8 V, D) P) i7 x8 G
6 p' s8 F L' r; ]〖课程介绍〗
! E. c1 x# ~! c6 c/ `' 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。
& ^* [* v# r) v+ ^' Y' I) X7 q" Z6 X2 K5 g6 y2 K6 Y( j& Z
〖课程目录〗, U/ e) B; P% s( a+ @
第1章 初识Flink 5 Q& c, m( n x% L7 e
1-1 课程导学 (12:01)% Q) H4 I$ w, ?
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）
1 P F5 R) H7 c2 p7 B# m1-3 课程目录 (01:28)
5 M+ m/ J a. Q& U9 A1-4 Flink概述 (12:52)+ P9 P8 I" t/ x! L5 W! M0 Y& v
1-5 Flink Layered API (05:13)
) f' D& ~/ o, q! m2 ^1-6 Flink运行多样化 (04:49) o" `1 L6 f+ N
1-7 业界流处理框架对比 (03:21) |# _) `$ ~, z: w+ N" F
1-8 Flink Use Cases (03:18)" a9 H; f4 a: k% Q2 B3 O
1-9 Flink发展趋势 (02:12)! V7 ^& a' K# A+ `3 w0 W7 u1 I
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
$ H8 s0 k; F$ \2 [2 ]1 n
5 K; z, N. a" H4 d第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
) A8 ~$ |9 ~9 d% Z' z2-1 课程目录 (01:36)4 Q5 u2 q4 |0 N0 J/ F* G; N
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
c6 g* J' p! G' e- ?; J2 q) H) l2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)# J3 n2 w5 J% x; T9 }! E/ k
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)) \; |- i* [- G( s) Z/ M) t& f
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29) J5 P3 I$ F8 a& E) x& g# I4 R
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
7 C' |, _$ Q2 y% v0 G" K2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)9 d4 J7 \7 i( x4 R
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)7 n1 C* a$ w/ Y2 N3 P& T
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)/ Y: g9 Q8 h# r- f( _- o
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
$ W; A) p3 b8 D. ~1 M# ?2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)) f3 r+ ` e9 ? i
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)& E. j2 B5 Q! ?' o( b" Q1 w. K3 } _
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22). x# @! I0 x) ~: ?6 r$ Q! C4 J
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)) V9 N- x9 I$ o5 a ]
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04) B/ Y: A" m; W' W0 `) L
X6 L! ~+ }3 x. [9 |# Q- B
第3章 编程模型及核心概念: P2 u7 E' K: N( M# ~% s5 p) _
3-1 课程目录 (02:05)
, N* g+ @: o( D* F& ]! h; ?( B3 z$ f( u3-2 核心概念概述 (05:19)
* G- Q0 l8 {% F9 w) }3-3 DataSet和DataStream (05:59)) N8 r! ^$ R, b1 y8 w3 f0 b
3-4 Flink编程模型 (11:33)
/ K8 z2 p: `, w3-5 延迟执行 (04:00)% q8 M1 {6 [: g9 a0 b
3-6 指定key之Tuple (07:15)
7 b8 A( M. l# U" i' {3-7 指定key之字段表达式 (15:04)+ a. y/ ~8 V' h9 B- H
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
# e0 C9 ^" a- \3-9 指定转换函数 (04:58)
* ?; p* Z, [! P3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
8 P" v4 b- N# r. L9 ^( T7 f0 ~' G, n
第4章 DataSet API编程
5 |/ ]; Z7 l# }2 k# u$ [4-1 课程目录 (03:03)
# p% F, a; u4 B5 l' N0 u- L4-2 DataSet API开发概述 (08:26)' O, D) ^; z9 L# N
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
- |5 N% r- H4 c3 \$ g4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
4 W+ G- Q. W/ y" v) g4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
8 ?% f( V! Z8 x2 |; P9 r& B- N4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
, E- C4 ]& }/ M/ O" J* d4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
4 X8 A% J! g' C: b: K) N4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
% D1 [2 u9 `8 M6 n9 z8 D4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
. O8 t& g. A1 S; K( h1 f4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)4 U0 l) a3 p# _: U! p
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
% K- F$ @. O0 I6 d+ c4-12 Transformation概述 (03:24)
5 e& b# i, e( Z4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)5 U- o7 b' B* o$ P8 }
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)% [' ?8 @4 Z% x! v2 B0 |
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
; t: d& H- k% m) m; f+ u4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)2 A' I4 V% X9 t
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)# g2 i+ C$ p: V9 R5 Z
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09), D" L/ O' C$ q! o
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
3 p6 j: E- a) L$ y4 {3 w) r4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
