' L9 d5 A# @ ^
: S8 ?) m6 b9 H p〖课程介绍〗
" o2 z1 i, }8 P; X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。
# u: J; _2 ?0 e" Z
2 X8 X# S8 M9 j9 j) {% R〖课程目录〗
8 q1 G1 C3 Z) a# z第1章 初识Flink * W: t7 v' ], F* Y8 \1 c
1-1 课程导学 (12:01)- B3 H/ v9 Y0 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）
$ C! l0 p: J4 ~' f& s" p5 m! p' E1-3 课程目录 (01:28)
: J# {" {2 D \; p5 \6 b% ?1-4 Flink概述 (12:52)! ^- j* x6 g0 j" a, J
1-5 Flink Layered API (05:13). A I- U6 ]6 [. U' U
1-6 Flink运行多样化 (04:49)
( ]- `! ?* Q, p0 y. D1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
2 ]8 a! u3 g3 b) h9 L, X1-8 Flink Use Cases (03:18)
5 K, I/ J- c; ~0 }6 y1-9 Flink发展趋势 (02:12)
& P' g! X9 B P1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
/ J, T( F( _* ]+ W- k2 k( L4 |
4 f5 Q( c" {# T第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
/ ^3 E3 r. W3 z3 z4 g2-1 课程目录 (01:36)( {- T, `2 H+ f* n6 N5 S9 x1 _
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
q: G, x0 L6 r9 R9 k! l8 D2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)4 ^1 r9 N- u3 L6 k- r- a1 ^" M
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
, ^0 G% I2 q/ v2 M* b" \7 ?4 d& }2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)0 i, f9 n# @4 A9 [ \
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)- X7 }8 v i/ L- y
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
0 ^( L. `# M/ ^5 x6 S2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)) d' S) ~0 _4 p) Y' s
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
! F7 J( B9 \: T$ b% G" K2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
& M. X/ n8 y% m2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
6 U( n1 i8 U$ b& l2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
$ z( M$ X! m) d) f2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)* F6 `0 T9 R4 x
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
7 r1 H+ |3 D9 f4 H" n2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)* b: B+ `: M: r" t. i
# m3 L% Y& Q0 `
第3章 编程模型及核心概念
a$ X1 {+ `. r7 `, s6 f( `) ]' s3-1 课程目录 (02:05)
; D: }1 \* c* Y0 u9 u7 r3-2 核心概念概述 (05:19)& ?" m/ u) A p* M! y- T. O( o
3-3 DataSet和DataStream (05:59), e6 r1 U. Y, B/ z' G- V9 E3 ^
3-4 Flink编程模型 (11:33)
E) S. \ D8 O* X' h# h' e3-5 延迟执行 (04:00)
' x( Z3 k# W- Z, ]" t3-6 指定key之Tuple (07:15)
1 o' W& j) K* n$ |; t2 q, m3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
$ I9 ?/ \3 |; I, g# O1 {( m3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
5 K$ M3 s+ @, |9 Q( A3-9 指定转换函数 (04:58)! H) y( q3 Q0 K% h
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)9 b( n, \8 R7 e3 H8 L+ u8 ]
# S8 u& ~& g& ~' M/ R. k8 Z第4章 DataSet API编程
5 P/ a$ F! I ]# ?# K5 R( S) [- L4-1 课程目录 (03:03)
! s- X/ j" D7 w" s, U% f+ h% r1 r3 N4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
& d. ], ]4 g& f: \% w' k4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
& m# x4 I2 S) g; G& x4-4 Data Source宏观概述 (05:39)+ i5 |8 G1 D; w/ n/ X
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
& [* V4 B) C7 |" a& H y3 B4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)$ y3 {/ P0 P. i8 t- S4 c) y8 X
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
6 ]3 U/ x# w8 Z7 ^, F. E& V: e4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
. L- ]- k8 L* z% O( B4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)2 D2 P- T1 s# E
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
& _: P; z0 T7 p3 C4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39) @$ ~; a/ N8 h( [
4-12 Transformation概述 (03:24)
/ c: x! }5 K) e6 U4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)5 y3 |- c! I" c
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)! G" T' r% ^0 B6 u! D- |
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)9 ]- T+ G1 i4 V P: T
