( ^0 {/ C" N. c' n
' D; d& ?4 E3 N; Y7 [9 E3 j〖课程介绍〗/ i% Q7 d `8 D5 g6 |; \3 Q
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。
8 v( v" b7 R. x W r8 Z4 P" @0 E5 W0 W2 a! ~# N) x
〖课程目录〗* F. P% I8 p% o" u8 |6 b# g
第1章 初识Flink ( B4 h B0 {2 F/ b n- d
1-1 课程导学 (12:01): b4 _9 Q( z$ i9 ]/ o& t* Z7 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）& w( j1 c1 v1 n0 ~
1-3 课程目录 (01:28)1 ^+ p& d% ?5 P6 k! p
1-4 Flink概述 (12:52)& L t5 J3 b' W% m
1-5 Flink Layered API (05:13)
* T+ R$ k, e! q1-6 Flink运行多样化 (04:49). P% v( {. T; d& p3 w6 @3 F
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
# \8 V: q1 i2 D T0 t% X/ x1-8 Flink Use Cases (03:18)
8 E3 q! P" a7 V# K, k6 }7 Z1-9 Flink发展趋势 (02:12)
; P9 Q J5 `2 V% u' u1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00) ~) A* R3 p6 R- e
, S8 `; Z6 w- {/ g第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
$ ~4 j* e4 Q8 k; T# q5 ~2-1 课程目录 (01:36)
4 {! ~# p" @- M& B2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
! ?/ H7 W$ y1 `6 J. Y2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
+ {9 s9 D& M/ R. S2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)) n; S- |5 L7 n1 Y
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)4 s( ?! G5 J( i
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)" F. N/ ^ ~! t. ~6 e6 T
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)* a9 l5 Z! _: f/ v
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
0 H" N4 k/ g! R7 [* t2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
1 B9 m& A" Q' i% B6 j2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)1 `! b. n0 g2 s; q, O- P0 M" P
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)- ]& X4 s& l% d& g J7 x
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)! |9 Y4 q/ m5 e" l4 k
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)) p3 i- O; e- U, c1 n- X# a
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)# c" u r& Z1 q8 c! R0 Y
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
: C$ b3 m0 ^5 b
, @& O# f$ P* o4 g7 ^) @第3章 编程模型及核心概念& v5 ]$ e- w$ [4 C
3-1 课程目录 (02:05)0 r' T0 D7 d9 W6 A1 C {; Q# N% O& d
3-2 核心概念概述 (05:19)
! y- _3 |- D$ K" o3 v$ h, I3-3 DataSet和DataStream (05:59)
/ v( m" `/ R5 o) F4 a, {1 O3 Z5 Z [3-4 Flink编程模型 (11:33)
' g# W* x: H6 N+ j, }9 f9 t- `5 h3-5 延迟执行 (04:00)
+ E( ~& `/ w ^3-6 指定key之Tuple (07:15)
& h- u) z8 v6 g5 V3-7 指定key之字段表达式 (15:04)" ]% f% {) \( F* l* r: r+ q) I: u
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
0 }# n1 b( I1 C% ?" H3-9 指定转换函数 (04:58)! y: V* p% k0 y. }
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
9 y8 y0 A9 H2 j: |4 ]1 ^/ H/ D: o* V4 E: Z+ O4 m
第4章 DataSet API编程
% t' `$ W& |2 L1 _4-1 课程目录 (03:03)+ @% z8 E+ q0 ?) @! Q
4-2 DataSet API开发概述 (08:26): b- m9 |! g _7 S
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
$ D" H2 q1 N; `" c4-4 Data Source宏观概述 (05:39)2 P8 W! [' J" T: V
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
( n8 x* i3 [" [6 S- f4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03). s9 S& Y* t* t; b5 f! j, p/ E% ^
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
, z5 ~. C, \/ t4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
4 B7 a& U$ P( p& Q9 \+ \+ |, b4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
7 n3 M, B( ]2 V% Y9 m$ D4 t4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
; e+ o1 d# S& B" F! n% t9 G4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)# F) y& j5 k- G8 W, [( v2 W
4-12 Transformation概述 (03:24)
0 ~0 M7 X: g* H( A" q0 b4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)( E% }0 w6 c7 M O& i
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32); b# _4 Q% W8 T- C3 t- P
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)7 j) g; V% m6 e J. f7 Y) O6 l
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
l. H. I& A$ M( }% a# o4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
`' E; @: W* Z* B4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)' U) s- v, O# O/ Q) E q
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)& M) s+ l3 \: c" V, T' ?
