6 Z- |7 d9 a4 V+ h
" {- R) Y* E+ i; U0 Z$ g, M7 |〖课程介绍〗
: M9 `6 S5 h' H& K+ L( D3 w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。0 a0 \+ V) ^* p2 r3 b
* L2 E% A4 {* ?- L: K1 ?
〖课程目录〗
! S9 B/ [ q6 x: g( \0 f& W第1章 初识Flink 8 r+ c5 c. ~) Q3 |! P
1-1 课程导学 (12:01) G% Z3 C7 ?* p; z
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）
! `4 G: \7 e \1-3 课程目录 (01:28)
: x! l8 i: U- d1-4 Flink概述 (12:52); o4 Y& V) H; b$ `; k
1-5 Flink Layered API (05:13)
; U5 d J7 W7 @0 O1-6 Flink运行多样化 (04:49)# U; y$ z3 b5 m e. [8 b# O
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)/ a4 T/ r; X* M5 o1 ?
1-8 Flink Use Cases (03:18)& A9 a! b1 L" ^
1-9 Flink发展趋势 (02:12)
1 w/ @6 r; S% h) G1 l- g+ v1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)( u. h* M2 [3 P2 X. ]4 j
6 ]0 v( ] i3 G9 l8 h9 m1 b第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 ; A `3 O) \- R- j0 F
2-1 课程目录 (01:36)
: w9 k+ A/ N4 J9 H) ~! z* M2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)0 G! C7 m6 |4 k, W& I) m8 X
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
! b, N1 D5 e3 e n2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
2 I$ S% W |5 a7 i6 \& ^' Y2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
0 _. k7 k: b8 {7 W% X) U2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
. M. Z% l6 N& P$ N7 v2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
{3 q% Q: P% {8 i% _. w% l# x2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
7 f. M* Q5 z* q$ M# K) e2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)- T- B$ f) c/ M4 K3 V9 X8 w
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
3 [( s/ ] Z9 I# w% `2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
* ?. p/ o5 _0 d$ ^2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)' D- U) K: I3 |: p: F$ R3 s3 L
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
+ j% [4 y3 k" W4 d, t2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)6 e% U6 m1 B( t' ?
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)/ v1 R. {$ B% _ X
1 {( h4 a: j6 O* C4 L% g+ Q2 A: |' u
第3章 编程模型及核心概念
8 {8 X- L) v. W6 y7 _3-1 课程目录 (02:05)
/ D! E2 H' ]& ?! A" z/ H) D0 W" A3-2 核心概念概述 (05:19)
, Z3 U# g" T* L; i& z8 [3-3 DataSet和DataStream (05:59)# H3 f4 _7 G! L& ?5 g1 c0 @$ v
3-4 Flink编程模型 (11:33)
" E/ p$ M0 P( A/ _: W3-5 延迟执行 (04:00)
6 g7 _7 ^( r$ Y" ^; k$ Y1 r3 t4 q6 O3-6 指定key之Tuple (07:15)
4 H$ h5 B+ Y- H! M* S: c8 t3-7 指定key之字段表达式 (15:04)6 \4 K& O9 ~3 l" m+ E1 p9 a
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
& K2 u, q1 ? m- x. H3-9 指定转换函数 (04:58)
2 Y8 L% W, d* C3 j3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
2 @) W8 X f2 Z, x3 v% Y- f: Y7 s- U7 n0 ]4 F7 N2 P- m- [0 Y
第4章 DataSet API编程
) Q* E' W$ B; k& w+ V; b' `1 J4-1 课程目录 (03:03). I$ O* o6 Q8 W2 c3 H
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)# @) O% o1 g* v) @( f
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41), ^/ \0 P, z" u$ o5 s( e9 S4 e
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
3 {5 p* H3 s7 N( |; P. B( G4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
J& e7 X- x' z i/ h7 I4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
( M% r# D) `$ M5 Y4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
8 ~6 m9 ^. ]* N5 E4 M( v5 Y% K) s: B4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
0 X: m! q- D. ?4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
% ?. g8 S- n) X! K6 B( U' ]& e0 S4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
( U+ b2 p* [& Y1 Y4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
2 m7 I, b0 t2 B5 ^% t# E5 R5 H4-12 Transformation概述 (03:24)
9 D. {- o# P/ t5 j7 H- ^4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)5 H2 b7 W4 U" `: O% F
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)& r* h) L$ ^$ }, T
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
+ z7 B6 R1 i, G, T- J/ A D0 x4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)# \. o8 X$ ~' D" Q- E5 E
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
# f `$ f9 {/ A; b# P8 }: o: _4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)3 ]) a. W9 G: _ N
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13); E8 h; Z8 G2 ]" m0 S5 n
