6 J- O' |3 B: w, Q' x) ~
0 `0 D' s E! B: ]8 {! I
〖课程介绍〗
/ I ~7 T+ F$ T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 t# k6 @- [. |4 v% d
7 ~" T. ~. _4 a9 V, F
〖课程目录〗2 y$ w6 j; I/ D! d8 G; r( @3 i
第1章 初识Flink ( W$ R" a3 _- W/ c0 V: |$ P
1-1 课程导学 (12:01)
9 r- h4 S3 n) J* _4 L& d0 a' F5 g1-2 ***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）
' V* q% _( p$ t1 M3 o% \1-3 课程目录 (01:28)
8 Y* i3 |3 a( m* }5 \7 {1-4 Flink概述 (12:52)/ P9 J1 \7 x/ s1 J( i# U
1-5 Flink Layered API (05:13)
5 j i8 Z- J6 Z( m. @, [7 O1-6 Flink运行多样化 (04:49)8 i, R5 B1 I" ?7 @
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)% g: i, d. z4 ]) {2 U. d c
1-8 Flink Use Cases (03:18)
, x6 I; ?8 K( y, X: D1-9 Flink发展趋势 (02:12)
) L$ R4 F3 z a# U+ K1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
1 ?1 F) g3 \; h* z. S1 j+ N- N& u/ X* c& f+ C9 u, n
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 ; b3 Q9 r. Z4 Y! _" w$ O( |( r' {
2-1 课程目录 (01:36)% b( S8 F1 I' a- `/ C
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55): C7 q* U" x. d; k) p; X' S
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
+ e4 c: U9 h c0 q7 g) r! e2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
+ i8 K" x ~ A, n2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)! v k% P: Z2 E" V+ m* c
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)# p+ m4 @0 F0 g: i
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)/ Q- _1 D9 D* S+ D% B
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)2 W/ A/ S) N6 z# i" j
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)8 A1 S, E' M" U3 T* Z
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)" l0 l& T& [0 R4 Y' w2 ]/ N: B
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
0 ]/ ^" m' M% [4 L: ?) L% N* n( Q% M2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)7 ?& O5 @' V1 l9 P& E, ~8 j, X0 H! @
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
0 L/ b2 Z$ i. c, ]$ `2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
$ l: J E: H5 p& s% @3 |2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)& G) C7 y* |$ a% g U+ n+ x" h
5 V/ c- S/ w" l% y. c2 B* f
第3章 编程模型及核心概念
9 M* g6 V( s- ]6 _3-1 课程目录 (02:05)
4 b) O% ?% D0 u3-2 核心概念概述 (05:19)
U7 B4 `- c6 B, I3-3 DataSet和DataStream (05:59)( v( e+ S. w. l6 z% @3 w; l
3-4 Flink编程模型 (11:33)
4 y, v) K. r/ g3-5 延迟执行 (04:00)# \8 m; p9 P9 ?9 L3 Y3 O
3-6 指定key之Tuple (07:15): A# K' q4 m7 u+ ?
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)/ |; r$ n& ]8 s4 B$ E; j& v/ O
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29) Q( E2 J' z) ?6 ]+ S
3-9 指定转换函数 (04:58)3 p0 a8 m; s! E- I- C( F: h6 r9 M+ k
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
' q8 n5 z0 s& B2 ]; O# [% z
& f6 `& C' M& W8 V; z: b% L& T" ~第4章 DataSet API编程
' z5 r& I8 O. o" k4-1 课程目录 (03:03)
/ o& f! O% i+ _* E2 E8 \4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
0 P* a. f; @) j4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)% f) U/ e& x9 c9 \1 y- _
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
. b, L! P, i0 f8 b2 F2 a& t4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
# ~" G$ j. T: q4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)$ c8 W* I5 k( C. k) _" q; k9 B
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
7 i) |4 s4 X. S8 Z# Q: [4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)4 a. X, b1 r f
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)' c' t& M. x* _! z5 h3 c3 V, F
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)- j2 D) s# B+ F4 V' N+ b3 w# k, _
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)" @# G& t p6 Q7 U( B4 ?1 X
4-12 Transformation概述 (03:24)
9 k- e9 C, u) T' ~, q- @6 V5 Q4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)* `2 Y0 Z/ w% W' p$ v3 {, r
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)' u4 e, E4 r8 L K4 j
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
% a% E' ]0 X' m; H3 D% s2 y! e4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)+ ? s9 P$ }. J/ R* W5 u
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
2 i7 i( x" c8 P0 X2 t* _4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)+ T% V9 O- W( U, }! N
