1 L% p, Q5 G, N+ m. s7 b3 t& A: \
0 h# e* u# n; x; f〖课程介绍〗& m. k: {0 [$ ?% 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。7 N8 ~1 ]) v. j: X1 [' C
+ g% |$ I6 d3 B〖课程目录〗4 n2 f! k/ I2 C h) s& D( H
第1章 初识Flink
# X& n+ O& c# y$ ]* N* D1-1 课程导学 (12:01)( k* r Q9 Z% M& ]- T8 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）
/ b3 B! t/ B- |* m- T& u1-3 课程目录 (01:28)
; d) w* B% }6 P, m! m1-4 Flink概述 (12:52)! m4 a; x1 h. |- [$ Z8 T4 v
1-5 Flink Layered API (05:13)
( b( m6 ] w5 @4 A4 F! u1-6 Flink运行多样化 (04:49)4 v& @( A) M2 E" x+ x
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)9 P$ q; A7 v& d) |" M' J* q
1-8 Flink Use Cases (03:18). f( s% ^9 P$ f5 `* g
1-9 Flink发展趋势 (02:12)
( a J) t; C7 i- N) ?/ y6 l+ Q* t1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)& I" L) G! y8 ?6 p* k
4 P; E- J# P9 |/ r1 s
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
, k a6 H2 R- W* F3 s2-1 课程目录 (01:36)
3 O$ J% O8 y. w2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55). _# D1 _: `0 w' J3 V( ?4 I' r/ P. _
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)# H; G$ `! S" [5 R* o, P* l9 \: f
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)" |. n* Y* X2 c( ^
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
- t! H9 }! t2 _6 n; c* O' S2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
2 H3 l% ]+ f( r5 t2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
% E% O7 t/ I9 a) {2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
6 F/ v8 W$ n$ ~8 `+ |6 O* x2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
5 X& ~' S2 T% C2 O5 q2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)1 N5 X+ H0 A- T& P7 T. ?6 U5 T
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
) u" i/ z8 c! T* O& U3 P2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
: N h5 N: W9 w* u; j; ^# k2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22). n, N$ I; i( z1 s6 ? q; }
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11); g! \9 G/ r; [$ }/ t( P
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
3 q% e5 @: ?# \" P; R( ?8 P3 k9 s- R( Z; o% H
第3章 编程模型及核心概念$ g+ A8 |& D. W
3-1 课程目录 (02:05)
. @6 X2 u1 v' I/ _& V1 K' S3-2 核心概念概述 (05:19)1 S2 Z8 D; G( F/ f) K
3-3 DataSet和DataStream (05:59)! e/ L1 j; L, C3 |$ \
3-4 Flink编程模型 (11:33)
9 ^; v) f( |4 |' @- w# l% }3-5 延迟执行 (04:00)
* Q( ?. ^2 G3 d* L3 M0 i% C3-6 指定key之Tuple (07:15)5 F" a! g8 E7 @- s
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)* |" u. T' _$ f: L6 r( T
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
1 d* A; ^$ t% t$ m3 w3-9 指定转换函数 (04:58); _# K4 J2 o6 `1 k2 v$ ~- F
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
* K* `+ M5 ]& o! a/ T2 }2 M- y" O0 G
第4章 DataSet API编程. m* I2 d3 H% Y( ?