& b/ `+ [, f0 s- c1 e0 v4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)* ~& C8 Y3 k4 V% P% X
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10): n7 v/ N% `( q4 ?1 R
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)3 Y0 L5 s( z' U7 p* h1 W
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)* T0 {3 G- S) s% O2 [2 \' I3 N
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
8 D) _: E d# g1 B4 o) G8 x4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
1 a: k' I1 U. O" d8 C0 `* X4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)9 a- m% e: G1 b9 i& |* D) P5 P
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)) M: `+ L3 X' ?- |% B* o
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)4 X# y% T4 K# x8 o0 o# c& v ]
4-30 Transformation小结 (05:56)% K5 ]& z( j) J/ _, H9 h
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)! q7 Y: s5 D1 |1 g, }* l7 @
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
, H3 S- d$ [7 b u4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
' |, V w2 T& N/ A3 Z. @5 a4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
7 l0 Q Z* ]" G4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
) f) d) c; ]: V+ j- u4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)9 Z* S1 x4 G" N9 b, M4 G: I
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
6 u0 _# d* e4 L( \% B4-38 本章节小结及作业 (04:58). R+ f* e9 s& Y, g; v5 F8 I
' Q! r8 W& W2 H" w
第5章 DataStream API编程
' E# q- Y/ D# T( I5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
+ w, d; V9 t2 M5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
( Y, p4 |& S8 I H: z" j/ a5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
5 S: M9 _$ F' u( O: P3 B9 }6 W o5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)- ?$ L7 d% m; k' u8 V$ g1 c/ @8 C
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)( h+ ]! w" m* E! |
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
Y( g+ V/ m- u6 q8 G4 y5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
c) }. a; O/ m) @, J2 d: d0 f' c5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)5 E% f- x, O. I* f5 @+ r! x
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)$ r8 ]2 o' T! S# R, l
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)( @1 @5 m. e. M; m2 t& ]
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
1 {. ?, p! ]$ a+ _' t! X0 e: S p9 E5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)8 i A5 C K$ l4 z8 Y
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
& z0 u; E p; H- N: S+ u8 v& g5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)1 C8 P, t$ ]3 I! E
5-15 DataStream API开发小结 (02:58) a0 _4 i8 M- J
5-16 作业节) K X, q- b" k6 U+ h
/ T9 Q2 d- U' ~' S5 C% L, H第6章 Flink Table API & SQL编程) n; M+ Q2 ^7 U+ V4 V" z2 @
6-1 课程目录 (01:48)
& \/ J# g) P- q( I' _6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
2 d- Q5 ^6 e4 q; k& e6-3 Table API&SQL概述 (06:04)) z4 J3 w9 P: x5 @7 T& v
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)# L m9 X( g% v0 A/ U Y
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
/ x. l( \2 {0 j) V: e/ H& z6 f( T3 b6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
/ o) W. x3 n T! p" k9 G7 l
( s. h) p0 P3 F/ m7 I J第7章 Flink中的Time及Windows的使用
( B1 k% B/ b5 t* I( [7-1 课程目录 (02:21)' m! h* |: U/ q! M
7-2 Processing Time详解 (11:21)9 t# l; r1 E2 B) O+ ^1 H; b3 ~
7-3 Event Time详解 (09:35)
- g3 x4 B% a$ J. r" K4 r7-4 Ingestion Time详解 (03:49)# n6 z" Q: q0 A/ _5 G
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
) d0 k* P6 a! e4 X& l7-6 Windows概述 (07:00)1 @, p# s6 E! M$ @! |
7-7 Window Assigners详解 (07:16)3 R. k( H, Z4 s/ M2 r
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)& Q. i S& I! I% o. c% j+ q
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)% V3 N' i$ y, @9 T2 ^2 ]( C8 V
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33); J/ f+ P3 I! z1 ^$ H4 v
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)( V6 _' c6 {8 K! t3 C3 v
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
& s8 m$ P9 l, y" ?4 { u7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12). l) A2 ^# j6 Z8 T8 C! [( D
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
" T/ a. v- U) E7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
