! j/ S( B3 f( _' E8 T& y6 ~$ R1 Q$ o$ M. M
〖课程介绍〗# h/ F0 D) v+ r6 z) E
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。
# L+ {- Y. j8 o5 T6 D1 U8 W0 Z0 Q& D) h5 S% z* J
〖课程目录〗
' a+ M7 N3 M) j& M+ g; _5 H! `# i第1章 初识Flink
N6 Y: C# t) c) F; Q/ U2 H0 h/ |1-1 课程导学 (12:01)
9 g8 |' h$ c* c! N1-2 ***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）& Y% l( |# `& M# z: j
1-3 课程目录 (01:28)
6 b: V: M+ P1 ]; B) {1-4 Flink概述 (12:52)
) V( E8 q/ d1 ^9 z$ W; j1-5 Flink Layered API (05:13)
& F: {$ p8 r/ P, ?7 b0 e1-6 Flink运行多样化 (04:49)! \# p4 }- N) P
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
' U$ u8 g( y' k. ~' h+ L1-8 Flink Use Cases (03:18)
! w4 b" q3 D+ x4 B! t) o: q$ N1-9 Flink发展趋势 (02:12)
* ]" p8 z+ D7 ^0 V8 R1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)4 Y. a" X$ v( C6 O
/ X2 x+ F1 |* p: z0 X' J第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 . n& ^+ y. G0 c; H, w# B# L: q! G
2-1 课程目录 (01:36)
' l, g6 s; z4 @7 _2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)4 J3 a# A2 O7 E7 F( z: {, G( ~3 y
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)3 e& I0 W# T* P& n7 u' B3 y% o) [
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
& Z7 X; _' d; g, B* r2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
- X$ J% m; P% B8 A2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
s( N" O5 w: [. G+ A2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)- ?7 Q) G3 c1 a# i4 c# l
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
3 i: z/ D* j+ {. C2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
0 C4 k6 i4 `- r ?: @) t2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
) d7 c4 E" s: ^2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)+ a! }! n* t) S! z4 U$ S
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)- ]" O# r2 t0 {# Z* l c8 v
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)& d' N/ [) o5 Q
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
+ w! c. R+ q; m/ R& Y2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)3 `) B/ r8 D% E5 I9 `3 c
+ b# R( M0 w% Y+ D: N. z
第3章 编程模型及核心概念
# |7 r" T9 s5 c- |3-1 课程目录 (02:05)+ E- t: M! N% y% j4 |+ f
3-2 核心概念概述 (05:19)4 _+ \7 ^: C' i; F' B3 [# u2 S* X
3-3 DataSet和DataStream (05:59)
9 V# m% t% W1 f& ?( ?# C& l3-4 Flink编程模型 (11:33)
& {* x; N. O Y1 d- x1 O3-5 延迟执行 (04:00). c8 N; k' i! `- y
3-6 指定key之Tuple (07:15)% E1 W, r( S$ ~4 ]; k5 t7 N
3-7 指定key之字段表达式 (15:04), o( F! ]/ \4 H+ E
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
, c( b* ~9 _/ j& o+ Y3 j. s3-9 指定转换函数 (04:58)
6 B; K6 k& n6 O' @# X' c3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
# p& |: d. v- H" W- W* e# e/ k: X+ J- X- }- | r+ U) T- m' r
第4章 DataSet API编程8 i8 ?) R7 `5 ~. W+ |
4-1 课程目录 (03:03)' q y3 T. t* c% T3 s/ P; o
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
7 ^' |- ~" C; I) o1 `6 G4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41), i! I. u& {3 b' B* n
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
; c) A# X' ^: t2 l4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)8 l1 Z- X+ Y( T9 t, O+ j. ]& X
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
' S+ t8 M( x7 X2 _# }4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)5 b) l2 S" l* p {4 z+ S. M1 u- b
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)6 u; z; b! R( k' P r2 ?( S
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
3 y& Z z# a) m. M) E; R% m) @- g4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)& B( F. M7 W) Q) `9 Z' l- s( N* h
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
" e9 M; o+ I! D3 W4-12 Transformation概述 (03:24)
K7 k. e: U' \" W+ y. w4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17). E1 ^/ h& M; Y2 p
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
" q0 F; z4 _+ ^! K0 v4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)* t7 A, `% C* \8 l/ r* |9 z
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
% q4 z# C: G: \# J% N" ^, O5 l: t4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)2 D; w) K. @1 _2 j; u) ^- H
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)5 @' g- U3 _) j* P+ u
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
