! O8 |( i! \+ S5 p- Q1 C4 F0 u) G1 b' j \$ w9 \5 w! M0 m
〖课程介绍〗& w: }7 x/ w# J" `# D7 ?
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。+ O( n0 K% a- n
* u4 R% L2 L* Q7 ~% ?〖课程目录〗! ?3 j! ^% |, C' l2 z
第1章 初识Flink # i7 ?% c% i' s2 u
1-1 课程导学 (12:01)( `3 u6 y$ V* S* B1 J
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）2 T* e% D5 w; I# d; b+ L" c1 g
1-3 课程目录 (01:28)
% ~2 t) Y" C# X9 V" l' H3 [1 V1-4 Flink概述 (12:52)
" q% c- A8 ?1 [! x: t1-5 Flink Layered API (05:13)
h# Q" T- W; _4 Z1-6 Flink运行多样化 (04:49)
# Y3 i# ]0 S! H o1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
, \9 J- @9 Z: M% a/ `1-8 Flink Use Cases (03:18)( d: |1 J) Z4 g
1-9 Flink发展趋势 (02:12)
( b% l1 x& `% |9 j1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
- G) f3 L$ s% z0 t. a' U" i
/ i* q( X; l9 Y# C% I6 h0 c" e+ e第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
. J# l- v$ H# G* C1 `" w2-1 课程目录 (01:36)
+ T, ]( o' W4 `2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)- m3 O9 c. B+ y' H
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)2 D+ y6 [. t, X$ q/ y$ x( h# P. w
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)6 m6 {* u5 A3 n4 [% Z* P9 `
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
0 K) K! @9 v9 Q5 B* v5 J% F: w. ~2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)4 m6 V7 w+ v6 q+ i( j: h
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)" f% g# A5 E2 e1 p' `$ X
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35); i+ B2 R7 r4 M1 `8 M
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
/ B' ?0 l: S% o" z3 u8 `2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
. C- e! Z, B4 `( i1 w) Y/ X2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
, \* G, ]2 s& k) |7 p2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
- a6 {+ x- V( _- Y% M2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
2 ^3 T m( C. Q9 @& P5 G2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
8 Y, q8 x8 L$ V3 n" m( O2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)# w* {6 ?1 G! O; P# f: B Y! s( R
- Y \, g9 g' _9 c% A
第3章 编程模型及核心概念
: d3 R8 y9 j9 |/ v0 h1 k$ i3-1 课程目录 (02:05)( n7 x9 X' f/ @$ i3 [: L
3-2 核心概念概述 (05:19) Q: n1 ]! L8 R- F: m! Z
3-3 DataSet和DataStream (05:59)) `8 v" B/ D# h6 |: }
3-4 Flink编程模型 (11:33)
( ]1 a3 E+ }; Y0 Y9 t9 i3-5 延迟执行 (04:00)
; D% L9 Z. U& ?0 o$ q/ s8 T3-6 指定key之Tuple (07:15)4 t+ F% I4 v4 M
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)2 n1 Q' m8 h+ v- U6 `
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
. r* n1 @7 {, h1 ?, F3-9 指定转换函数 (04:58)
2 S+ l2 H% n; ^' V7 p7 @3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)3 i* W# ^' z% A2 _4 y
, _: C; I6 { r; J% [! e/ a0 h! J* Y第4章 DataSet API编程3 m. P% \0 j; Z8 I
4-1 课程目录 (03:03)4 V0 O9 s5 B% W) I
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)( q0 E7 D* S5 ~" y
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
* t. B, e% a: o: O0 g/ _4-4 Data Source宏观概述 (05:39)1 W, _; ^" ] V' p- s, \3 ]; i/ [
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52); {% b4 L6 c( g& A9 \0 R
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)3 |* a+ L# @5 C; w7 E. S+ O+ w
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
" j/ |# J- |& y1 v3 B4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
+ K: ^! m! y: v# `3 s- _4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
7 t) \, K! r+ @4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16) j; I/ t! P! n: I4 d! b4 e
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39), p9 f# j/ k1 E) w- W) _
4-12 Transformation概述 (03:24)
# r/ n. Q& O% C1 w6 \$ N4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)# b2 F' V" c) l" j
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
3 c$ m* [" N! `0 U, f( N3 y6 e4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)* P- d' E3 C! h) ^; ^. u P. z
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48); E* L H5 o0 n- n8 Z$ B% G! U3 _
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15), h; R M e" H5 W2 r/ H
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)- A9 f* ~ F! H
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
2 X1 h5 W5 c- o1 W# C" K1 e0 R$ k4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
/ W/ K4 K8 H. Y7 o4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
. N/ W( g- d9 k$ r4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)) l, n, `" e/ h8 p: m1 R, ]
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)- N+ |; N9 w0 n( J3 O
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)2 ?5 e* `5 Z1 K