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)3 m' z7 r1 P7 U, A, r4 R
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)! G1 M) [1 Z7 n& J
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
% d! c8 c0 w1 x' T4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
9 Q' t! z- e& Z' H2 N Z! |4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)+ Q9 ^3 v! J. ^4 w* i$ [" r0 A
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
0 _# V3 m6 [2 {# P6 o- j2 |4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
/ b( {: I: O# i. o4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
/ ~; R9 z5 ?- s# s4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
. y+ j/ ^/ v; ]. f- m+ ]- h4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)$ A% a5 p2 h3 |' i2 B1 @( h
4-30 Transformation小结 (05:56)
5 ~: O; P2 n* c3 k4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
) G) }3 a3 X, n" E; C: c3 a4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
9 |0 N+ {8 R0 r! T" d/ Q4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)8 w6 Y ~ t' i& @: w
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
3 z% [) q) [* |; V% t4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
; ~3 O' e' Q& \1 L# m0 q$ w4 R1 m( s4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
# {, r% L2 J3 u/ e4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
* C; P3 Z! S6 D$ ~. n4-38 本章节小结及作业 (04:58)
. D6 j$ ?3 ?9 o2 ~& Z8 J" e
- T& f% d. k% C第5章 DataStream API编程
' {! n# ]2 Q9 t5-1 DataStream API编程概述 (09:56)& d5 |1 M! K) D( ~8 I* f
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
1 S" N3 V9 b2 [9 k4 x- D2 X0 S1 u5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)# J1 L1 }+ k( {
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
( r3 a$ ^ G& H( H. w9 j5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
1 W5 U/ g* T2 Z5 A! X5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)) _ p' A0 P6 g8 p, P
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)% P& D. z3 h) Y) m' Y( }
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)# A' _3 g/ r4 |9 C6 Q+ H( p$ c( X
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)7 i' A4 S$ i+ |1 L0 G) r0 K+ [0 Z8 v
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)9 _6 b: z; n4 I- K, p4 }7 T% Y1 G" y
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
2 R/ E( U& F0 j8 Z- d) o5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
; ?8 e% J% U: ~. g: D5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
: v! d2 {2 ^% M( r' _- V5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
; Y) i8 K3 S6 W& t& p0 A9 L5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
4 w" J0 u: P, F8 E0 H5-16 作业节
2 c: Q, ]/ J$ o7 V7 v
( o' h O$ Z. U! H第6章 Flink Table API & SQL编程$ Z3 v- n9 i; K" [& G6 g/ C ]
6-1 课程目录 (01:48)
* n& y+ u0 Y3 g7 t" l* ~ W6-2 什么是Flink关系型API (09:05)$ S* y+ x2 Z! F7 ]0 u3 e
6-3 Table API&SQL概述 (06:04) C7 \0 q. l7 H7 G u* Q
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)" }% s v+ Z: r: ]
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)/ `8 j. [% A- }5 V0 ?) H
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
1 u/ ^% q& B* c: l; m3 W) _* R: N5 [6 V* I
第7章 Flink中的Time及Windows的使用; b' p& L+ O" @3 J% H
7-1 课程目录 (02:21)1 E8 m# u" @& {( b. l4 z7 m
7-2 Processing Time详解 (11:21)3 h. H6 R& y" X- \) E2 P4 Q
7-3 Event Time详解 (09:35)" |8 O+ }" I+ ]$ a, h; ^
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)# Y. w: T, i2 U g$ g. p6 }, n7 [
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
& f2 W; b5 L' G; r: Z' e7 [5 b0 e7-6 Windows概述 (07:00)
" n6 V, O1 {8 Z; }* V7 v7-7 Window Assigners详解 (07:16)2 u8 t F2 z/ w$ O! P4 i' E3 |
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
1 @* L% m! I" s7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50). \; W6 ?0 [7 \8 r6 j+ g4 W4 F
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33): U* Y2 f/ V% N8 ?8 F+ m
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
% o- [& \4 N- J* ]7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)8 s H$ T# T3 N4 m- K$ f& m0 @3 I
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
0 o: M+ }1 k H( {7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48), d$ c' s. D; D4 P* w- X
