]& v% _/ _* e6 y
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
/ k% e" U8 Z+ f6 F- ~, \6 M4 _' R8 ~, ?* n5 c
第3章 编程模型及核心概念9 l3 a; B! V- O: l0 A5 }7 G
3-1 课程目录 (02:05)
% W3 v9 y1 s% e% h$ K) P- v3-2 核心概念概述 (05:19)+ P) K; I: h! B0 w$ O7 d
3-3 DataSet和DataStream (05:59)% N g3 i c5 n+ p" Y e/ ~, o9 T% s: j
3-4 Flink编程模型 (11:33)4 J! G* O& P7 r+ y# ?. o7 y( q
3-5 延迟执行 (04:00)( `: A5 R5 Y* E2 \" [3 j, i
3-6 指定key之Tuple (07:15)
2 |8 \! |; m& [6 C; {3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
+ B8 I h% k6 z) ~, g4 g' _& x4 q i/ d3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
4 W# ^4 e1 I6 m# }' Q+ P! M3-9 指定转换函数 (04:58)0 f7 I1 k: h1 H$ m: ?9 o4 U
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)+ j J6 _6 B7 D, D" I0 B' j& Q
" K- \- }% L" {$ s% ~9 s
第4章 DataSet API编程
7 ]) f; ?6 T1 R4-1 课程目录 (03:03)
. I' g. ^' O: ]* U# J; x4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
0 k1 p: J6 Y4 C9 ?( {# w4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
( g: w7 J5 I/ Y4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
1 S' c; R& ?+ }1 _" ]4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
) ^, Z. z6 {. i7 i; N, o4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)" `0 _) E8 w4 l' f9 C4 ?
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
( P/ b' a0 S6 R4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
, n6 [" ^8 T: [! |0 p9 ~4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
, x5 N# d/ J) i4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
* ~3 V9 p6 O; r- n) V4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
6 r; ?& t9 l# v9 Q: v* f4-12 Transformation概述 (03:24)
6 [5 j$ H* h0 a" G1 |, L4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17), @7 o& R' _* h
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)/ W1 q& m4 \# r
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)" X( c- V. s% p3 Y9 |, ]
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
2 T0 w! l* ]& ~1 j; o7 i4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
! G/ _! @) [9 g, d) |; }4 A% S) y7 `' v4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
( G, S% S8 l0 a* C4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
( J* l [& V& q1 Z0 O4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
- E- c7 L _2 G' t; J2 e4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
2 M, ]2 T# e9 j/ b( `5 n6 x4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)0 Y8 x/ r2 Y# k/ ?) `
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
, ~8 @8 L% g7 w3 n4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
6 Z- l* J# i6 C% }4 A0 K1 Y4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49). ?* q3 F% }1 H
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)( p+ P% @' Z+ B
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)& S/ r5 w9 l! ?, H l4 O5 P# Y
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
0 B) Z3 s- v/ ]; e6 N/ x8 ^$ e7 }: p4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
: z0 S9 \0 A* } m/ e4-30 Transformation小结 (05:56)
' ], K# C/ p ^, J; r4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
' D& Z5 u/ {+ R3 w% Z4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
. g: I1 t: `2 p( |8 |4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
) u6 V, a6 K4 I7 n6 c2 f+ t! G4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)0 G5 k0 \9 b6 @1 g- g
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
8 N' |) p# T; t4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)& p) F8 @7 `: x8 w
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)0 W' z- S- i H% \! T: k
4-38 本章节小结及作业 (04:58)
& C) \" }4 B& v" Y _1 R; ?: e- O8 ~6 O2 z$ M1 z; |8 k$ X1 Z8 E* a
第5章 DataStream API编程
7 X- z$ ~# e- a; d) ~5-1 DataStream API编程概述 (09:56)/ Q4 }- b2 v% C! z, O6 ?6 ~; z
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
: Y; ~, V: I/ W8 d5 \4 K2 t/ l9 b5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
+ D5 \- B$ c9 o7 q; k5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
# g* H) d) y# {5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)" B: G: t; f" z# B( `' p
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)1 ?" Q2 u- G# Q* [* ~
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)6 {7 c2 K. J# p |' S! r
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
5 n7 Q: j2 Z4 `2 L% |" B0 G. q5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47). A0 |. }; D3 y- U7 l5 X
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
& B* l/ V" `2 r& K6 k5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
6 Y. a% ~0 ]+ Y' O5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
`5 Y: w9 x% w0 ?5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
, ]6 W4 D5 h$ f9 u) o2 K8 N5 n; V, T3 `/ n5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47): N, ]8 w- I: J
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)# ~* \! k2 P |4 {& R% x" ]; g6 `
5-16 作业节
. f; \" U; Q. n8 X/ A6 g! H. k9 J- j- u: r
第6章 Flink Table API & SQL编程5 B' p6 D- I$ L
6-1 课程目录 (01:48)# K V$ D; a( Z( C
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
; n% U/ X) B% |7 c/ g8 P6-3 Table API&SQL概述 (06:04), i: q) [! I: r2 O
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)% P+ E8 h6 F# B