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
( S1 n/ M3 a( ^! y M9 O8 @4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
$ S( V9 i% o9 s) }( w$ r4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
' W. G" i8 e. \5 R& @# @" D( b4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)8 N9 `4 u" ?( A" o7 \$ Q
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
$ P7 W) {! Z1 X7 f4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
: Q" }( N: E* Y4 m) S* h4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
5 q; p- G1 q, \) M0 B, g4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)) q# u+ r, k4 L
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
7 W/ \5 k) J; v: E' L2 ^4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)* P4 {/ w, v' J4 M
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
6 B/ W% a( E9 u( ]4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
% v; Z; |( }/ Q; \% P' w4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
0 J4 R3 t& X; y# e- A: h4 p4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
* O. R1 G0 q. ?6 ^4 a4 j8 p8 ?9 w4-30 Transformation小结 (05:56)# C2 g) |, {! u6 H5 j+ B
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)+ s: j- n8 a$ J+ B( w& n
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)8 A6 W9 x, A: X5 m
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)5 Y& |- z+ U, Z4 u& q# S2 c4 G
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)' G8 H2 G( a6 V( u5 h( Q! \1 V
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)5 U4 {, d" a) ?9 l6 {! p; O% }- s, p
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
- ~/ y8 D9 u; }' h* U0 E/ M4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)* W+ ~6 h9 |* \% x$ K+ X2 ^, n
4-38 本章节小结及作业 (04:58)& {1 v; Q: {: z. u- e. n! N4 ~/ v
- w) V& A1 Q( j6 z
第5章 DataStream API编程
7 z) L! k) B; i- z) N( H5-1 DataStream API编程概述 (09:56)1 u0 ` n6 _' B" m
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
$ d! [1 R$ e' z% T/ b5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
* q2 o* S' S$ h' x5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)# O' l4 G! M ~9 b4 t
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)5 Q! |' M: Y" m, d* x5 ^
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
& f! P* D% H6 T: Y* ^5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
4 J3 x- {- u: a. k% x7 z5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
# q# s! r& |; J: p7 f5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
+ z& y/ N: I4 c/ {' Y5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
# K. H6 \! Y8 T, V0 |# e/ ]2 ~5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)6 p2 a8 y; F. N4 w- Z
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
. r: h" N1 p5 D% Q5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
1 t7 s+ o6 G) a8 I) b5 [1 e5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)* a; M4 H$ ?, r9 }5 G2 h: n
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
) z) X. H- I! k" n/ `/ ?5-16 作业节' X% V" l; E- q3 F- f
! R5 t+ U& _1 q# l% z9 {第6章 Flink Table API & SQL编程7 J3 K: \. K( o+ ^- ~0 [. q
6-1 课程目录 (01:48)
2 f) `9 ]0 h) i( ?6-2 什么是Flink关系型API (09:05), X3 r2 H! s A; v& g6 h
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
% z* i9 `& y I( @% r5 o6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)* Y; i+ q5 ]) A/ P, `
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
0 P6 c4 ^+ l+ k& ?7 a' n5 [$ W0 Y6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
& k. t* ]. l6 i* H6 F
; O2 s0 A# m: t3 ?第7章 Flink中的Time及Windows的使用
5 L. f3 ]* y# z( |8 D1 F7 x9 d7-1 课程目录 (02:21)
2 U/ X. j, G5 j& n9 L7-2 Processing Time详解 (11:21)
" T: g U5 k; P% {. D7-3 Event Time详解 (09:35)8 y, j" B o% y/ g c/ @* [# ?