* G9 Z( v* j7 i5 W7-16 Flink watermark概述 (02:32)) Q! e" y6 X0 {, d/ p0 y5 `" i
7-17 作业节
# w1 O" l* Q: x* P1 U* m" w7-18 作业节2 j U: o+ J6 k5 Q1 B+ H8 q* x
2 I" Z2 D1 t% z3 I
第8章 Flink Connectors% C& o) N4 H" Z+ h2 v$ s" {
8-1 课程目录 (02:16)
: s! l# c1 Q6 D; e8-2 Connectors概述 (03:31)
G" ]7 v5 {+ N- b4 B8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
1 n6 d: L1 g# _# _; |: ]8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
# l( Z) R( P( V. |. v8-5 OOTB环境的使用 (06:43)1 ]. p7 ` w% m6 `
8-6 ZooKeeper部署 (05:45): ^: c* Y. q0 X$ H
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
& q; t$ m1 S$ |% k8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)- s) O5 m( O$ q* @5 n) s' _
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)1 q" v% H6 r+ F" u4 o h
8-10 作业 (01:06); p0 T$ e$ d0 J; u9 _% U) _8 ^
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)2 o4 o7 l( t2 j* x# ]" l
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
' ?$ Y( B5 j( z8 o) Z' Y
) \2 Z. ?3 t& Q; ?. {% B' g第9章 Flink部署及作业提交
+ s7 |, X: r1 a% {1 N9-1 课程目录 (03:06)
% K" u: Z7 k- a- F% H9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
+ l; L. Q9 ~, q8 k6 ^% Q9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)! x, L* M O0 Y0 ~
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
* y0 ~7 Y2 ~6 D9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
q* w6 p* U- Y+ W6 X9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
0 P$ O) z' k2 P+ m- Q" k7 A9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
5 C9 c: f7 }! F9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
1 W7 I) g( B; E% K) D Z {2 Z( g& {7 Y9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
9 G0 p; P) t+ S) [+ j9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
' E5 D0 E- }2 u; s9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
. `# C( ~0 r3 Y( z$ i: p9-12 本章作业 (02:24)
% m: p" w. S, r; T' E
# W) i8 ?& G- x, a" j! e4 M第10章 Flink监控及调优
* r+ K2 J t* [9 a; B r' a10-1 课程目录 (02:21). l6 ?: Q6 G7 V9 \5 l; O# v
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
1 j! |& V* u( @( P# X/ R8 Q% ^10-3 HistoryServer的使用 (03:13)0 N( T5 x' d0 L" j5 ]
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)8 }1 ^/ i' v5 y: x( l
10-5 Monitoring REST API (04:11)
. w$ M4 Q/ d0 u' o10-6 Flink Metrics (10:20)' _. F; I( ^4 W3 u- d
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
0 n" ^, Q2 z1 t
- { d3 n% v& j: {# g2 X第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
. U9 j' D! I: w u) S. s11-1 课程目录 (00:56)
; @# `) K( ~' k3 w' U, W0 J! a G11-2 项目背景 (04:27)
- G& _8 Y6 r. i. V0 B- T11-3 项目功能需求描述 (03:46), p# m/ O, L5 P/ p. {
11-4 项目架构 (04:00)8 r6 }3 l. c$ \ ]0 a3 I) q: o# o
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)* S% k; q, B1 S4 y$ x
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
5 l( e6 v+ a. N$ S$ o3 Z) E. ]11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)! K4 n7 b2 R, E* }, Z
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
6 w. h( M2 h9 [5 X" D% M# c. t11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
. A- W Y8 m# k# @9 _4 [11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
7 U+ i$ M( _+ W6 V4 [! H11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41), z0 ?: ~6 e/ V. C7 }
11-12 ES部署 (04:25)3 w3 r$ s5 A8 y3 Q* x2 t" a
11-13 Kibana部署 (03:31)! N' o: g% m7 c% W4 T/ t
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)$ n2 f" d% t$ o6 a* e
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
9 z8 D% u4 V0 m6 k: l* ^3 ^7 D11-16 第一个功能作业 (02:02)2 u: `. {. `/ z. J- F8 [5 b7 o
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)9 i- [! e9 H3 a+ B; V
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)# C! `% C% p. l
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
2 F9 }) G" S9 c* v2 @# S8 h! P11-20 本章节总结 (04:57)3 w4 Z3 j. C) B, n; _6 a
11-21 作业节9 I# Z% P, l$ A- ^
11-22 作业节# c) v8 C/ |0 V& _. O c/ o
p1 G- c8 ]' Y. {% s' L7 w
〖下载地址〗4 |" h( T6 z' [& b% k$ L+ {5 S
2 }$ Y. M* f0 z5 ^' H〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗2 S. z7 ^/ Z# B: p5 R" Q4 B
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