9 \8 @6 @7 h" ?* J& W7 e. {# j8 y6 N5 ~+ u6 \
〖课程介绍〗
- B4 t m# I5 _2 V0 k2 S3 c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! o8 Y/ f3 k3 K$ z
5 K# u, J: {: P; \5 \- S) u
〖课程目录〗
; X5 S8 R9 |( }8 A+ K; O第1章 初识Flink
. a" Q( z1 u, p1-1 课程导学 (12:01)8 m( K B' J/ G/ Y! r) M7 l ?
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）1 o; p1 Y4 D4 G: Q" Z- o, q0 {
1-3 课程目录 (01:28)
y4 ]: [" {( I c( n. U1-4 Flink概述 (12:52)
% h& E5 Y+ K/ g' C: o1-5 Flink Layered API (05:13) w8 l3 [, c+ N3 T8 \! O4 \
1-6 Flink运行多样化 (04:49)' J1 @* G4 y9 G) j0 F3 h2 f+ I
1-7 业界流处理框架对比 (03:21) t: S( R2 |8 G6 ~5 T! P
1-8 Flink Use Cases (03:18)* ]/ Y6 w' {0 L5 y* K8 }- h
1-9 Flink发展趋势 (02:12)% B# h% B) o9 a* H3 o) `' a! c
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
4 V7 K& I. g, u2 o9 C Q
5 g: {8 M8 g! O4 @! r' [' N第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
' q3 S$ c: _ F2-1 课程目录 (01:36)
1 W3 C3 [- Y# x1 i6 f/ H1 H4 l0 X' W2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)5 G9 v' Y: ^$ d
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
6 r: r+ l8 h( V, ^! W5 c1 G2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)- d' U5 O2 g6 f; O
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)2 g ~7 Y0 S& ]; J2 g+ u4 ]
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
: S* X7 y# A* u0 k& B2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
2 P5 N# l. u* e( n2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
% c. i8 ^/ R1 w: g, `9 p2 v$ D2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)$ p# P. X" T4 x8 j
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)% c3 g- h5 r' Y0 g* l8 ]( k/ s* n' T
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
/ e( B. m4 u: W1 G9 Z5 i1 L( Z% {4 |2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
3 ^4 \) u& s! o6 r- p; Y8 R" ~2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
c% L# z0 R" L: D4 p1 ]* B5 r2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)- e$ e6 s C2 O* x1 D; p
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)! L. x% p: e. N' y, Y2 _
& L, U. f7 G5 c9 e第3章 编程模型及核心概念# r# k7 q( }/ ~! V9 G
3-1 课程目录 (02:05)
+ o3 B0 q% n* ~/ v3-2 核心概念概述 (05:19)
- a& m" G$ Z) W3 Q- Y' h3-3 DataSet和DataStream (05:59)& @, F; f G! n: V) z- y; t
3-4 Flink编程模型 (11:33)0 x0 ^7 x$ o9 q- y9 N- }
3-5 延迟执行 (04:00)0 x, t( v* r& ~/ p4 |, p
3-6 指定key之Tuple (07:15)
: m" S/ H' I9 ~0 a3 |* ]2 K" L9 E3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
" [7 `* p2 G: d4 f( b& b7 e- x7 y3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
/ N: Y! b- }. \* [/ u b# n5 T3-9 指定转换函数 (04:58)
) B9 Z4 J! e! I& [8 u, j1 i1 f" ^3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
6 i9 P- J' d$ [5 f% J6 @/ W, P- C: o) ]7 M- V! H+ S' f3 v
第4章 DataSet API编程. v3 P6 f4 I/ \/ Q& P2 e6 m
4-1 课程目录 (03:03). D" [2 U% n+ }7 u+ p9 h) p) x) V$ S
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)1 K( w7 K( D" |& X: S4 ]
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
8 B! t% b, g9 C* w0 ?& X) U' ?4-4 Data Source宏观概述 (05:39)2 e5 S1 V& c! ^: C1 J/ N
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
8 Q' h$ i+ J. V3 v( W6 b% u4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)% Q% B( {8 O A, b+ A& I7 Y- {& v
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
3 `; H$ u9 q4 {& O% s4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)5 o2 |0 T9 ^, I* O3 c& O& S
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)) }8 l0 k) r' P6 a- n
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
9 t* E- S: e( r; `2 F6 U2 C4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
5 C4 A# Z( J! U7 q/ ?0 x+ V$ D4-12 Transformation概述 (03:24)1 ^) Y9 z$ ^4 J3 f/ l/ o. e
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
: S2 K6 h/ w K$ v" V0 L* t4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)" C) x. g7 r+ Y3 O
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)2 a3 X; B% j M6 X/ R. b
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)- |8 Z1 g; N; G5 ?# [1 o# v
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
0 c+ [6 B9 e$ t4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09); s' P* o; V! d) O$ ?
