8 k7 Y5 v1 a3 m" c( n/ X6 N7 ~+ @
# x/ E6 }! q5 D, Z〖课程介绍〗3 m6 Z5 b( @4 y, m
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。/ f) g( L4 |! B
" c' x9 ^1 _, P* y
〖课程目录〗; f% p0 j& x( i# G7 g
第1章 初识Flink
1 J( ~9 C. S+ K$ i4 n1-1 课程导学 (12:01)
2 m* t* L" M0 V6 x5 B: P, d$ N; s1-2 ***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）7 s# D, J6 }7 |" X; H, K
1-3 课程目录 (01:28)
, r0 g& D" E' S; ?1-4 Flink概述 (12:52): o( ?7 {$ Y/ t& r2 Z
1-5 Flink Layered API (05:13)
( L% s# G. h1 g1-6 Flink运行多样化 (04:49)% G+ z) ]8 J( c; f8 V F9 W" [
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)* M2 o% v2 I) ~- f% `
1-8 Flink Use Cases (03:18), J8 i( G/ y0 h# W. v
1-9 Flink发展趋势 (02:12)
+ S: B7 z3 I/ z4 }7 e6 G; O1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
5 I. o; _: y' h. O C: ~$ K% y( p) N! U
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
! X* {0 Y$ _# ~' H& J$ u! a2-1 课程目录 (01:36)( [ j6 I0 C: N% m9 Y1 U _0 z4 j/ Z
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
, k+ {3 e! p) R& l9 n* R* N2 k2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)% b# Z1 I9 b5 [: {3 _4 r& M; J, n& B
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)7 O- Z! A+ _7 @& J5 Z* r
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)2 l. {& o4 M! j6 M- o$ s3 D- [
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)' {- G' l1 A3 ^/ Q& K$ k
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
" I( z, Z7 }' y/ F2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
' C& ?) Y. b: |2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
- j: Q; l2 R$ m2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34) J0 @" T8 W, D! g0 X3 w; q
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
% g5 h6 r1 ^2 d: u0 W2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
' ^: E% L7 C5 a% m2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22), Q5 ~( W' b' D
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
' U$ G; ^- A! x2 l5 i2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
( M& c E. [, L& v, y k% ]% w1 ~6 O- V# G5 f* Q3 V, o( i- ?7 t8 e
第3章 编程模型及核心概念
8 Y' F9 o7 y# M3 H, R3-1 课程目录 (02:05)
, w$ }$ O5 ^7 h/ s1 y3-2 核心概念概述 (05:19)+ W4 L! \, T3 L+ S
3-3 DataSet和DataStream (05:59)
. p9 c6 O( E6 Y6 w3-4 Flink编程模型 (11:33)
+ B/ w6 W( F4 y/ j! Z- F: N5 T3-5 延迟执行 (04:00). l1 U R$ Q! i
3-6 指定key之Tuple (07:15)
: y( f/ U2 s: z! O3 V8 I" O. ?1 p3-7 指定key之字段表达式 (15:04): e9 N# W# v4 i2 E5 c2 i' G; m2 ], [; a/ M
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)) H0 L! o- g/ y: Q8 J
3-9 指定转换函数 (04:58), W$ B* N' ]. s2 o2 Z$ W& F
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
, q% p! z) _9 m: d# W/ }- o% l% V9 n% r4 M7 B- ^
第4章 DataSet API编程
3 z B4 I: o" ]# C5 c. h) I1 ]4-1 课程目录 (03:03)
/ V, d0 W R" [ k# l5 \6 c4-2 DataSet API开发概述 (08:26)0 \ @7 P7 J8 s3 w
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
5 V% v% ~$ l! b. r4-4 Data Source宏观概述 (05:39); b3 v6 O- i/ w2 {: X% L
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)5 H" q! G" a, X# m
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
' B: w/ m1 G3 h4 [, @4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34); v5 c& j) T$ D/ p6 N
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
) [' q6 _- M0 H9 N4 Q* ?4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)+ E/ z! B' w9 Y' e8 d
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)! r2 |& b% _ s9 Z/ P& v
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)4 R5 K) q3 U$ g8 Q9 a% N A
4-12 Transformation概述 (03:24)! D8 s' y3 H/ R) _7 J
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
1 u& G. K2 J5 T F4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
+ X$ W$ i0 P1 S' V4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
+ `8 `- l$ A3 H" P4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)% g2 C' {# o& H' k! c. u
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
- Y& L/ A( ~( Z5 j+ ]4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
9 Q a& ]0 g2 b5 D4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)# ]7 e' S0 ^# o. M. J; C
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)1 ~0 d0 x4 q# B' R7 a