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)( \7 n; `+ `3 I
7-16 Flink watermark概述 (02:32)
+ M# g1 Y3 s8 Z7 a+ `# b4 ^7-17 作业节* j9 h$ |) z; F
7-18 作业节3 t3 P; Q$ c) V$ Y0 a- w8 `7 E3 v
5 J8 q5 `. Q, |7 Z3 Q7 \5 ^+ `第8章 Flink Connectors
- v) |8 v6 M& v: U$ F4 h8-1 课程目录 (02:16)
) j3 R5 f& |7 r' K8-2 Connectors概述 (03:31)% V# ?* t. H. L& {/ x6 |' C. ~
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
8 I4 F$ ^( q+ h$ q2 Y0 \$ `8-4 Kafka Connector概述 (05:35), D+ \ J+ h. |- P1 y
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)/ _0 }2 c: D; m" M% U
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
/ [9 d& K9 M q* v* _8-7 Kafka部署及测试 (08:46)1 Z0 m2 H5 R" u% \: X/ A
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
! v& h/ N1 C8 }0 [3 S! i8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)1 r$ J" N- `7 ~$ _5 V* S" k6 D2 Q9 \3 m9 n
8-10 作业 (01:06)
& K: T0 C. P- N1 q7 |8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)% B" {7 F! Z+ s9 x; ?; @/ ?. Y
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
' L, v4 E' n( K4 W# B. E) `3 v1 w& w( G
: W- p* @. A' q1 F( p, [) C) v第9章 Flink部署及作业提交
4 E' y2 u; m" W3 V0 D1 L/ Q9-1 课程目录 (03:06)
1 _% I( T' ?9 [3 I" X( F2 I9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)% I% T% [- [; a1 j. I2 {
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
' S: N7 |& p1 U2 R2 }. C9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
+ `" c9 K' q' V* o) k9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)1 R7 j4 I8 R5 T
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
3 O/ d. v& d, ]: y9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
P7 o$ y- h. \7 e& ^9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)' c5 a% w: w9 m5 Z; s: @& s
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)+ y( x7 l2 N4 J) 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)
6 _, S: w9 S, w/ g9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02) v C( c9 o) ^: H8 e
9-12 本章作业 (02:24)
# W. ?$ {* g3 M- X( ^+ R
& K; S$ D. u/ D% ^/ ]第10章 Flink监控及调优& h9 C" t8 m: |8 ~% T& ?' {4 B6 U
10-1 课程目录 (02:21)
2 L3 G5 g" h, r. x0 [! }10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
* E- s: N8 F7 l' i7 n+ Z1 ^7 w7 [10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
# H. F1 e8 f' F: ?& V10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)! i1 m3 g# @4 p+ p, T H
10-5 Monitoring REST API (04:11)# S" E( v2 P, n( D$ }
10-6 Flink Metrics (10:20)
r+ f( j" e6 a7 \2 k. H7 C" h10-7 Flink常用优化策略 (09:11)1 E7 B: F, y0 W# o) c3 G; D- P
. L- e4 G% i8 W' j0 g第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
2 m! Z) ~$ u6 q3 N& e: L11-1 课程目录 (00:56)
' b: }: Y0 d& V; ~. D11-2 项目背景 (04:27)
$ @8 a' V$ _1 k11-3 项目功能需求描述 (03:46)/ V& r; J) O( f( \, X3 [/ h1 i
11-4 项目架构 (04:00)
. v$ M! ^( n# N: z1 J- S* q11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24); @$ J4 A) w+ {0 H0 T4 c5 Y
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)& U! P! r, V& b2 e" y# I( ], {
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)# F* j v: w+ B; _" n
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
; g% h- x! r) b; @: C11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25), _* q9 _, Y8 I' l( W
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)7 \/ y& s8 o0 ?) I9 [8 H7 f) \
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41). `0 W3 b$ b, s8 ^3 \- F
11-12 ES部署 (04:25)5 c/ h3 ?, C# d2 x* \- I
11-13 Kibana部署 (03:31)
1 b x! I2 [& N* Q) c, k$ [11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)7 _ z! f; u6 u7 v% \9 Z/ B3 M
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)7 e+ M6 K+ a$ a: G
11-16 第一个功能作业 (02:02)
3 j' ^7 r- [' D0 L9 w11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
- I8 K3 t* {. X6 Z9 m* {11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)7 a) B8 e4 W, V2 b
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
: S, p6 B9 P9 m1 b6 L% i0 i11-20 本章节总结 (04:57)5 E9 }. _3 h" M& Y, r1 V; D
11-21 作业节
q) F$ \9 B' b: v( U2 S3 Q11-22 作业节1 U& c/ Z. [3 A! F& H, o' O* H
. Z: G( |/ n0 h a. q, @: v〖下载地址〗/ u; L6 e& k* B+ `- E
2 T$ Q! J" }7 b7 C& s, \: U+ U
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