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
( ]- q8 f; z4 n4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
3 @0 o/ u0 E0 {8 _4 A8 m4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)5 B5 T) ?: {- ~6 r6 m& n2 ]* \ N2 G
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
) }5 [; ?: s( Y- q4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
+ w# J% K/ }) j% W6 b/ A4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29); u2 @5 |1 |$ ]& K4 Z
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)9 [% _; U! K9 f- ~, \3 s+ p
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
* ~6 }5 O' l4 h k1 ^4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
D T) L" [" [% z& I$ `4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)7 y6 _0 w: B! t5 r; R4 m; ^! v/ N+ `
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
- \% R5 O O, I1 |/ l4-30 Transformation小结 (05:56)
- g* V! v' v4 M0 j8 T4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)+ S; q9 |6 O$ `3 I2 ]* u% @
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
: z6 l$ U/ D9 n# B9 ^4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
+ s) M; W2 Q9 M' q- \* ~4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)3 p9 \) W& L; e' j
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
$ ]: I1 W$ I a+ ] a4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46): m, s4 n: g, n* d/ Y& r
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
6 f$ O7 Q0 K3 P4-38 本章节小结及作业 (04:58)
# @6 Q7 [8 V, U4 y9 L6 E
3 J: n/ \! O: {5 ?, J第5章 DataStream API编程( T. b$ d6 r9 L: v( c a' c
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
3 ^# f2 a. p* z! }7 e2 B5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)+ o% ]! f- [0 r2 Q, [2 j6 j
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
: b& r* N2 p/ j3 V5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)" b/ l$ v) d$ \3 g; m
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19); \& P! Z0 g; }) W! |
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
6 f3 _5 |$ ] `" ?* Y, ], [- j0 M5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)8 l/ F# l0 O5 C, `- a$ h
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19) ?+ g. [" l* Z" h0 t; p2 E/ k
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)6 K/ _8 Q) {3 |7 j% R. _: U$ u4 j
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)" W L4 F" L$ K1 I/ k; N
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)$ ]3 y/ X: ^) w
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)* _5 P0 l* W. X" I5 B
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)" a, f8 t5 P& ]: ?6 `
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
- s4 y- o- H: \% ~* e/ S5-15 DataStream API开发小结 (02:58)0 f9 ~2 _( {* O0 V% m. {
5-16 作业节
* Y" m! P' p" P# C% ]( n- q4 s9 C2 I; `0 H
第6章 Flink Table API & SQL编程) u# ]1 l) l# c
6-1 课程目录 (01:48)4 H6 I3 d$ d% L1 H; q3 K% G# M' Y
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)! w l1 ?' ^+ i+ q
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
) g$ _0 E2 A, z. X6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
2 X' a( j' G4 R- j- P! y6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)& _0 }! h* i) p* ?+ v
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)+ Z6 D0 l; v$ l! a) y
" D; B# s) B3 {- o5 [# r第7章 Flink中的Time及Windows的使用; A9 y n4 h9 X# j, |4 ]; B
7-1 课程目录 (02:21)
( u" W$ f( p! M( j. b0 p7-2 Processing Time详解 (11:21)' @% d2 b: s2 c: ~0 {. S
7-3 Event Time详解 (09:35)
$ {0 M# Q) p# J' R H7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
" a: p- S4 Z9 e4 M5 |7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
4 X+ @: O! Q6 L5 Q& V' d7-6 Windows概述 (07:00)6 s( Q3 n+ X! S9 f2 {: ?) l
7-7 Window Assigners详解 (07:16)% w" S8 O6 Z+ Y& o7 L& @
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)' x" ^+ E" U n
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
5 y( N, R5 f- c/ [$ w" z p7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
9 H, C: y0 o( R7 B; B7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)) ?" W4 m; ?( X) C/ \* H
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)8 |% |7 [6 ]" }( ?