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)# k) d7 P* t6 C8 ^. F
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)1 d6 |0 M+ F) t3 Y4 P& @
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
) |# k1 c9 J0 E0 _( f* ?2 Q6 C4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
8 Y! H A2 c: H; d4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
6 l* w; H2 K. n6 M4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
: W6 B4 T% q9 [8 w9 B8 ]4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
5 F: M* q) [! p& q4 _9 \# b2 s4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
4 T+ P1 V1 r: i$ ~, h4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)& U6 L8 P- C% s, D
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
9 N. r1 C" K* z1 U4-30 Transformation小结 (05:56)* U. \ @: M' K# `5 {! i; T! q
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06); x3 k- `! B$ a9 X
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
7 j0 s/ g8 W$ v6 V0 U7 m4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
( ?) W, F2 {" e4 \" D2 j4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
! ^& x9 H% m8 |0 a4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
0 P7 b1 f! t0 R ]* ^* [4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
. J1 H% i+ d3 b2 T J4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
! Y5 |* c- g! t! N- A: L2 r4-38 本章节小结及作业 (04:58); r* o* ]0 i6 b" g8 E3 T2 j3 V
+ j8 E- S U$ A3 J4 m/ `
第5章 DataStream API编程( P$ q$ A' \; k- Y
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)* _6 A- P$ i8 j( l$ V# `# s. r
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
" m2 ]4 S2 q* E0 _' I8 g* j5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)( x, k- U; L" l. B: ]+ |0 i- Y
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)/ G( r* W, X3 v* D1 k* U0 d- s# P7 }
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)6 \& c6 U9 p/ k
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38). d1 l5 t k8 p0 t
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
/ L# t" U7 |0 y0 u! m+ F5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)' l" k: ]% t0 @/ l
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
# C! ]- ^, _. l9 C- p% v1 y5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
: F2 r: z1 I' e s2 `. {5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)' K- S) M l4 {0 ~
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)8 D7 `1 k, F7 C: Q- e1 ?# O7 y1 W
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)" r7 h1 k$ S; o( N3 ^
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47): P) J: c; _4 A8 V) y; u4 k
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)0 p- E0 O5 v' X& b$ }/ d2 o
5-16 作业节3 p8 I* V" |9 j) w& V
* G. c4 ^# r. C3 ]% A第6章 Flink Table API & SQL编程
9 i' a6 g1 i9 \5 @$ w$ o6-1 课程目录 (01:48)
$ [$ }! l# t4 t: U* @6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
9 X7 X' ~6 ] M: l R6 E6-3 Table API&SQL概述 (06:04), s7 n- D# a3 q
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)5 F, X9 f9 O3 y
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)4 n" @+ u* ]: x( R q
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)5 @% @6 r: g, W! ]" F8 |
" E/ p' a0 E1 D" J: a% m9 ]
第7章 Flink中的Time及Windows的使用
4 H5 d5 @( b: `1 N# J6 ?- j) u7-1 课程目录 (02:21)# e; d( K1 f* q' a
7-2 Processing Time详解 (11:21)# O$ C! k1 I7 P. o, I i8 G
7-3 Event Time详解 (09:35). U; A8 f' e6 W2 ]
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
3 P/ z: `# t0 c' r7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)& o8 G) X) Y( z% N5 K% Y
7-6 Windows概述 (07:00)
. @! K, `( }( F1 W7-7 Window Assigners详解 (07:16)$ l+ t1 Q. P' ~' B! g
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24); d5 z) p% r, S) v% z+ R% r
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)' z3 z8 ^* x" Q8 j
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)& |' m6 M& y3 n" E9 V& w$ [
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
3 F1 J: H% g8 G) L9 w* B7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)$ w! j- y* s# [& v' D/ a7 k! ]& S
