( Y2 P' D! @' m- d2 f! X7 X2 b" \
( `1 w$ j; r6 ~3 d, Z3 [! Y〖课程介绍〗4 f2 f) V1 l7 i7 C+ F
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。
; m. i% ~$ \7 {% W* l" |# e3 n x5 j0 K3 @' Z/ `3 ?# M0 g( T8 R- x3 ?
〖课程目录〗7 w8 p' q: W# F+ y
第1章 初识Flink
* [0 E$ P; X: [4 q# s! \$ |) W- f1-1 课程导学 (12:01)
) g: L) H- Y. ]$ @$ G8 y1-2 ***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）
- y8 O6 T% y1 ?5 H1 j1-3 课程目录 (01:28)
5 r+ p' a9 A% O; g* t' L) l3 X. o1-4 Flink概述 (12:52)! h/ z& l# q3 b$ A) o( |
1-5 Flink Layered API (05:13)7 _3 S W8 E9 m0 [- X* H! k1 `9 ~9 r3 ~
1-6 Flink运行多样化 (04:49)1 e# T, x( A- v% m6 j
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
, I5 a8 B: P1 @8 g; N1-8 Flink Use Cases (03:18)
. M( C8 ?2 e+ e9 [+ Z8 \1-9 Flink发展趋势 (02:12)) C( n8 e* g) l) O
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
% K* X& q1 Z7 g$ M/ v+ y; \' a }9 z
; `) j& w- u+ y. G! ]第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 ! G1 `3 b& f$ y5 U# I
2-1 课程目录 (01:36)* L7 V0 x( w% i0 |6 B( {
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)0 g' g d: Z, \) A2 p+ T
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)5 p* I6 d6 y/ h4 y( }9 _
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
0 R4 ` k/ \8 I# s) P2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
, \5 C) I! n# o1 |6 N/ N$ p' ?2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40) i6 a5 B/ u/ Q
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)9 u% Z: C, a _4 g
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)2 g7 U. g: @8 q/ k: B9 S
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
2 @6 ? q5 Y$ @" A, A2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)7 u. D- T8 x/ B$ z
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
: C0 S5 n5 R( U4 }) z5 R) ~2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)8 @) J# d: z) m1 w4 n& ?2 A% o
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)2 Y; _6 x/ V& ]! E1 R) d
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)1 f# z: l& O% a- g7 L6 {/ ?8 t
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)2 Z' W& ]3 y1 C H+ f0 V
( K; p* L; W7 t" ^6 E$ n
第3章 编程模型及核心概念
* i3 _( D# h+ {* B3-1 课程目录 (02:05). T3 S$ M- }& h: w2 R" A g" s
3-2 核心概念概述 (05:19)
5 H7 P3 V' h0 g6 N, S, e3-3 DataSet和DataStream (05:59)9 y i6 Z9 w: J [: o& \+ r+ y
3-4 Flink编程模型 (11:33)+ I0 `* ~+ E/ n9 Q4 q) L/ X" h/ @3 ^
3-5 延迟执行 (04:00)( p m! K2 ^1 h, ^& { z; ]& P% \
3-6 指定key之Tuple (07:15)
`+ @1 a# h- t9 M4 w* W3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
; B; V% @: a' U2 Q* B* d6 a3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
- U: E4 X0 q1 p& E3-9 指定转换函数 (04:58)
- e' N' j9 H/ \) l3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
6 z* c2 [0 o# d& C; j( B9 X$ }' {" H4 ?' J: L; w" c1 M- V, f
第4章 DataSet API编程' Q( a5 y' V" V+ H% {8 t
4-1 课程目录 (03:03)5 w v- m- ^1 d' G- k) U
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
- ]. ~* U T- S9 z+ D4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
/ ?% E ~" ~, m+ m& Y2 b4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
% e" M2 i% h# K# [( L( x4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)1 o0 g+ A1 b, y8 U
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
/ Z) g: D; n) h, T0 k4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
' G. f! T2 i8 k2 e- |( q4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
; V2 G6 e+ g1 Z8 K" u4 E H9 w4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
! J; S k ]7 I" J4 ]2 X4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16) G5 q' G2 C) U
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)' @8 n) Z, @5 ?0 z7 o4 A
4-12 Transformation概述 (03:24)
5 f9 `% t N: J" u- `4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
' O6 ^0 i6 f$ w2 o R a4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)" U, V7 g: o& _. m# F8 [; Z8 P6 X* R
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
% L0 k: s+ z/ f' W! F4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
2 {7 [# N/ m$ b& g4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
. V& ~2 J5 o8 C' O1 y3 }' n4 x5 v4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)) [9 V) T# i% C
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)% R U( M9 q0 B0 Q" D: ?