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)0 H# I5 e! B4 O0 Q q% I
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)! o4 k3 E. B+ N
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
/ q+ J, e8 `1 L. `/ x9 u- g+ }7-16 Flink watermark概述 (02:32)6 b% {/ L) D& @
7-17 作业节
. |. X) \7 n0 p7 ]3 U' j7-18 作业节
$ v) G1 L, n8 o9 T) v" P6 Z6 R' Y Q( r8 Q9 b4 C1 }
第8章 Flink Connectors
( j% P/ J I8 A5 ~' \* e8-1 课程目录 (02:16)6 w6 r$ }* _' S" |$ c A
8-2 Connectors概述 (03:31)
3 @0 A$ m, c% j8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)# t" r W/ A2 k$ s
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)0 f% p* {* S7 q, b& S7 J7 J; ^4 t
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
( m" A/ W! n& o$ R5 I* A8-6 ZooKeeper部署 (05:45) I7 n) j1 y9 w" q
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
7 ^# S, s1 T; | n8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
3 x) \( [* m; K0 I4 d8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)0 f- k) j, G( G
8-10 作业 (01:06)
% m. c: d: o; {) E& K3 l4 l! I4 k8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)6 |$ B" u" Q- B4 N# r7 w5 B- a
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
6 g6 s9 `( {( Y5 I! B
2 \( Z4 {' ~4 Q" [! i" T, y第9章 Flink部署及作业提交2 X# G/ `8 C; P" m* @& z, A
9-1 课程目录 (03:06)
' G4 q2 [8 O1 F% A; J9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)+ z6 v6 R! x. U
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
2 o" L' T$ {5 S8 h& J9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)7 Z4 i, x* B9 R ?& s
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)* y7 K' g; o+ v K+ W" o$ r' t
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)6 s" _/ C7 a( Y
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
. C% c4 O2 h& Q4 \8 A1 D9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)! b9 C6 f& G) @2 |
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
$ F3 F$ N' u5 s! l7 V6 e. f9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
2 U7 W, X# U' w7 y9 s9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)$ I, b7 t( y( h8 | D
9-12 本章作业 (02:24)
( z5 c7 V1 A5 M$ c# o. K2 d9 B9 t5 l" j
第10章 Flink监控及调优 i; `) b- c5 J! T" }1 G+ v
10-1 课程目录 (02:21) \" K! _: s. V F8 \, l
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
4 e0 a& g/ X* D$ b10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
% n1 n3 ~% O) |- e/ }% z10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20) T, | b+ b8 m4 [, \
10-5 Monitoring REST API (04:11)9 M7 `/ I% @+ k& z8 v: C5 e
10-6 Flink Metrics (10:20)
3 g2 {: I9 a7 N) t' E' F. W$ U( W10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
& N8 l* D8 y2 Z5 I4 P: Y3 z) l* i
0 n" y7 S7 V* \7 a/ B1 G第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战6 p: `3 v; x5 Q# F& o
11-1 课程目录 (00:56)
$ _) p5 |; v$ [) d% L H1 y5 K7 J11-2 项目背景 (04:27)3 k1 s; h7 m+ R- u( |
11-3 项目功能需求描述 (03:46)
, n6 w& m( p7 s% d6 [0 [! ?11-4 项目架构 (04:00)9 [4 U L/ {' C) j1 O- n, g% G
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24). S. m# w0 j% R6 x& {( L3 M& k
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)% c: [0 \, Y/ r( |9 a
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31); I' B' ?0 j0 X
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
B: Z; x+ ]; m11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25). o1 Q7 R, Z2 \9 j, x
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)$ b& G3 k9 B" E3 L- r
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
+ w2 l3 ~" L2 k# ^3 j11-12 ES部署 (04:25) V9 Y- A0 s, {3 H4 G1 N7 d
11-13 Kibana部署 (03:31)
p0 X$ _7 ]4 t, f3 J% a11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)5 S P3 ~" [3 f) o9 I
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48), q* R) _6 s v
11-16 第一个功能作业 (02:02)
- K; u4 W" o/ P; u11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
3 y: E2 R$ H3 S: Z6 d! N11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)0 i. q, l8 F5 y* q8 L* C
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
1 t; ^" B# v6 d6 _$ r/ Z0 C2 j11-20 本章节总结 (04:57)4 q( G) k& u2 c, v
11-21 作业节" ~ Z* n' \0 d* `, h$ H0 u2 L
11-22 作业节7 g H {. S7 S& M! w+ F
% S; o3 S6 F6 o u3 M6 ~# Y
〖下载地址〗
( C# z% L6 Z' i6 e
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9 U/ H4 v6 V9 ], H( ~- o9 Q5 K1 ~
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