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)0 [1 @% {' \. a! [8 h& e
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)( I" d6 y5 }, Z
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
9 i# h0 n$ z! T8 T9 W, @4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
+ [( w1 x. s; Z4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
+ F: @6 x# h' h" \/ f4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
. l4 t- o+ t; u9 u1 v* c4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)& t# C* g. B9 Q" [
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)9 ^3 v% a) e4 N" x* j) Z+ `( K
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
) u- A5 ?+ _4 N5 Q) L( L4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)- @) Y6 g& z1 G
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)9 @" g# e) d% k% S8 a1 K
4-30 Transformation小结 (05:56)
) v+ A8 N! A) ]" W2 j4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)/ W4 f* [% P |. K* u' m4 [$ n& O
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)* e! S- F5 w; F( O' j+ G( n
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)- D; l( R& l9 Y$ ]9 \
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)1 R' {" ^4 [4 s
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)5 r* D, H+ q5 p: q' P3 e# f
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)1 k" R/ n" {' c9 H9 Z0 `0 b p
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)5 F% H! \6 E9 A
4-38 本章节小结及作业 (04:58)
: g ~8 d( ~4 \8 ]: p5 v- ~9 L, D$ T- k
第5章 DataStream API编程8 x# b+ V$ n& E/ ~
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
9 {: |/ h1 C. Z3 `5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21) ~. y8 r* T% e# h
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
- P9 R" T4 z# S( i: e, M5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
+ B5 Z( C4 p+ ]5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19) {2 D# t3 Q' c/ {3 ^2 [5 u9 X. c# a
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
6 _3 }: ^1 E9 `# T5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)" N: p8 S$ i4 P, ^( n
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
+ j T) B5 s) f5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
" k6 M7 X7 o7 h+ s( U+ f8 H" f2 ^ E% e5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
% E6 N7 b# Y0 X1 T' C+ h5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
/ o( X5 R$ Q6 ^9 z' s1 k7 k5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)8 }# p% S% L4 j' s) i
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)7 D8 n* Q3 Z9 l; z
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
& r( j! u! g5 }! D5 a: d" L" Z5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
! y/ c9 L2 I- }5-16 作业节
3 `% b6 E$ A* h' W) |# O: ~
d" w7 R9 E& C1 \第6章 Flink Table API & SQL编程4 a1 X: y) Q# I1 T
6-1 课程目录 (01:48)/ }" n: e: T+ Z
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
* q+ c j' O. D1 j4 p6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
- Q' r ^( ~4 X1 d* }6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)9 A- u( n% c' m8 D- [, i
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)0 d0 N$ i" ~! w3 F: H
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
* g$ D/ U2 P; Y) f; P+ x
! g6 c5 m. \6 g, v$ L第7章 Flink中的Time及Windows的使用" `% D1 I3 Q* e0 F7 x, r+ C
7-1 课程目录 (02:21)& j, {2 E7 [3 x1 Y9 P
7-2 Processing Time详解 (11:21)
0 y @5 a& S) h( T. Z7-3 Event Time详解 (09:35)$ [* G9 z2 \+ V" k* D p
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
M$ D6 c; \ h7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
4 n3 {3 y W/ m7-6 Windows概述 (07:00)
0 ^( t* x0 D: \1 {4 ^- J7-7 Window Assigners详解 (07:16)
; F$ L: o6 j1 N7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
0 d/ G# | u7 V, Y* H2 q7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
9 ~( q/ W9 D$ [7 T( p( l- \7 O7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)' N8 l; b6 e8 ?3 ]8 \9 ^% c# h( u
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
3 o W! @" K, @3 V* {7 c8 O: q: q7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
& d7 N1 c" n7 G' W- K6 c7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
