/ s3 z7 T$ `1 f9 @$ @7 D) K- j6 B% R5 x
〖课程介绍〗
/ r6 V: @: A- n! B) `8 O; [9 v: R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。6 e/ m1 ~2 b2 s5 t6 P/ E
& d' Z. o* S# H1 |
〖课程目录〗& X, w+ d! Y! o. V
第1章 初识Flink
~* P7 n( M5 D" H1-1 课程导学 (12:01)
( |8 |! K$ D3 { x% a- `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）
. m$ ]6 f: U* h" B1 J* p1-3 课程目录 (01:28)6 M* W5 i1 Y5 ?+ t
1-4 Flink概述 (12:52)
8 H' Q4 ~# j0 Z- c) \( r0 [1-5 Flink Layered API (05:13)5 Z* A/ H+ J3 g
1-6 Flink运行多样化 (04:49)
2 [, K l1 ~4 W. R) a1-7 业界流处理框架对比 (03:21)5 [+ c$ f9 i: v1 O7 ~
1-8 Flink Use Cases (03:18)
$ a4 f% v7 p5 @5 e3 W' m+ c1-9 Flink发展趋势 (02:12)
0 [/ F8 W. ~% p1 Z$ }# s6 a" _! a ^, I1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
4 e, @6 q# p1 r9 ~- h y/ n, `
% r7 p, L( N1 G4 B- {& K第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 1 z# z1 l) ~# T" S L
2-1 课程目录 (01:36)
6 A, p" F' e; x7 O2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
5 M( c* t: p* U: b3 _8 T8 Y2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
6 B% g3 @* T2 [5 M' o+ N' O2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58). p) `( }9 P$ j
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)2 T3 k7 B8 t# V9 j U( T
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)* s. }9 I4 y" l: _. A/ l
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)7 {9 p Y* A, S1 a* c3 I
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35) C# l. C. C* \1 t' Z- X
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
, K9 D+ @7 p5 J- b3 T2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
1 I/ v* q D: U2 @9 `. { ~3 T, L2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
7 C/ _: K1 _$ c) F+ R2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
& z5 f5 q1 V" D5 j) w2 w, c+ E/ U& K1 ~* ?2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)) U3 r4 t3 D+ B3 G( y' |
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)) r% U# n4 Z0 x0 Y: [6 `
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)5 T, o( Q# F% Z$ q7 N; {* ^
- w1 G" B& L3 Z& K; H* U第3章 编程模型及核心概念
/ v* S2 z8 k M5 O3 i F3-1 课程目录 (02:05) [8 U* z f" c- d0 ]4 I$ C
3-2 核心概念概述 (05:19)$ s$ G' `0 T# w; P8 g& h6 J! \
3-3 DataSet和DataStream (05:59)
( }6 c$ Y1 V' I0 r( ?4 T" W3-4 Flink编程模型 (11:33)7 E! M! T& F/ M6 t+ S2 N5 L
3-5 延迟执行 (04:00)
: n( K5 _% u* @3 ~% o/ G3-6 指定key之Tuple (07:15)
! h$ Y: k) Q% `# r" i3 t9 k3-7 指定key之字段表达式 (15:04)! D0 a" X; d& Z/ @
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)1 X; K" `: x3 f+ h7 B) ~
3-9 指定转换函数 (04:58)
, f) M* `* O7 P8 s) d3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)) L( t; l5 L: @7 u. F5 f+ M
4 I" ^, U! G0 }' L第4章 DataSet API编程
4 x; C' |4 P" O# j; u/ ?0 i4-1 课程目录 (03:03)+ |" b L! E$ [ n# |/ h
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)4 P) O/ n& J0 {, e- \1 s
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
" o0 \) O! p6 h4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
, E3 Z$ ?3 d$ ]* ?" N: p, U4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
" _# R9 a5 b, d; ^4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
+ m8 f3 K' e( M7 w- o' u$ o5 u4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)0 h1 S2 k( ]( I( o
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
0 a& o' ~8 _: i5 _+ e" L4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)5 I' w! o' I) I: B5 b
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)! o4 N# z. s7 Y, b4 t% F
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
" s% a. Y- D& P5 m7 C4-12 Transformation概述 (03:24)7 d' m/ t; a+ p( ^! L" `. k& ]& G( q
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)1 U4 _3 h* T) i+ W
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
. T) A T0 ?1 f0 L+ O7 U# a2 K4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
9 b5 i! S+ o% w/ C' R4 c4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)2 z( T4 E/ d$ z. K
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
v: t. ?) x9 V" b4 t- ]4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)1 w6 C5 n8 `5 y0 H9 i# \; Z, X1 S. J
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)) D, W" W, j1 ]