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
6 v; o& P* r" o( z2 ~4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)3 c0 R' v. z, l+ R
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
2 |9 I3 r$ w& F; L( W+ a4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)$ b8 Z2 ]% S; N8 l
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)7 C8 D: o* k4 L, Z8 L
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49). ]3 _6 R( O7 c$ S6 n. S
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
; r. T& }" h* K( Q& W5 J2 p' [4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
2 Z; e! J' I9 Q' ^2 X0 V% h3 |4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)! Y/ Z4 U. Q6 w+ E* g: D
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
% s+ @- m7 P) L- m( q4-30 Transformation小结 (05:56)9 u2 \( H% _' ^4 z+ ?& }( n
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)+ s# e3 N% M* M% J* O8 E
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)0 {1 ]' V& E) ^& D8 h: p
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36), }1 f) v8 k% U. `3 T2 d* `, l
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)! ?8 P- U z& W9 b3 u
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)+ j* {# a0 r+ z/ g* n
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
, o8 O \! c$ p6 m: \1 [ V4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
7 W$ t/ d8 }, B% s/ k6 \4-38 本章节小结及作业 (04:58)
- U# B9 f- A6 t& F9 v' o6 v5 ~( T; A+ K' m' }; B: w
第5章 DataStream API编程6 P2 U+ h9 C! x3 }
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)9 M7 o& d+ S6 X8 O, H
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21); J4 W* x' c, j. b2 b8 V0 L) q+ f
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
2 I( G0 l7 z: j4 x5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
6 g5 G$ F2 k$ {/ Y m- y' t! |5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
9 S: b( q9 X' I* _5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
9 \* Q& Z! d2 k7 ~, j9 x5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47) V [- S7 [# V+ Z
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
- Z+ d& J9 y" c6 V9 ~& H) P5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
7 e h1 ^9 o, r) N7 V6 m5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02). _+ h1 N$ S3 g4 w$ Y; S8 f0 i. ]
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)' i4 `8 s3 R% k" y6 Y" }
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
- U D) ~! ^# P p, `6 y5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
& ]/ Z; a5 Q: h2 F5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)2 }7 T( T, J" ]
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
+ q" v4 L$ G; a" F' e. B3 ^: o5-16 作业节
/ L$ n, q: a, t5 x3 ]+ u2 {0 `5 ~. T7 H4 v, n
第6章 Flink Table API & SQL编程
% d. }# G2 b* }8 y% u( w6-1 课程目录 (01:48)
2 C: V r+ s8 o6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
, R0 E1 ?5 e/ ~7 {; ]6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
1 a7 m: C t: B6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
6 W( r7 y" a- G( m2 X# ~# C6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
3 i4 _3 Q1 H0 P ~% O' j6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)/ U1 `7 W/ Q6 v( K3 e# S8 ^, U1 r
( \. n, E( d/ X# b( k
第7章 Flink中的Time及Windows的使用
3 m5 a/ z/ R8 x3 e+ p7-1 课程目录 (02:21)
2 z' h& V x1 L; Z& e7-2 Processing Time详解 (11:21)
3 L* a5 f0 N9 o; E7-3 Event Time详解 (09:35)2 _+ t/ x6 D5 m; ]1 w& V0 T
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)7 T3 d* v- P+ z! D) ^7 ^# B) F
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)6 V9 B3 y7 m( d: I! T
7-6 Windows概述 (07:00)
; u9 m+ q+ K8 K; V `7-7 Window Assigners详解 (07:16)
! j7 q8 j$ v8 P( }* u1 K7 m% I1 V! U7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
' T$ h+ l! Z, z# K9 k8 l7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
$ R5 n% i3 `: T0 c0 B/ ~6 q, _7 X7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)6 U! Z O- k* O' v; f, d6 w3 H' s' I5 s
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)9 G) ~. b( s# V: L: ^! d2 O
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)" n2 \% @9 f5 l Q+ y