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
P+ y. H' J8 k" b4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)! _/ M. o! e3 j, P, x4 ?. r! r
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)9 k( K% s/ ^: Y( X: d
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
3 U* t" x% t2 f4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)1 J0 k1 ]) c( q
4-30 Transformation小结 (05:56)
+ q J& m+ d8 ]. u2 J) e4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
8 ?1 e2 I' K! i* ]4-32 Sink函数Java实现 (03:10)6 R; m. c6 u f8 y7 f
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)$ l Z" Q% B3 ?/ L4 r3 V
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)" z! P- V: E: y `9 h v( d
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)4 Z7 k6 v+ `$ j8 j( I; U
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
6 |0 ^) q% Y4 Y4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
9 B' {5 D, U5 U5 `$ `; a( Z9 @4-38 本章节小结及作业 (04:58)
, N9 n- v5 q8 U5 Z# j8 u' ?4 l, K9 K4 L
第5章 DataStream API编程
8 u- M" B5 i6 a" D4 d5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
! p& q3 P! m3 U. T5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
( ?9 z q6 [4 `- P6 [5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
) C1 X7 `( l/ g: B. I! Z# w5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)! t! s2 _% G/ w3 ^' G7 G: V6 i
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
; u( T" c+ C% E$ C, d$ w N5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38) d1 v" z% R- [ T2 w1 z: e5 m
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)8 ^+ ^' U+ B- ^: K' L
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
0 j* V' Z: k: L+ Y- k: {5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
- F- V9 A1 ]$ B- p5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)+ A+ ?0 R, K2 Z; T! j( z
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)- J) a7 n5 ?/ g W8 D t
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)6 W; g) p R, q! z M$ r7 I
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)% f/ U8 b2 B6 t2 t1 Y( e! O% C
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47); P0 X# \9 F, q7 Z1 b
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
( ]* ^# s8 u. {* R5-16 作业节
' ?. O1 ~( Q P4 k, c: Y4 a2 r2 }5 ^, o7 n
第6章 Flink Table API & SQL编程* z: _( g; _1 k- ~. B& I b U. r
6-1 课程目录 (01:48)
) {7 T2 i- I y6-2 什么是Flink关系型API (09:05)( ~' D* N+ g, \. |: R2 d
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
; f z8 W) F- U% v2 Q8 ^6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
4 b. a& a) p+ R' _) R; _1 s" @6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)/ @2 o, U, {4 j- T4 u9 z1 c% a; \
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
[3 b: [9 m5 j4 `
) l; H4 Y' G3 w1 a第7章 Flink中的Time及Windows的使用
Q4 a; V9 o2 P. s6 }% y( p$ j# Q7-1 课程目录 (02:21)6 _2 t& G+ q: g! l9 p
7-2 Processing Time详解 (11:21)$ m n( w- v4 C. O
7-3 Event Time详解 (09:35), F6 y6 x" j h/ q S! r, f
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
. @( u- }) H2 H `/ U7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)8 `3 h2 ~0 W6 p' B. h/ }3 l
7-6 Windows概述 (07:00)& b" f0 E/ f7 x, V3 N: a
7-7 Window Assigners详解 (07:16)' U! p! T9 x* D! b2 b# |
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)& M! _" ~: m, @( b( R
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50): [: [6 u1 b* P8 V8 `
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33) Z! s& f2 R0 O. J6 F& W! f
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
! B7 w- u. g) O) u! m7 g7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)7 f5 c6 P9 n5 j7 B4 V% Y
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
8 r' u5 B, X. W3 V3 N; v7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
# h+ \! t3 F3 o) T7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)& I' H, u: a' ]% H/ } b H! e0 v
7-16 Flink watermark概述 (02:32)
4 y% g0 o8 N* n; g7-17 作业节; A$ x* R/ e4 X# z9 r
7-18 作业节( m m) y7 K* u5 v& f. {
! o: U- L. K& h3 o4 a8 w0 C6 T
第8章 Flink Connectors% q/ `! [5 e% \. i7 j1 B0 L9 s
8-1 课程目录 (02:16)7 l; o2 k! V" q( K; J' \; s0 I
8-2 Connectors概述 (03:31)
. B) ^1 {8 G) @8 Y' X8 S8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)% V; g0 f8 T* T8 O1 p ^8 [
8-4 Kafka Connector概述 (05:35): W7 [" M1 }. P
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
- g, W" U. r! M' n6 z* \/ Q8-6 ZooKeeper部署 (05:45)' q( U R9 X, x
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)# }7 P, j$ W6 S2 ?