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
" `# z& y/ |. w, F# W7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
) f% f. q ^& @; f$ D7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)6 H0 Y( }! e% l9 Y+ h! v( m2 h
7-16 Flink watermark概述 (02:32)
' V! F1 X$ G' X! `! v5 s: N7-17 作业节6 y2 J- t5 a2 D. [* i* F% G2 z
7-18 作业节; P" m/ ]- Q. Z4 @/ ]2 j& n
) `' q; g. v$ i& Q1 j" p第8章 Flink Connectors
4 V+ B: \: D+ G# l1 G z8-1 课程目录 (02:16)
9 I7 C) G/ B) i8-2 Connectors概述 (03:31)( j- E& T. n! }( ?: o. a
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
! q* l5 {( ^& E3 W% P& T. g8-4 Kafka Connector概述 (05:35)1 ^( S7 ~$ ]3 t
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)0 J" E) z. d3 e
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
/ m- r" V) E' q2 l3 J. m5 s1 f8-7 Kafka部署及测试 (08:46)) x3 W* D u4 R/ J; ]
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)2 O" D$ M- ? d4 A* U3 H/ {5 t1 }
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
) [0 C+ ?# P! g3 l4 U. D8-10 作业 (01:06)
# a8 m* B0 z w8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)4 {0 c4 t2 a2 P4 o$ I
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)% G4 R, ^, f; L
: D' r5 H" v1 d
第9章 Flink部署及作业提交3 `7 P$ A8 x0 w2 @8 q; z
9-1 课程目录 (03:06)
4 H5 C u6 ^3 `# e8 _9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
! c# }0 O7 F% `8 T9 l! i1 A8 d P9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
1 ?# Z; O5 @+ Y" E3 l+ L' g9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)- h& z9 b$ E" q Q: m5 G
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)# ^) W; ^" [; J- ^2 c
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)4 Z- t5 [5 u6 I3 B2 j
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)9 B. O9 D# H0 _8 f% A: B1 L
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
9 @ X( B; ]( b$ m! F9-9 Flink on YARN作业 (01:13)% \+ w7 a' p- Q
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
. C% y! N; W" G6 x* H" |9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
; u& p( P5 x* K: X+ F1 _9-12 本章作业 (02:24): Z$ E6 i8 i' e8 a
8 ]$ D% H! |: ]
第10章 Flink监控及调优* `1 \8 q1 P7 E7 r1 F1 ^& Z& I
10-1 课程目录 (02:21). s( q) U' |) g# v& v
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03), }9 q. ]$ x+ |
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
/ Y$ r$ I9 [+ P0 D4 M: N" N10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
. n6 `. t% r+ t. k10-5 Monitoring REST API (04:11)
3 N6 `9 w+ O% T% S$ Y* l+ ]* c10-6 Flink Metrics (10:20), z$ v! H' g) @, L! `& S$ X8 x
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
! Z4 @# u( N+ ]+ d
5 j4 P7 j3 F U* [3 |3 l第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战5 y9 @2 K) L# q. {' Q9 E/ P
11-1 课程目录 (00:56)
6 N2 _7 D( l0 I$ {* S$ s' ?11-2 项目背景 (04:27), t6 E* C" x: s
11-3 项目功能需求描述 (03:46)% v( B7 z M9 {
11-4 项目架构 (04:00)
7 i6 P4 O9 R1 l# w% D3 _$ }11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
, |% V L1 C$ A: C0 b11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
5 f+ Q, I: c) l11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)2 i& p/ y$ m( C3 u$ k7 B h. G
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)) A0 I; v0 K- X3 Q4 o9 T5 d
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)) S) B) c/ h1 J2 [0 K3 s
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)$ f6 ~# V5 f& H- k9 ]
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
1 w" U z0 w2 g! U; U ^11-12 ES部署 (04:25): q) z6 L, ? o6 Q5 r( {
11-13 Kibana部署 (03:31)
5 Q5 R6 B# X J. s! s- A, ~* O11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
0 H% E2 o& }) M( B* `1 k0 A11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)9 F$ o4 T# a+ U- Q8 f
11-16 第一个功能作业 (02:02)" v* O7 ~8 ^3 v4 }4 {" y4 e
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41): z& f& g9 A) ]. X, e
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)1 S5 T2 u; o' e6 ?& H2 f. ?
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)* r6 f1 f8 T6 ^# ]7 L0 |+ g
11-20 本章节总结 (04:57)! [, ?; P, _3 B
11-21 作业节5 h' m9 H' Q3 a( N; r0 y' D
11-22 作业节 d" c2 G/ I7 _; e% \
7 Q/ u2 P! b6 N) W' M' ?
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