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
/ U. W# L% ? ?; F3 {2 P0 h7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)# w8 R- d6 H' T/ I
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)' s/ I$ U1 K5 A& m0 \: x4 T
7-16 Flink watermark概述 (02:32)
- X6 x* I' h$ L5 l/ e% }, M7-17 作业节
% ^# B6 V3 b* F8 I6 k+ x7-18 作业节- D# v& c' l9 O. m
- b# m& s$ K8 h. z1 S) y O7 @第8章 Flink Connectors" \/ P; f2 I; W) B, W
8-1 课程目录 (02:16)9 W. C+ X% w9 h/ Z9 x9 S, m: s
8-2 Connectors概述 (03:31)) B" \' N& a6 c4 Z3 r
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)# o+ u) |- q5 ~5 |" T. |8 g9 U
8-4 Kafka Connector概述 (05:35), c/ _+ C- U Q' z
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)' e2 O' R8 M* ]
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)7 A& J+ Q( m* f4 b0 O
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)) q9 E3 J# ]9 X6 e! K( D
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
9 K# v/ n O, R/ O7 R8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
: J9 B" N7 q: Z( ?8-10 作业 (01:06), w6 @- F w, Z" {
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)3 r; J, w6 O: ^
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
; ? ?( K! c. G' s8 g: `3 R7 I$ @& [2 o5 \
7 M2 Z1 w) W% C8 R第9章 Flink部署及作业提交
. T3 O& K0 n4 B H9-1 课程目录 (03:06)* n0 a4 r' c: ?7 F% {3 G5 ~
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)( I: J9 }8 i/ x' R- R y/ e. p
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
( T P0 t+ e4 `6 v& y9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
" F, s9 i' ^ o9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)1 Y* u2 v# F( ]# b8 M, w9 v
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54) b4 n. W; I7 d5 y; B* j
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)8 a# a% J& [- G f- q2 [
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
8 \! V' c7 c! W" e$ a: _$ u9-9 Flink on YARN作业 (01:13) }* f, @; ~; a2 l8 f: Z- w
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)2 n a3 R& R |. Y9 X8 N3 i, {$ i- [
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
& b& ^. f! Q$ ]+ d/ I0 D9 a. g6 Y: \9-12 本章作业 (02:24)
0 z# \6 e9 ]. G5 q# l6 s, v4 L) ~- ] Z& C2 y
第10章 Flink监控及调优
6 W: g8 I/ }2 ^* V# V10-1 课程目录 (02:21)
) l0 Y& M) K/ l3 V10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)3 p( t6 R" g" b0 t. G! l
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
4 j5 j, F# |3 g7 i9 N10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)& |/ ~+ b4 k8 M, g
10-5 Monitoring REST API (04:11)
6 |- e$ S* A. ^5 I' L10-6 Flink Metrics (10:20)- k4 | ]- [9 K
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)5 Q2 g7 b5 D+ u
# d. F, e P1 i第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
4 M0 h+ X/ n" Z8 }, e( ?6 D/ }6 a11-1 课程目录 (00:56)
6 a/ b' E/ D- J11-2 项目背景 (04:27)4 Q0 @# E, [" k, i( i3 P
11-3 项目功能需求描述 (03:46)/ A; G- Y9 T% Z
11-4 项目架构 (04:00)
* q- g7 T' J$ T11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
3 g; L) P/ ~4 i11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)0 F5 }- H! E9 ]* f5 W
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)) ?! ?, }( }2 h. z- b
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)3 ~$ H' f, c% a( G& P s. H8 A( D; R
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
0 T# f0 D m5 j2 G4 d2 c% r11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
- T- s& G$ q8 ?! b11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)- L W; l! _" T
11-12 ES部署 (04:25)4 z5 i3 k2 v+ I7 g4 |( H
11-13 Kibana部署 (03:31)
$ L' m: m% _ C) ^6 S9 Z3 V+ s11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
& W& Z2 b& i2 H, e6 j/ S' O/ k, d11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48). n; b, D- O) s7 Z
11-16 第一个功能作业 (02:02)8 b( y9 v% l5 i: C& b
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)( \" ~5 Y, a! q# ?7 m9 b" i ]5 R
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21): V0 w4 d, _! c D
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
( l# j; e5 X L0 I9 q11-20 本章节总结 (04:57)
, v% U/ Z- Q3 |11-21 作业节
0 j2 M8 D0 p9 i1 q* @: y11-22 作业节% G5 t; M/ S4 c/ ]4 v5 x
0 ?7 @$ K4 Z+ C3 A, e
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