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)5 Q7 h' C7 ^( D- D* s9 t' I
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
9 q/ [5 q/ k# |8 I' u0 X4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)+ l2 S& F( M$ n* f9 T/ @
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)8 A- c) P7 [1 |/ G! {
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
/ m# V2 Y- a% K% y1 R) t% T! f4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)5 S! C# Z+ G( `' {, @- H
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)' W- h2 P9 e# R x5 Z
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)2 P& I2 `# G u. j/ I9 [$ g, I" g
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02). a0 S, z# {$ k& V; ]* n) G) X! L8 J
4-30 Transformation小结 (05:56)) T$ t3 e. s- } D8 I" P
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)' e0 E+ \7 u2 w5 D7 x7 m
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)( _# }8 W2 h( w+ O' Q& M) d8 f5 a
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36); F" N0 M l" [3 c) H/ L+ |
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
1 l# H3 p* o ~, v5 A4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
- Z. v+ h( C( z; U& X& t: q+ p }+ l4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
. d, z0 z3 ^- d- l1 [, |4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
5 K$ c# [" }! k4-38 本章节小结及作业 (04:58)
/ t9 M2 ~% `( @- L, P0 ]# M. _
; L2 u! i; \6 `: S6 t第5章 DataStream API编程, f6 X% x7 U0 G; M
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)3 {; N+ I6 J$ x- e- t. V
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
% V3 p: Y, p& r) n- n! z5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)6 Q, V5 G1 B& Z7 w8 l! c) v" c
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
/ P6 \& R' W3 S2 u% q* a# v, d5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)& X/ u! q- y6 s5 |8 N+ e) x$ E
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)# G& n k, f; D% C
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
; f/ W6 I, a7 z! h" ?5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
+ \8 }1 S% a6 c& V( R5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)5 A: s# d- g/ P% n
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
% h3 H: ^2 ~) Y8 I$ o1 J/ H& u5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)* D9 n) B% z8 N2 d1 a+ A* b
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)) z# y" y& {6 e
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
( W: V/ i- ^4 X# K4 L- Q/ ` `9 r5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)8 W3 V4 u# i: e/ _- g. Z
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)2 Y( m& w1 Q7 G- e& G: m. c
5-16 作业节
( Q. K7 E, I9 i% S7 R6 I5 ~
5 b$ H0 ^$ u# `! ^3 U第6章 Flink Table API & SQL编程
# C% ]& m& I$ z( f7 p6-1 课程目录 (01:48)
! w9 }, x0 k7 z$ Q% C6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
6 l8 }- R- c& _# h* r6-3 Table API&SQL概述 (06:04); `4 b: L* f9 N% B; x
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32). Q5 {6 ?/ N& R
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
: l2 w) w4 P2 n' l6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)' B1 _% G0 O. S" w0 O
) W8 }. G) `2 b6 z& w/ x第7章 Flink中的Time及Windows的使用
5 e, V3 g# w4 r0 S7-1 课程目录 (02:21)
/ X/ D2 i+ P/ ]' A6 O' m7-2 Processing Time详解 (11:21)! l2 x) w# u" ^
7-3 Event Time详解 (09:35)- H1 Y7 k. S5 ?) C( M8 D
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)% F' |! c" e2 _0 q" D# ~/ B
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
+ O C: c+ n# x7-6 Windows概述 (07:00)
7 m( h7 n/ s& A E) l7-7 Window Assigners详解 (07:16)
' s9 X, D8 s8 n; g; w# `7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
' n; M0 N n$ @5 C9 m7 G6 f7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
" o$ b- t. P6 I/ s+ Q7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)" Z6 a1 v8 h- T* D! X: x
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
7 i% m; r2 N/ y1 W- r+ y7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)0 ~( Z, c2 k) H4 O0 y( i/ s
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)9 b; G! L) b1 |6 ^* G4 I* i
