- v; F, w/ Z/ u* V9 ~+ d
' A3 d- D- Q8 \( I" {〖课程介绍〗
" F0 ?! }: p7 V5 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。
4 Z9 p9 o& B, d. N+ ?$ K; w& N1 ~1 r8 H2 B/ T6 Q$ ]$ N" q) r$ }
〖课程目录〗
2 I7 { U. r% L1 h2 x$ ]2 v第1章 初识Flink
7 z1 u: E- A" d! ]4 t, M8 C/ R1-1 课程导学 (12:01)/ W; T$ \* }" }% V; c; X
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）
& E e& n4 R0 Z; L! f1-3 课程目录 (01:28)
5 U4 A# x: [) [5 g2 g' m1-4 Flink概述 (12:52)
_0 H0 T3 B I$ L X4 S1-5 Flink Layered API (05:13)
! }; j2 P; l, ~ Z: H1-6 Flink运行多样化 (04:49)
* p& T2 Q& Z; r8 X% o9 K1-7 业界流处理框架对比 (03:21)1 p% a1 O. F" D `
1-8 Flink Use Cases (03:18)% I; ] { a% o$ `
1-9 Flink发展趋势 (02:12)* r; v% z3 t8 h' n& B# W
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
- g6 m5 \ \1 l% H$ `
- l; C2 x4 S9 m3 W第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
9 b: B; b9 }* V) f/ W2-1 课程目录 (01:36)7 `& d& J. G4 D! m
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
4 Z( }. v( G3 i- ^" u2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)! T, @' d: I1 M: b% t4 ~: a
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)! q+ r+ U9 j" b5 e: B7 X6 N
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
8 p `4 e3 i* Y3 e; D: q2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)9 L( \. ?4 |" b0 n1 @4 v; o
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
5 q- w; e5 Q& `6 y9 r2 c2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35). M. r7 e/ J( ] c0 `+ d6 w
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
. x. j5 M+ ~' H; r) g2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
, R) w% a$ k( v; {2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)) ?6 E* y& V8 H- f( ^1 B" l
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)( M- B+ \" C% B B7 V
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
$ q3 z4 G4 [, Y4 [2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
' Q6 E2 G' |( J+ ^$ t* c2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)- I# N& b9 X' @8 `; h$ z' m
8 w; @! t$ ^. m. D. w第3章 编程模型及核心概念5 h0 X, c6 V8 p# C$ U6 g
3-1 课程目录 (02:05), F" [3 i- M% h% J
3-2 核心概念概述 (05:19), F8 q2 Z5 ]" ?8 @
3-3 DataSet和DataStream (05:59)
7 n+ Y' I& }7 P7 l5 g3-4 Flink编程模型 (11:33)/ p) @ M5 S ]8 h
3-5 延迟执行 (04:00)
" w: N- n: s) h& N% ]* Y- [3-6 指定key之Tuple (07:15)7 K i0 K/ b5 i! |' j
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)- ^. j( m' w, X* l1 ^5 I) D/ [
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)/ O5 m3 F% X; y% K
3-9 指定转换函数 (04:58)4 T9 A# `3 @4 `+ }( F, V1 g
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
1 C$ }5 R y! D0 e8 e& R: |+ E
6 q7 y( S! z7 h% Y" f' O9 w% K- x$ T3 x7 f第4章 DataSet API编程5 Q2 ^) ^6 ]6 t1 T/ L1 k
4-1 课程目录 (03:03)
9 b1 u- ~# w& [+ p1 A J4-2 DataSet API开发概述 (08:26)5 F/ r% M9 t3 c
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
& U8 e. O# o" ^; J, g8 s- ]4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
% i6 S0 v0 [) U/ H4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)8 N( T( E. z4 c9 d& |0 k
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
3 l. \: V( j E( D4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)/ w7 p9 Z+ W" j; s1 X
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
0 i1 S) L. d" ^% V+ O4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)4 _1 E( h* G% I. p* ?; x
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
; X/ y4 M$ P! B2 }4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)' }& n2 T9 v' h( R" r$ t% X
4-12 Transformation概述 (03:24)4 n1 h: K( f* [
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)+ `" G) H9 @, ^
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
" {+ ^; S( d% m' _ c2 I6 _$ @! j( J4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)) T# r* C+ ~; e+ z" J
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
9 g( N- G" l: D5 L# A) O4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
$ A) ^/ u, b2 w/ y, a! B4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
: `3 L1 B7 _, _) t6 y) Y4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
$ _$ k' q) Y( ~* F/ Q4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
! e( |) \- l+ N2 O5 v. E; k3 D4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
" V# I$ S& N. B9 R0 H! D+ F6 f4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)/ s4 L! M/ n0 P( y I+ i
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
) m' y K% r& Q4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
! ]6 v4 S3 m, K8 m4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
$ X0 \$ X8 i% o2 J4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
5 ~2 L0 _5 T/ T4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