0 B6 U* X) l( b: j4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)* s, z2 S; R, D% G5 L& M3 G
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
0 |% ~1 r: {% a6 ]" }# ?$ c4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
7 f) @" \- S& B4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)! T1 o5 m: ~5 b0 U9 ^
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)4 N. B) X) o+ K+ U
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
6 D6 n4 z7 r' d% [. o; Y; D4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
' B# v! q9 M( c2 O% U& b4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)& P6 i; s4 z( V& A$ u4 z
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
+ F5 j6 M$ q }4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)( n3 p4 C. u5 P a/ |$ P& b
4-30 Transformation小结 (05:56), V x0 A: t: t' }0 y; ~7 M( j6 f3 E
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)( E. p! {3 Z5 @) i
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)& E. a) F3 X3 P# s8 Z+ U* j4 k* d
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
. ? {) I. _4 d3 ^4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09). L1 J o; f; A) B
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)! Z& k. V2 u$ e, X% z# X
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)# T: p8 {5 Y/ B# y8 Q9 e
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
4 Q1 n& O2 e/ N4-38 本章节小结及作业 (04:58)0 d# u9 S" E% J- y+ D
8 t( x. Z- G& Z6 D I
第5章 DataStream API编程
+ W4 e+ g+ B9 i2 I# o# _3 a( R2 v+ q5-1 DataStream API编程概述 (09:56)$ O- V' `# F' C3 V3 s1 e
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21) [1 R: _0 Q) ?' i# O9 D2 o
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
4 Z. b! |- |7 c/ T: [8 `/ a5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
( ?1 j1 W* O8 M5 H) l( J2 Z5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
3 v2 N/ ?: z9 Z; {4 v. ]% a! P3 M5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
! e! A) C( p# Z. w1 s5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
6 O5 l0 q a* H# u7 {5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)% J; K3 e$ _/ K. g5 [4 r# e! C3 [% ~
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
$ g. G7 q: i$ L/ W4 ~' b4 P5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
8 }2 J# l w. N# n. Q5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)8 P9 u- b) V7 y
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
; l2 z4 g1 i) S' t; ?0 h5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)* z* v- M3 F4 ^9 S0 A" d9 h
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)! D" r1 k; t1 g9 }5 T8 l/ L& z
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)& ^ @) C( G3 ]6 m
5-16 作业节
, I% p' f9 x$ Y% X) d! E
* Y( g9 o+ z# c0 D- y第6章 Flink Table API & SQL编程
. \& A6 N3 I6 B7 R6-1 课程目录 (01:48)
, z3 Q) m9 ~; _6-2 什么是Flink关系型API (09:05)- z& s2 s, i+ O* J
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
% A) N5 \: o) G8 y% f% a6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
; U) s) p5 F4 h6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
* z) r% P$ @. x- ?. L6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
, y! k) i8 I! V2 q! q# g2 x! t& l& [, k/ Y- [
第7章 Flink中的Time及Windows的使用8 j* S4 n8 Y$ U" t+ ^7 Q
7-1 课程目录 (02:21)# S6 [2 n+ \2 I" U4 X0 u
7-2 Processing Time详解 (11:21)
/ G9 L4 `# y, Q" s7-3 Event Time详解 (09:35)
; [2 H2 V0 G6 i: U Q% D7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
1 p2 U h+ c2 T4 O7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
& P' F8 f' X0 K& D7-6 Windows概述 (07:00)
7 g+ X0 G: W9 n/ ]+ \! { h2 W' r7-7 Window Assigners详解 (07:16)
$ B0 N: P: h5 T3 Y' a. \8 @# E( O7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)5 ^9 \7 M* i0 z. |- M7 \1 p$ ^
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
6 Z' _: C9 L3 _" t3 c7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)9 j( [0 ~" L6 Z0 w; ]
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
0 f4 P+ ], P& P7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33) _1 t& G; s8 W* \
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
3 R* V R2 r' v8 f3 l: ~7 Q, }8 B7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)+ I* I! g' p3 F& g! H# @