4-1 课程目录 (03:03); {2 m5 j7 r% t. S8 G3 I; X2 Q
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
1 [& X& l1 M- I4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
; l3 Q. A; Z+ \4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
) D( {, A4 ]4 ~4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)" r$ _) w! f; ]: g* S* E
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)& |; z `1 f5 C$ E6 s" k* d
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34), H1 H8 m7 ?7 v! ~1 @9 l
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11): c1 U) R1 @ I, ^- b7 ?3 L8 a$ J, V% X6 _
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
: [* e6 C. ]. v. l1 Q7 e4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
8 M& w& { {8 \$ w- M* j4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
- Y) Z4 x3 z) d1 H* i4 f4 q4-12 Transformation概述 (03:24)& ] g# E5 E9 c% E" W+ E- a. H: ]
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
+ ?# |. N5 v: n6 ], `( M4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
2 ~: e5 U0 ~3 \: | Z7 t7 u; _, g4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
) E$ S9 ~0 g- w6 m- h, [4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
1 O( h& ?4 K9 _# L/ B4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)$ o8 n: R/ ~/ ]; {9 ^# R: g
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
x' U/ l+ B* H0 |4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)& [" x) H' d( z" a! t
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)' m* W( V" j' v; H3 I1 b& R
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
. E: l7 z& Z" {' M4 ^4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
2 {$ o" I/ p8 y9 W4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
% R" J# C! A+ i! L$ r9 G8 K4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)+ f8 |) k9 r- Y- y) i4 G1 [
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
: W- k; A; n/ S4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)& I4 ~3 o; f5 C& _5 u: O# a
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
F% H" {6 l0 D- @% F) L. ~6 i8 b4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)2 C7 V2 Q, K, E& U2 [/ `
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)9 N# K/ i/ U# v% ^2 m. s, s |
4-30 Transformation小结 (05:56)
$ N0 f: U& P4 Q: W& |. Q9 ~. d' F4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
& @; i5 u; J# R) Y2 V4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
0 ~. P3 _8 S. z# t% d. m" Y0 T4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
4 T) ^$ \! _% }( Y$ N ]' d4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)2 d' n) g1 r7 Y
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
. t5 a1 A4 e& L; D# y! z5 c4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
% r; O- E. X4 p3 x n4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
' b7 V& i B2 M+ s4-38 本章节小结及作业 (04:58). @+ \1 r2 R$ ^& T
# x* U9 ^: s# Z7 D5 A x. t
第5章 DataStream API编程
0 ?# J7 y! H9 }8 a1 Q5 J8 x5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
) b) A: I4 u- u5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
( |0 G" A, n$ K. z5 C1 _5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)3 ?8 b: V2 K m# z) T% ?9 w
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
$ d3 A9 H7 w. ?) P) b5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
6 h! m- n- d8 z1 J' L5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
) m1 S. }2 M9 y. d# ^; ~5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)( I& {$ P* L$ w7 D
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)) r- \9 t. z. b& c# w4 X" X+ c
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)/ U' c( G' G# u @7 c: c- f" K
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
6 g. H' B0 R' J }" B( K5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
- m9 ~# D" y( r' A% u( n5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35). C! {% g# S$ _) b
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)9 R. t- {! m' F* I" v9 v+ u
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
7 A6 e& F# n" y$ u, Q5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
% y( `; V( m- v5-16 作业节
" |3 q& ?5 g# [5 H4 q) A- ~9 x' X5 r2 \) F$ q3 E3 @
第6章 Flink Table API & SQL编程$ {2 ]( |6 B4 _2 ~7 z) z, e3 p3 w
6-1 课程目录 (01:48)) o" X- K% V+ W6 }0 z( L
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
9 ]; {2 Y( D# ?. q: c j" X! P6-3 Table API&SQL概述 (06:04)( X4 Z7 |5 ]- l$ u T
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
; G2 B' R; ]8 j+ P: S' l6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
! @- c V! s. B. c4 }6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)* z' C4 e i5 K5 }0 o# D# ]1 d
9 Q$ A; B4 [: {% n: i
第7章 Flink中的Time及Windows的使用7 n# Y* y1 B) e
7-1 课程目录 (02:21)
, E0 c8 h: `% t$ Q6 A+ A7-2 Processing Time详解 (11:21): q- Z( ]* @* L; G: i
7-3 Event Time详解 (09:35)3 ^/ \) i8 Z( ]& `