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
; f0 ]: B+ t* S- {+ F8 n5 Q4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
; f$ {. E* f& r, F$ v4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
. D* F S9 R# _4 k y: V" u4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
\9 k2 V" l/ Z5 L- h0 d1 L+ e4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
6 |5 r' y( w4 u4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
% L4 d" K+ H, k0 t2 W4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
8 {/ y! T. d% J9 D% R1 x& T) k; q" @4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
6 o- f+ e" R# s. N4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)% F2 Y9 r* C5 r$ J
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)8 c% I9 Q$ T$ \3 g0 N
4-30 Transformation小结 (05:56). z) ~6 H. C% |# j+ S* E* w
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
: {0 e5 B' g3 U7 \0 n4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
, Z( h6 @, J7 ^4 e) E4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
* L& K! L5 k% N; {4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
9 k+ v4 K' [3 |3 x4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
9 K: ~4 f9 C! ^8 f9 A, O2 o4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
, s: j* L# |2 \" l& z c" J$ }. _4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27): h7 D9 ?! ]8 g8 w
4-38 本章节小结及作业 (04:58)! U, J( ?. E" G/ i
( @/ l5 I2 N+ a( [
第5章 DataStream API编程
0 w* m+ }8 K0 o( ~$ C% O5-1 DataStream API编程概述 (09:56)5 N; m2 s. y2 D) O* @
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)- m, E& b4 O3 s/ c+ l
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)6 B) W% l( d5 O) r2 w5 B
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)4 G. I5 s8 d Q, {% m* `6 I
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
0 K& f3 _8 W- ?* x8 I5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
z9 [* T- P, v0 c& E5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)7 d% h1 { X; x6 W/ i1 A, u' N7 N
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
0 y) S5 x9 ]0 y- ]5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
6 a' a& q$ ]6 F) I5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)" I/ U4 g, T; I6 a& K8 \2 l
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
: G+ e4 c% C/ P" R" S8 L& A1 ~; p! P5 W! Z5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
( K- a3 o( k# v( c7 ^/ b Z5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
m& @- Y" Q) P, W9 e5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
) T+ w( H# M9 Q! @6 |! c. q9 A5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
* q1 B6 O' D2 L7 s$ ]9 \3 h L5-16 作业节
) X# M* v$ r6 [' ~/ z v# s" C) t4 L' S
第6章 Flink Table API & SQL编程; q0 w; f# e% g9 W4 \
6-1 课程目录 (01:48)" T' _# s; u, x
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
2 b) z, Q: K: \. u6-3 Table API&SQL概述 (06:04)# ?2 ~* q. c, z, P5 I5 W; ]% j
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
+ G3 z, t0 x4 `6 F6 }1 ?6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
* x) \8 o5 |; y) V6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)2 T3 A; t( X8 D! Y
5 k, a3 L5 O* e. X1 F
第7章 Flink中的Time及Windows的使用
/ j n; d( v9 j" P( ` X7-1 课程目录 (02:21)
* K. |0 u0 Z ?6 v x& j& W0 r7-2 Processing Time详解 (11:21)
- L9 p6 Q& B5 O$ u5 D- K2 n7-3 Event Time详解 (09:35)
. w' J' E! J9 D( v8 m) B7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
9 v8 q# e. M) l1 V1 U9 K7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)! i' b: i0 E5 t) [, n; V
7-6 Windows概述 (07:00)- G! p" O7 M+ |1 ?! V6 g
7-7 Window Assigners详解 (07:16)
& j9 K/ D* K; u& A& k7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
. Z2 j0 ]; T, k0 Y, x" G( k$ {8 o, C. j7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
, ^# \9 ?1 n- r" a7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)2 B7 l W2 z, u6 B
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
5 b- n5 D6 Y# b9 k1 q! t6 _7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
- Y' {2 w$ A% {; P7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