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
4 Y* @1 i! V2 O8 p' S& @1 `/ p! r! V7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)0 a U% `! x# C
7-6 Windows概述 (07:00)
5 Z6 X4 _/ I0 y( e* M, X `7-7 Window Assigners详解 (07:16)
2 K8 a8 \9 N' T7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)5 n. A/ i+ O$ x) H: h! B, d* n( o
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
* |$ D/ B8 Y( o# n1 K2 U- t7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)5 R2 [# X$ B1 U1 W
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
/ Z& l* z9 |% O8 K/ l7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
9 e3 X# i) ^# @ o5 Y3 _0 ?4 M7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
. ^3 V. ~; a) }# p) u/ D7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
& y( T8 ~4 ?. N/ p3 E$ U* R. u7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
' ]8 Z- [& C# @7-16 Flink watermark概述 (02:32)7 W+ J2 J/ ]2 B1 U- q1 K
7-17 作业节* k6 e3 z- S9 g% D
7-18 作业节
+ U. E+ V5 O2 E t5 ^) k$ P: E0 L" K2 i) }0 N9 a# Q# X
第8章 Flink Connectors
" D; y3 u4 Z; Z+ {3 z/ \$ [' s* I! Q8-1 课程目录 (02:16)
5 Q. Z! v q U/ ?8-2 Connectors概述 (03:31)
" Y2 O& j% Z& Z* f; {, b8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)( q4 T9 S9 N; y- R* ^
8-4 Kafka Connector概述 (05:35) T( ^3 q, j' Q% G& j: Y! k$ @
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)2 z0 O* d3 ^; I
8-6 ZooKeeper部署 (05:45); P6 ?! r5 C( y( q6 W% D0 W
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)- P( h9 F! t/ q( x& Y
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)! h9 f( V0 m% ?* o4 q3 h0 Q ^
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)8 m1 n6 @/ q$ w! `/ {+ |
8-10 作业 (01:06)
O: x" E* n# x3 N3 X$ P8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
5 i# T3 l/ Q6 u8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)1 a7 r2 M R7 ]# L! ~- R7 {
% D- a) d* q5 y9 j$ b1 P
第9章 Flink部署及作业提交
( I; k2 ]2 ?8 x9-1 课程目录 (03:06)
2 @8 \" z# A0 x, W. i- V# [9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)" \" t5 z) y$ ~ Z" x+ C
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)$ W* v( v! Q" T C# k' q* x' D
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)2 a9 \, w. g4 C* I
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
u# u9 X: X- J1 b! A9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
1 n( h0 \0 `" T9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)/ s; g8 E0 Q7 _* f( D- J$ K- c# x: W
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)% |5 Y# v! {" h- i5 D r0 n
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)* Y, r; w& @; |8 P5 P$ ~3 C, o# g
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)) |4 H% p% F5 k1 S6 h+ [! P w1 g
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)* [; [8 D: j0 i& N# Q$ Y/ U2 t
9-12 本章作业 (02:24)" W( R: O: S+ j- ?) I/ S. ?- }& D
. U% S% J. m* P第10章 Flink监控及调优
: `6 |" t& p* R" P2 a10-1 课程目录 (02:21)2 u0 L& T0 i' Y$ k. n! m
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
7 p* q! I/ Z# |) k g) w+ B9 A) K10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
* T" @: P, s+ r& M6 W10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)6 O L. z4 Y' S* l/ A' G0 }: \' ?5 H7 U
10-5 Monitoring REST API (04:11)
& {+ l9 R0 d0 q, z. c* Y10-6 Flink Metrics (10:20)
' n" ~+ ]9 y* u- S+ e10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
. ~6 l4 M. {& A) j' a1 d! L) C" z. ]
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战- g) A5 k$ W0 R
11-1 课程目录 (00:56)
0 N& F* m" `% k0 G: x11-2 项目背景 (04:27)4 J& Z, m) E& H) {1 B9 X
11-3 项目功能需求描述 (03:46)* S& w4 i) r7 @+ `; ?
11-4 项目架构 (04:00); ]: u2 c7 T: E4 y
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
: j+ r- r. a) t- e4 @11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)# U S; Y" H+ i; s
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
. ^. f( Q; k7 T11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)$ A" I4 w) ?% i/ T5 ?2 Y; n
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
# Q$ D4 A$ W; i) L7 H11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)3 o! J5 d/ L0 u1 ^# y
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
3 y4 d2 S( U. u. W9 p5 P; e11-12 ES部署 (04:25); l. f7 d) U: U; D: b$ Q4 p G. G
11-13 Kibana部署 (03:31): s3 d' p4 M/ }; S
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)/ A0 }" f. }" x( m2 Y3 @. v' j
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
/ b$ q, O7 e6 D# F5 Y6 H11-16 第一个功能作业 (02:02)
) {1 f) N. m! p9 H( T8 ^11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)9 J! P+ O; e: w+ k
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
# m) X4 T- `7 i" Y l11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
+ V( G f6 j! z. R/ u* {. g11-20 本章节总结 (04:57)$ m* E7 m- p2 L2 Q+ c
11-21 作业节. ~ p. s! [% t5 [" `
11-22 作业节) O- |5 ^" W+ }( {/ j
0 E3 _$ r0 `( L, @, y/ @2 U0 L〖下载地址〗; z! U) _. K+ X2 y7 {
! L+ {: {! ]. r' B! a: d
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