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
% z% @' |3 J8 T0 U; b3 ]% o7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
8 P& m+ A- n) o* S( P! o& p7-6 Windows概述 (07:00)
6 W* ]7 N$ ]+ D, {7-7 Window Assigners详解 (07:16)
# M% @6 r+ M5 D+ l8 l9 p1 _4 [7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
4 N( C1 H. s* S+ o& F7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
' @6 }% A1 d# O! v6 o' I: F7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)8 ~& W( ?* [9 P1 H1 p( U
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)9 t0 ?: x8 @3 C9 j$ Z
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33), Z$ M- c7 h! S4 `% R
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)& J8 p' b3 D6 U+ ?; X( \7 q
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)% N. L$ A; P- l
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
6 r4 g, B. H* m( r7-16 Flink watermark概述 (02:32), [& |- `2 g- j: I) i
7-17 作业节 f$ q. n: W4 B1 r+ F; ~' O
7-18 作业节. G% I- l' I. L$ p1 W& ^, n
) a: ]! r8 W4 Y h
第8章 Flink Connectors
5 M1 S- N4 e. j& T8 v) ~8-1 课程目录 (02:16)
3 c) r( ~. X5 e i' L8-2 Connectors概述 (03:31)8 H! v5 ]4 M% h- N
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)) ` W. Y( M& x! G
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)( O. ]. @ p$ h7 w4 x; o
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
( _7 A: W+ V+ g8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
& L9 @+ l$ Y( U4 U8-7 Kafka部署及测试 (08:46)8 f4 h# P* B' g/ |. N) a9 J1 n
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
/ T$ `) u! \! y; H2 n6 F6 V8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
/ b1 d' k1 A7 H4 C8-10 作业 (01:06): H- p" l- r3 _) V. L7 Y
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)6 D* z1 A F# B, U# K8 Y1 ]
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
9 H9 g) X: T1 f6 K9 T o- G/ ?) y; L/ x8 ~
第9章 Flink部署及作业提交; U7 p% d, m$ c& f1 a
9-1 课程目录 (03:06)0 A1 P0 g. w6 ? D3 _
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47); [# U$ N* o: ]
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)8 }9 r4 R2 D+ m) F/ ~" J0 c
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
. @: v8 s3 {6 n' M) X+ _( w7 M$ e9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)3 H9 V+ e6 O: i7 V: Z3 [+ r
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
3 [1 L) J3 g, v9 h# c, p# V! M9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)) V7 W$ u, T* i, |. z
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
. e, k) r0 V) ]) Y7 s3 z! p9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
! M$ p" V, c* H2 w$ F9 s, U8 z9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)" I, n4 k; [/ P
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)9 u4 H3 `2 {# B* Q: p
9-12 本章作业 (02:24)
. }0 l5 H# ?# J
. t. v' O) E3 g# S/ j& g第10章 Flink监控及调优
/ n; v' h2 ]* p2 p1 ]6 Q10-1 课程目录 (02:21)
X, K& i6 d9 T1 {$ }10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)$ `! W5 w$ J+ q( t7 g3 E+ u+ X
10-3 HistoryServer的使用 (03:13) L7 n* _% w9 K4 l" A6 P1 M4 w; E
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)/ T# N! o$ N& S
10-5 Monitoring REST API (04:11)
/ H3 d2 @9 k8 s10-6 Flink Metrics (10:20), A5 G2 \+ W7 f/ {6 n. `5 }- l
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)' c7 q% Q% M0 A t2 O1 B0 Y* Z4 l
2 T- A# O( _ w- Y$ e0 o第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
; k f* j% R$ n1 ~( x) l8 q: k11-1 课程目录 (00:56)
" |0 u4 y3 K% C8 a( u# |% G11-2 项目背景 (04:27)2 j* i1 {( C' _, F" a/ [! _
11-3 项目功能需求描述 (03:46)" B" `+ z! v$ q4 r: ^
11-4 项目架构 (04:00)
- G o5 y/ h Z& k11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
+ O" Z/ O2 C& T3 j11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
0 E& E0 @/ n* n( g3 V11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31): o5 e7 s9 ]/ m# W. ], r
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
# O* y. V6 _: T. e5 [11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
( }5 ]6 ~" @+ `" _11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
+ y% Q _) O+ O/ K/ j; c/ b11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
% h z- q0 m1 ~; f5 b) c11-12 ES部署 (04:25)' o/ p7 F9 c! _
11-13 Kibana部署 (03:31)
& A# {' e) ^! f h, s, V3 G11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)6 f' f8 }* W7 w; z( R. c
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)5 {7 d$ K) D! [
11-16 第一个功能作业 (02:02)
0 g& F8 k! D! P' p11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)7 J( A3 X. U+ [% c+ u% M
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)2 \7 X: ?; U+ K0 M# p
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
8 H, J$ Q X( V3 c9 Q2 R. v11-20 本章节总结 (04:57)0 B! D- g" {$ r
11-21 作业节7 V% u3 Y" X" t2 F+ ^5 z
11-22 作业节7 |# ^/ t/ B+ t
1 X2 `/ y9 c* W# G3 i( r, ~/ @. b0 S〖下载地址〗# {3 d [1 E h' S1 M. E
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8 [5 d4 U- P; B8 G- u6 V
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