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
" n& }4 J4 U8 O0 H2 _% S8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)3 k' J2 ]% e& h+ Z. J0 U/ `+ q. \6 o
8-10 作业 (01:06)" Y0 f. V0 c0 ^, f0 | n
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
3 ~5 p2 X2 n' c8 O* I8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
5 X6 I% _* N3 M8 P! Z7 q
" B" b! m4 T$ v* j2 r$ v" R- e第9章 Flink部署及作业提交: F& U# }/ U& [+ h, K5 j J
9-1 课程目录 (03:06)* o! q/ {5 m9 I, ^" g, |: B% B
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47). j$ p" u' }, p" j& m& `5 m7 o' d
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
/ h3 j, a+ |3 U) B; H4 B9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)3 \- x5 k- u' Y, C- X* ?
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
4 U# a4 B* @3 v4 z3 ?1 E9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54), i/ F3 \7 o* c- `- y
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
0 G- U" ?' O" V U- s! t9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
8 j8 Q( i; E/ ]7 |9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
. y! P# ^6 \" r8 h5 p0 M u9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)( T) I( x b/ g4 L; B
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)4 G5 j' d2 G- x7 b
9-12 本章作业 (02:24)
6 Z4 Q, q# s/ p6 [/ J$ L' L! X& f0 e5 D6 W
第10章 Flink监控及调优* y) e5 x; m* l* M9 Y3 U5 @
10-1 课程目录 (02:21)% K$ t5 e$ r* s! K. p' l& j
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
t# [7 K9 r: y- B S! j- n' |10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
. D6 N8 G, @% U! K8 m; \+ h10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
+ P% M! H) l# A! Y$ @' Q! j% l10-5 Monitoring REST API (04:11)
' O" c, ^) F* Q) Q6 N4 d, e10-6 Flink Metrics (10:20)
. e' X- I# \" L: Y10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
! W" P* z% j6 W6 a/ R1 D9 G- y5 }4 n7 a5 M
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
' E; r& r# Z8 i! | V11-1 课程目录 (00:56)( w# K4 y$ R1 X# y2 U
11-2 项目背景 (04:27)
& ~) n' _0 G/ `11-3 项目功能需求描述 (03:46)
1 E: n9 ]' ]- P( e. H T- c6 @11-4 项目架构 (04:00)+ W4 @8 h) r( y B& E3 D
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
' B1 v* n, q: N* [& w6 G11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
; A n6 o) l* y6 J, j- r, S11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
" N9 \% Z4 x$ U; P- s( y11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)$ ~9 W. z. ~, m" t1 u+ t
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
; o# c+ Z1 X9 c+ t3 ^11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
' v/ Z( r0 g5 b5 h' \/ b6 Y$ i11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41), y6 L* {# w, ?4 a8 I& G
11-12 ES部署 (04:25)& K/ d1 K* h* K. k7 l
11-13 Kibana部署 (03:31)
7 e5 N- A" v4 p11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)" G/ M6 N" k3 t6 ]3 Q
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)1 {2 Q" a- ~( l& U+ v# B# d
11-16 第一个功能作业 (02:02). e* c/ P) b7 H
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41) t6 W2 s, r# v; L: g, _& `
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)! Y J5 C, N+ e
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)& V" b! n* U7 c' x* q" U
11-20 本章节总结 (04:57)
" O- O1 s& @; X0 u* Q11-21 作业节
/ x3 A* b/ P2 I# h2 c5 @11-22 作业节
4 F0 f @ z, G, z& Z% y A8 g' l2 K, P
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3 n; r5 _: ?4 O, f# ~, Q- W7 ^7 e
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