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
/ n7 L% Y$ P* p; r! X7-16 Flink watermark概述 (02:32); W: ^' v9 r9 u
7-17 作业节
3 O# v6 H3 m7 h7-18 作业节% U7 ?7 X4 v) g) \( G
( Q9 Q v/ I* Z/ S/ j2 }
第8章 Flink Connectors
8 i5 C4 g7 f- l3 r3 R% g) A8-1 课程目录 (02:16)
, c5 Z o$ a/ Z& u8-2 Connectors概述 (03:31)
' h3 _' {3 z. S5 O2 ~, C2 W8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)$ ^6 ]* f/ O7 s
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
& l: W/ ^ q$ j' y# Y" C/ W. Q% \8-5 OOTB环境的使用 (06:43)( Y7 _, O, T; f; s9 k3 Z
8-6 ZooKeeper部署 (05:45), A6 f/ M$ t' t, I' z4 i8 |
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)) Z' i1 _" X/ p4 r, I. B$ B
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
8 z3 }$ n1 C. ]2 }' u; z8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28): k7 x6 e% I% j& _
8-10 作业 (01:06)
1 ]8 b8 G* Z$ ]) P/ o/ g8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
8 v$ i' |4 P+ ~0 A# ~1 P7 Y8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19): D8 U' n" U2 S
2 ~+ _5 [# F, n; Z
第9章 Flink部署及作业提交
; `) \! }' g$ }8 Q' Y* u9-1 课程目录 (03:06)
5 l7 j3 ~6 }0 d8 a N k, F0 R9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)6 P: E0 h) j0 I9 Z
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
: z2 a9 G" Y& y$ u9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)/ }) O$ ^# X8 o( j, w" U
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32): L# Z; [/ I0 W# j
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
( C1 }" z. ]' `& E( ^$ A9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42); k8 Y/ E) w% v$ ^6 B1 s3 s, u
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
" e: d3 f) B, y4 n9-9 Flink on YARN作业 (01:13)# @5 n7 a1 s- d' A4 B
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
+ c3 h+ b+ ^4 i, I9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
. M v1 M. [* C, x6 e5 R9 S9-12 本章作业 (02:24)8 \- L. [/ f$ ~/ d$ {$ B- v
. {( \1 ~4 p* v% P5 Z7 s' [* W* M第10章 Flink监控及调优. A0 V7 ?4 }3 O! b8 {
10-1 课程目录 (02:21)
- R! u1 ~9 W% \10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)0 n2 x/ s# \9 t
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)$ S; R* Z* A/ P" s
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
, D$ h* F6 o* n5 g7 S10-5 Monitoring REST API (04:11)3 @* x a9 J, E
10-6 Flink Metrics (10:20)/ ]4 J# r3 F' c0 c
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
. w3 w4 Z+ q+ a/ q! }) \' W8 m9 I6 \4 U) O. x* p, W: j( D
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战9 s- e& ^( \3 f, k& J! Q
11-1 课程目录 (00:56)
( \1 _9 X" t6 o11-2 项目背景 (04:27)
* t- M8 P$ b* i# J0 A- x7 Z. e8 h11-3 项目功能需求描述 (03:46)
% h6 q$ W1 V0 c11-4 项目架构 (04:00)7 E0 Q' q1 I# p% n8 O+ w
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
; s4 \. m X [' W- i3 E11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
}4 `, X1 [* l9 z4 i11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31); \6 K$ b& B* o; Y3 }+ m
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)3 v9 o( I* f8 @
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)& t0 T/ V# d; R3 U
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
y0 ~: ]$ S4 H1 X. o3 h4 }' Q11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41) a3 X5 q1 s. Z: z" e" D
11-12 ES部署 (04:25)
' _- N, [* x8 Y7 j. F11-13 Kibana部署 (03:31)5 D7 M2 A. |; f$ u, P7 j
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)% L$ `* q2 k; s3 G4 X# l
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
7 |! Y4 D7 F( I8 h( K11-16 第一个功能作业 (02:02)8 }) Y& K) p+ g$ I
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
# H9 F3 R, J- a4 |2 B7 f! r7 J11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
5 V* S+ |. o" P2 R11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
. D3 |5 k% S: v9 }0 l11-20 本章节总结 (04:57)0 E/ p* J y, K! }: Z
11-21 作业节
! ~2 u5 W1 q) Q1 t4 I1 y11-22 作业节
0 K4 g Q! w6 k* Y# e
6 S- [9 k6 C+ y, I* H- _〖下载地址〗* V/ `% u' t0 n: g0 w( d6 X3 _
. t4 y; f. f% [* X! m6 n9 X# Q% P〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗$ ` F+ n$ T9 D }; H
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5 s2 f7 y" ?) {, J1 Q" z# J% b) W$ w8 L) r
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