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
$ T1 Q7 A' k: _1 X* S1 V' M6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
' G$ o$ z# z3 N. k9 k6 z; s3 ^ d. _* q
1 m) v; t% O9 `% B: o第7章 Flink中的Time及Windows的使用+ ?& b4 A# O5 l& U6 c0 L
7-1 课程目录 (02:21)
: M4 L" m) g1 V7-2 Processing Time详解 (11:21)
! j x7 Y$ _' N& R: [2 V% z6 r. R2 v. C7-3 Event Time详解 (09:35)
: C6 y$ M" s# A5 u+ W" q7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
$ D# W; g, t' r/ \: s* h- L2 U% }7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
/ s0 N! {: A' Z: R0 m5 V7 O7-6 Windows概述 (07:00)
9 e) A y! U E, D+ M7-7 Window Assigners详解 (07:16)
" R; M' l$ R# G' u% [7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
0 f/ n. ?* A) ~1 A; i7 }" y7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
& j* o# F T& M0 A7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
5 U5 \9 c. X% [, o0 A0 J7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)" o; J1 @- q1 j2 k1 K l' i
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
4 b, f, ]' W' {* v& p7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)/ n% ?2 o- {; I. p. G8 i
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
2 I& O- q, r" ]7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)3 o2 w' z; f- u: G( w% g+ `
7-16 Flink watermark概述 (02:32)
- i: G; w& L. x2 J7-17 作业节
2 f& ]) C* j) m1 w- o7-18 作业节
( e% }+ A* ^: r1 Y* L" |
. u. z5 Q0 q. J' J& N& s第8章 Flink Connectors
0 v) y7 B" r, Y" Q8-1 课程目录 (02:16): i6 G* t+ `. T: w7 G
8-2 Connectors概述 (03:31)! D) z/ m v% d% z0 U! p; _
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
) a _* c8 r- E P# s3 E( @8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
3 W9 b5 R! R" F2 k2 I# `$ R8-5 OOTB环境的使用 (06:43)( ?& p4 s3 |& N, @
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)% d4 }0 A2 u" @5 Y5 E
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
- t8 c0 x- Q! y& I6 b2 p8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)/ R* x3 U; Q9 ?5 I
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
8 Y z, r- T$ x& a8-10 作业 (01:06)
$ P+ ]$ p9 s; i$ Y0 Q+ j6 G8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
8 W1 b" ~7 ~. d' _0 w8 u0 o8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
4 w2 X& r! V% E6 Y! I' N8 D3 d3 p' c; g) m4 o
第9章 Flink部署及作业提交
- }' g3 V9 ]; U& y8 k% y9-1 课程目录 (03:06)
! f0 A. C- m7 Q1 W- T/ k) W; I9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)2 w; A- A* j2 ]+ ^
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
/ p3 k* H$ B# t5 J9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
. e& `6 p4 g& ?9 y& B* X) H Q/ T9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
3 [. U4 z8 t4 F& }6 s9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
5 K. [, w9 v* K9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)/ N( K" u) S8 _
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
# C0 K, D/ q% \+ p) u9-9 Flink on YARN作业 (01:13)$ N7 W5 I$ ?9 Y2 G+ o. C: h4 @
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
1 @* O& e$ _2 F9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
" i# p' L; r2 }. C2 j9-12 本章作业 (02:24)- b* ^8 B9 P6 ^- S5 g- \
$ `8 }, v1 m- V1 o k+ K }+ r" i
第10章 Flink监控及调优
* R, u% n4 w+ I7 |, s10-1 课程目录 (02:21)7 q( t4 G& S0 F: R- E
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)4 J- ~( D/ O0 F ]7 E6 b
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)) ]: S; V* i' k& X8 p: C5 i: f* T
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20) f& g. g8 o, J
10-5 Monitoring REST API (04:11)
. z7 F. r3 J7 ^% {10-6 Flink Metrics (10:20)
3 U' c1 z% ^$ p% ?10-7 Flink常用优化策略 (09:11)2 D) s0 J7 g/ h. h' g5 q$ }
y+ Q4 S( [* i: Q% z
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战1 L, \! f) o! |
11-1 课程目录 (00:56)/ N& @( u# D2 }5 K4 H
11-2 项目背景 (04:27)9 H- p' ?4 b* Y
11-3 项目功能需求描述 (03:46)
) c m+ Z' {1 d4 l! e11-4 项目架构 (04:00)) r6 z _3 v9 d; [* q$ O
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
, b E% E7 L$ K, ?11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
2 o1 ?% H- j+ l# z- x8 W11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)4 l8 `& e( v" Z1 H
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
. v% {: V7 Z# N" l11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
$ H; g3 j3 a3 }1 E11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)3 X3 d7 b) j" I+ X) h3 [' T
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
* v% k2 l E+ e4 b' P; O3 Z11-12 ES部署 (04:25)
8 N6 E7 p7 _2 A' Y% b( K/ o11-13 Kibana部署 (03:31)+ D! L( m I$ _/ D
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
4 n) }3 ?% k& q- d11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48); g# D& ~5 M- t1 J m: f0 O
11-16 第一个功能作业 (02:02)
# |' B6 @7 u! |" O- O& D. Y9 O11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)7 y4 A& w7 g+ D0 Z: M5 H
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21). [9 P- n1 `" J5 O; j8 O
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)( e' v' O7 g5 {! q- @" P' I
11-20 本章节总结 (04:57)9 S8 _5 v& _* g! D: m8 E, @- G6 w
11-21 作业节7 ~7 o# _& R/ s
11-22 作业节: E& o1 R8 E" \. |$ ?# {; k( h; `
! D" y5 N9 p' c& X T( K〖下载地址〗
- E# Z; \% R4 \$ W/ U! Q' J2 a% g5 S) ~: `
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