, g# }, Z+ f$ _$ l. |# r4 @0 `7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)9 y i6 H$ c0 t/ H: a# o
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)& z' M2 [3 ~- r
7-16 Flink watermark概述 (02:32)
6 z) H; g( _. a$ X6 ~7-17 作业节
1 q- ~6 q2 A0 k) T8 A9 I, P P7-18 作业节( I* ^5 \' M: o! d) n U
: a; p) F* n4 }: t; ]) [* }- C# O# i6 m第8章 Flink Connectors% @8 {' h- \- p8 m- f% z, Q" l
8-1 课程目录 (02:16)& A x8 f5 D! `
8-2 Connectors概述 (03:31)0 ^# H, t0 P8 ~: t6 o& R, y
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
& `1 P( ^* y3 v8-4 Kafka Connector概述 (05:35) N- U y; {9 ?" |/ F' j
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
: w! g v- d3 w8-6 ZooKeeper部署 (05:45)1 N* P/ v% u% x7 L1 N4 n
8-7 Kafka部署及测试 (08:46). z% o' e/ e! \: u. G
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
1 w0 U0 V2 `- G3 X' ~8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
$ G5 r* C, P4 F* P' R" h& z3 K( A6 J8-10 作业 (01:06)
. p9 [/ Z- a' r" w2 C1 H% _8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)6 a h: A, T0 S1 M, a5 _
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
' \: T, e* A/ V
) R6 y7 X- C, |/ w9 W% `第9章 Flink部署及作业提交
4 q1 [' `$ n# m P% b9-1 课程目录 (03:06)' k! S/ Y" t6 Y% r4 G9 s
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)2 v6 K% \% N+ @. x7 q) {
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
& A$ n( R# O+ x& y- {: F9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
3 o4 Q, _2 z, v7 g) ?' v+ {9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
* v+ o+ x: m( x; F3 O9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
, O" d1 p9 X* _9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
7 H, _3 t- T/ n z/ {9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
/ r6 ^% w8 D4 O3 b) l5 A9 E9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
0 p3 T( D `7 @! J+ q7 I9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
6 f2 Q" v6 L$ f9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
: R: T C2 ~7 [9-12 本章作业 (02:24)
; V2 P, o, V6 M7 }+ m9 \+ N6 O- V' S! Z3 B0 O8 t
第10章 Flink监控及调优 @9 o( Y% B _
10-1 课程目录 (02:21): [9 Y8 V) D$ y8 f& B( m
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03) o: \" o9 c! U
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)1 U2 o6 p3 y+ _, `$ T) [$ p
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
5 I: u8 ?: w; S+ F' W- f& n10-5 Monitoring REST API (04:11)
$ X8 e+ T$ K4 B. a- c$ b G10-6 Flink Metrics (10:20)! }' b6 j7 B* q4 p* H0 |
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)+ M9 o! t* s C0 D* x3 h
' ^" q5 O4 L: B1 X( ]/ g第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战; I) o9 Z: {2 H* ]. Z! r9 t4 p
11-1 课程目录 (00:56)5 ?) ~$ y! g; d
11-2 项目背景 (04:27)/ Y, e6 H ~; o/ G
11-3 项目功能需求描述 (03:46)# {: x$ R$ B8 X! D. }* l) [
11-4 项目架构 (04:00)
, @* [3 S& v+ p+ J- w11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)5 ^) S) X$ N( R' g3 b- _5 r
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33), p; Y) Y% y5 h) n
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
o$ X$ q' V* ]! `: j11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)3 e$ U \! p. \) z8 d) D7 e% L* E3 o7 P
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)5 [. {# I( T6 G, Y8 s% j: U
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)' Q% Z% O- B. j
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)( W: B) l. X; D; i; N
11-12 ES部署 (04:25)
$ B6 j: k# I8 o& h) X- n11-13 Kibana部署 (03:31)" M8 _0 n5 ]; y! G& {
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
9 W. q( C' }& n7 R I, V! i11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
" u- p; I) i9 [; s5 {; J: k. x11-16 第一个功能作业 (02:02)1 c# Q" x G+ E( R t% S
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)3 B0 [! h+ ?- A! z0 f q, P2 S$ k
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)8 P- L" _& E Z* e. D, a, q! ?, g
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
7 V8 d4 r& \) w' o+ B11-20 本章节总结 (04:57)
3 K& g5 [* S2 V4 w( E11-21 作业节
: Q/ k9 a8 R9 s4 J9 r2 k11-22 作业节
7 b' W% @" _0 p* J7 [8 i: {7 x9 W |: J0 `# M* A
〖下载地址〗
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