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)4 a; y8 ~. q; V2 B1 x9 ~
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
' O7 {( ?- d: v* {- L4 [7-16 Flink watermark概述 (02:32)
, R2 F+ g6 A: B7-17 作业节
. S2 o5 {0 ?/ d7 J) n- \! P7-18 作业节8 S$ o/ W3 }6 h, }/ G7 O8 n
# G( q: A7 b# t
第8章 Flink Connectors7 f0 {& ^0 ?2 q/ e( Z8 y- E( o
8-1 课程目录 (02:16)
6 I+ o! f1 F5 e& T8-2 Connectors概述 (03:31)1 g* Q$ U. ^- G# X8 {* {1 v
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07) X' [2 f1 C. h( x
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)8 c4 M9 Q2 Y* P4 W$ ^5 h
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
% d+ G( a" \& d5 o! J2 T( o: x8-6 ZooKeeper部署 (05:45): E% l# y; b! _7 H1 H
8-7 Kafka部署及测试 (08:46), N2 M- O M/ y+ D* N- {' \, D
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
3 F- [ Z7 {4 p; q. f8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
0 [0 w3 W* i0 j8 Y& P' Q7 F2 [; q8-10 作业 (01:06)
& S7 Y; r9 j2 a8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)- [8 Q3 C" ]( a) C
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)' c/ o3 g u) h
/ v. n/ T* G o/ l第9章 Flink部署及作业提交* M1 b+ o1 I$ X0 e: O% u
9-1 课程目录 (03:06)2 k% V8 V+ s4 y* ^
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
1 F8 h$ h; o4 D3 n# n" q d# S9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
; N( U+ E* S) O/ |/ H9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)1 Q" k# M$ S+ @; K3 s8 Z
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)& r: K( t/ n6 F
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)/ d0 i5 L6 W5 Z1 g/ Q
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
2 R7 g' i7 I4 {' d3 k; ^9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)% I6 j% @+ c# a& {) B
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)" k, G2 W8 L8 C
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)0 P" K( p$ F; O! F
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)) x: u& j' z5 ~3 x _& i: l5 h9 g
9-12 本章作业 (02:24); V" u S! \5 o: d+ U7 ]
3 k$ \" ^( x4 l6 S第10章 Flink监控及调优
/ G/ y; w% E8 l3 I4 n0 m: u/ x10-1 课程目录 (02:21); i, P+ v3 h* t& l
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)+ \' a5 G, y. d1 J) H
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
1 r8 l/ m+ j1 b& J+ t( l# c$ [& L1 l( w10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20); |$ |( K) x& f
10-5 Monitoring REST API (04:11)
* e5 D* X7 ?/ {% H" i1 g* o0 i- W10-6 Flink Metrics (10:20)
' T) C9 k, H8 n6 I. S7 O10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
, S7 M/ `; Q3 j* j9 w T; N V& J# T( w5 c
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
. V0 b/ N# p, H+ }11-1 课程目录 (00:56): Q/ v( n0 m7 n/ P
11-2 项目背景 (04:27). \6 }5 H' W n/ u5 @
11-3 项目功能需求描述 (03:46)
' c: a5 N5 D* X+ ]4 A' s7 l4 b0 Y# z/ X( e11-4 项目架构 (04:00)2 C2 N$ q# x3 {. `$ f
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)3 C; @4 u& u2 b, n. B
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
$ \! _6 m: X- J3 K11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
% r0 ?; {+ ~/ W. s, @( I$ Y' A* D! W11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
& w9 D! q& A; V+ ?$ Y6 U11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
) ~. x/ u4 Z5 s* s11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
; m* }0 {& W/ P M q11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)# E, K2 C* |9 E' e/ u
11-12 ES部署 (04:25). {4 Q; H6 j) b" O C4 k# Q
11-13 Kibana部署 (03:31); Y( p8 Z" o8 {1 S8 v* h! b
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20); y" Q' A) _" Y2 N8 z, e# I
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
" g* Y) F/ ?7 J/ k11-16 第一个功能作业 (02:02)
% m9 R1 e+ L' {0 a6 a, `11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
+ ?" T, U# K$ l# X! \4 ^* [11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)) S' @! p* g+ Y3 S/ k+ Q2 @
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)* | ?: l9 K' i& C% A
11-20 本章节总结 (04:57)
5 E' w a% Y2 D* i) ^2 ^0 K$ v11-21 作业节% e/ m+ _ g( G( M( k; [9 E- j9 D
11-22 作业节. c: `) c' d7 x1 T
7 s/ }) G8 Z4 l# u6 B) b6 k
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