) n4 r; [4 w* `: v4 x/ e4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34); A3 E( O2 }. L- m# ^
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)6 C' m4 o3 F# l
4-30 Transformation小结 (05:56)
$ X' s# Z8 b: Y/ M- D" t4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
: C& _, W, U7 C; w) _4-32 Sink函数Java实现 (03:10)9 m y" a; W% o3 z2 J$ Y/ `5 p
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)) l% B$ r9 D/ _+ `* I+ ~6 Y' F
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09). Y" g( @9 \3 D; D
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)* y i+ _+ n/ `/ a7 J; V2 T7 _# e
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)! p" c) s$ N/ Y7 V+ b
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)4 h( O6 S4 S1 s: x5 b! }
4-38 本章节小结及作业 (04:58)8 T3 L9 ]) [; M, C, B7 I0 J
5 d; e6 R- ^0 \( W第5章 DataStream API编程5 S0 R$ @$ G/ x- Y
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)* l3 O8 r! J& V2 m. p8 q6 i, W k+ G
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21), Z% U% {4 B5 ?& G, W& m
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)- p3 W! j7 }1 M g \* C
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)* ?* C* g7 W1 C! r1 \9 p5 V. M
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
5 z" ~, v% o" U2 j0 J+ U6 o5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
3 r% k) e* @! S3 r* s n5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47) ]! Y7 F! r4 b3 F) B
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)& t( v5 z5 h4 T- b( K! b8 J6 }. c
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)& c% D$ J* G6 A% k/ b
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
% J, ]0 w, R$ T3 d2 _5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)& ]+ w, V* x2 ]9 M: ^" P' b9 C
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35) S# E& d( O: E- J1 x
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
2 i L& Q" D p0 O9 ~* `+ \/ I8 [5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
2 {- G# j3 V' u: q5-15 DataStream API开发小结 (02:58)7 T3 `+ t- o3 D/ \. G) }
5-16 作业节
6 R U+ r& {3 A9 r; E
- d# G1 K$ B* o- M第6章 Flink Table API & SQL编程
* B r& G+ @8 d% J6-1 课程目录 (01:48)
9 l. p% F- z M8 q+ C4 j6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
* O7 K: Q( v/ D+ L. X/ j/ k; q6-3 Table API&SQL概述 (06:04)+ p$ z1 d. a# o
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
4 a! S9 I8 X4 a/ d6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)# c3 h/ y& ?3 s4 v7 I, i {
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
6 ^$ h( A5 s% ]5 s; z& R6 u# I$ Z F, k0 q+ M
第7章 Flink中的Time及Windows的使用9 S* @8 b, M" p# w8 C$ k5 [6 C3 B
7-1 课程目录 (02:21)
' @1 p, R- Z2 v4 s7-2 Processing Time详解 (11:21)2 t1 y. l$ f% m7 \" q, d2 h; W2 H
7-3 Event Time详解 (09:35); V6 e+ g }# S
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)) Q4 K) E- H- c3 u0 g
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)7 t& o0 ~0 O( b+ D
7-6 Windows概述 (07:00): ~8 R: _+ ]9 V
7-7 Window Assigners详解 (07:16)
9 M( j# J6 |, F" B7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
/ V! x. K) j$ c8 o! F7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)! B/ P$ B& w: j! i8 p
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)! `6 D6 O2 p. O/ K1 G9 P
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
5 S" d4 a" r7 `2 _5 g. O" E6 S7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
4 n" a+ j6 g. w/ `: ]: Z7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
4 G* L Q6 a0 q' c8 y$ {% T$ ^7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)) X1 \8 W, z$ [7 V. Q& j& J
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
! I& b2 c7 `. ?+ b9 |; k: A+ q! x. u7-16 Flink watermark概述 (02:32)2 i4 ^5 y6 w! K4 E! m8 ?! S( T
7-17 作业节
$ s6 `4 d: D4 O) z6 ?: f7-18 作业节
4 C- t9 d7 F: p5 W( w- T8 P; p8 e& k
第8章 Flink Connectors
- a$ [, U0 K1 f' K* H Y7 H; n8-1 课程目录 (02:16)- y& }9 q& d4 f
8-2 Connectors概述 (03:31)
$ K- h& {# G! M( x8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
# p! S# @) `4 n4 O8-4 Kafka Connector概述 (05:35)3 p( @/ p' V" r; Z3 c2 Z b
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
3 w1 i" v8 n" A8 A/ J8-6 ZooKeeper部署 (05:45)8 u8 ^% V/ K( k# l
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
: F9 T5 S0 j5 y. d8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
* N6 {, n' g9 o+ U8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
7 ]) ^7 E: w. ~; U8-10 作业 (01:06)
3 L/ |# Q8 y, J8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)6 m+ W9 r/ H# f9 A+ J/ Z
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
. U' c: j, P! ?8 g4 ?% ?