* f* E8 i/ b! D9 e; y; l7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
+ m' b* n: R) e% f/ J& v7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
9 T+ g0 {. N/ A7-16 Flink watermark概述 (02:32)4 A9 b3 U0 p2 `+ @ M1 E* Q
7-17 作业节
% j) @& ~) o2 m% y* U9 k7-18 作业节
, N3 h* Y4 U, z( S# b$ K& z4 Q! \; J) F) q
第8章 Flink Connectors
6 |2 i1 p% a* U0 } A8-1 课程目录 (02:16)
1 ] B7 A6 z1 K) i2 Y+ M; E8-2 Connectors概述 (03:31)
' Y0 A. z7 `, N( k. V8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
5 a* b5 h0 p4 K4 D% u4 ?8-4 Kafka Connector概述 (05:35)) `; I( ^6 K' w; ~( i
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
+ G$ {% q/ {- W" ?8-6 ZooKeeper部署 (05:45)) P. _7 @3 P. a" q7 L- |
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
J9 H. \4 i/ w8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
7 F4 V3 V6 S5 s. D" ]3 r+ a8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)# v) @) n+ E+ ~* ]5 ~6 ^
8-10 作业 (01:06)
* d! G+ K9 U G$ [: ]1 f8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
' H' }& ]! k% r0 `0 E9 b9 A& U4 ^8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)' e* N- h0 m/ A
3 _" K! B: ]; ]8 ]) ?0 b J) E第9章 Flink部署及作业提交3 T9 B0 s4 A1 L/ Z' q+ g8 t \
9-1 课程目录 (03:06)! L2 J! v3 y. k1 ]" U: W
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47); Y* n; C1 Y: |: E, p
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)1 W, ]6 X I5 ?+ @0 H6 \
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
9 T% }% A# j6 [% I( m9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
, ^4 b3 ? V3 W8 ^9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)$ |( C' O, O! a
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)8 ]& }/ Y. ?. t+ s# T) j
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
/ S- D, X b+ \4 P2 x7 m- ~9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
4 _) p" R+ \% h* ^" Q" o9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)1 o7 Y- r# q n7 {
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02). I) z' I$ [8 D: i
9-12 本章作业 (02:24)' ?1 X/ C, D" H- ^+ C; k4 s% w* F: }
) y+ _; j+ s+ b) Y9 ~( G
第10章 Flink监控及调优! f% @; L+ n) X
10-1 课程目录 (02:21)
4 D# b7 @3 p J5 `2 _# I5 [10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
M: S; N# K) ?& K10-3 HistoryServer的使用 (03:13)8 n/ ?: r! E0 r9 A2 m
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)8 l9 }9 S( `- j( h1 U1 q
10-5 Monitoring REST API (04:11)
' @( M0 Z: T: }! c3 Q10-6 Flink Metrics (10:20)
- u, ~1 ^7 W* [: \; ^: A% w. N10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
% ?0 [; @/ f o9 A/ K+ _* Q+ ]
D( H, I, g3 k# |第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战" k+ M8 S' }% b
11-1 课程目录 (00:56)3 L( e1 v5 l7 H; b; v
11-2 项目背景 (04:27)
$ V V5 ~# ?5 Q% P0 p* K7 l11-3 项目功能需求描述 (03:46)
. A& ?; d/ Q" N. f4 N11-4 项目架构 (04:00)1 Q) b. R ^# ]7 j# w
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)+ o0 e* F3 ^6 x
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
; m! [. O1 G; y: Y; ]3 q11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)6 Q H) G6 }, w1 \* f8 ]3 Y
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
1 q! I' v3 m( K11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
* A3 d/ T9 b# A& E11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)+ U# ^) J L' l
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
; ^7 K, p2 x- N" X# _; s11-12 ES部署 (04:25)
$ V: E o9 z B" t6 P11-13 Kibana部署 (03:31)
& u a! E$ d1 t11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)! E4 P4 E& v" p# s
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)7 X$ c" S5 |" |8 |3 I
11-16 第一个功能作业 (02:02)- e O }! A/ }: f9 E! i: z
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41). }( W( P+ J- z/ Y Z
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
1 E' {& u# V8 v4 n# H11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)- k1 _3 i! m) W& Z8 x
11-20 本章节总结 (04:57)6 l4 |9 a ?$ F4 m, y/ m
11-21 作业节
/ ~+ A, |6 ?. {# O/ T11-22 作业节
( h% I" y. ?3 N8 A& {1 R* ^+ f% [% M% w, g( R" ^/ O5 M$ e
〖下载地址〗 ]0 B1 N& z9 O- t" V; r1 K- \
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