$ S% `- c* U. x) e3 n$ `第9章 Flink部署及作业提交
1 ~5 K* X# L; X! q# X/ {- @ F4 M9-1 课程目录 (03:06). m3 R) f+ o/ H1 Q& c! N d
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)' X0 E4 H4 K7 l1 f0 Z7 q. Y
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
# g+ x+ g3 Y7 i+ y- z8 r6 J9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
" ^; M3 s$ B: v+ L8 X% h9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
# _: j+ _5 V* O+ T9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54); C X. A8 h$ \$ z$ u" {
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)& @! v! @" n! ^& u
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
* o- e) ~/ ?" C) ?9-9 Flink on YARN作业 (01:13)0 l' x, U w1 K
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58): H4 u! w) }# X' I
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
3 V" k# F: W5 [ k4 r9-12 本章作业 (02:24)
4 F A. R$ z% ~5 e4 ?: j7 L; B! n+ H2 C- y8 w
第10章 Flink监控及调优5 b8 R0 g/ g4 c T& G6 b( `
10-1 课程目录 (02:21)
! |9 B4 S3 J! N4 [" F p8 X) n10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
, c, ^. M2 u3 I10-3 HistoryServer的使用 (03:13)2 F+ |- r( p% Y
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
( m. b- l/ g8 K8 h0 i% F% b5 y10-5 Monitoring REST API (04:11)
/ R' f2 {( Q- u, u8 [6 s6 X1 P10-6 Flink Metrics (10:20)
6 }) I& J1 B4 `+ j, S1 l10-7 Flink常用优化策略 (09:11)# A$ U/ X( q# o# w& U1 R
0 Q, A8 _$ E( @0 y第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战$ `( C7 D+ n, A: G: f# r+ e
11-1 课程目录 (00:56)+ ?& P' o/ r1 G# V( v0 S2 j
11-2 项目背景 (04:27)/ J5 ^+ q/ s( B. @) ^9 X# T: M
11-3 项目功能需求描述 (03:46): h) _/ d* k; ~ G3 t- o( ^
11-4 项目架构 (04:00)' d" y! ~: f8 l2 W' i' x5 @
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
$ l: P- g+ K! b6 t! [11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33) y- Z# J9 k# r3 w
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
3 K( J3 c$ X2 Y+ r11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
3 F4 E4 y+ q# ?6 z0 x11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
- T. B& P' ^; Y3 f' W11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)) W# ?; {0 q+ |5 W; s
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
" l) c4 M" a6 W9 A9 u2 B7 ~3 ~11-12 ES部署 (04:25)( i( v% }. _# w8 Z" Y% G0 g
11-13 Kibana部署 (03:31)
2 t# d ^- Z m11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
, V( y0 i- `0 M, J0 e11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
+ J# V& Q5 r; k/ F4 y! R4 S6 t11-16 第一个功能作业 (02:02)3 q0 [' C; n+ ^# }+ H
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
6 j( T' L/ B( W# k4 M" F- M11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)1 h5 H m$ Z9 n' {
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
3 G/ X/ Q3 ^8 ~; y$ a7 K6 ]( j; d3 H11-20 本章节总结 (04:57)
- B( P6 u5 N! {2 `, ^3 d11-21 作业节9 S+ H+ N) S2 a* m
11-22 作业节1 @0 i3 T {. o U1 a
3 ^4 V; n# ~5 _9 B+ U/ y g) m
〖下载地址〗
5 _# Y- }' L7 l! [9 U- v; Q9 x; m8 w
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