5 y8 @ v3 o0 k, N9 N$ Q2 q. L. _ v J# S. \6 r) Q
〖课程介绍〗; {- K3 A, X7 A5 D
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。
% i8 ~1 e/ B5 b' E
0 i6 W" u. C7 N& t3 b5 `〖课程目录〗
" {% K6 \% ~) ^+ T3 V( V第1章 初识Flink
, Z0 K0 V5 a9 {1-1 课程导学 (12:01)0 D6 R6 P/ K5 H% E
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）
* B1 O. k Q/ b. V1 A5 E! X8 _1-3 课程目录 (01:28)
5 f( L1 i% D( l2 W2 Q1-4 Flink概述 (12:52)
& k! T1 B9 ^& m0 c0 Y9 S1-5 Flink Layered API (05:13)
0 c4 |6 Q4 J" g: l' K/ c1-6 Flink运行多样化 (04:49)
: i' L6 X I" l) D% G1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
& g+ W3 d1 e& a9 o& d, s- ~" T1-8 Flink Use Cases (03:18)
! U# t9 E5 O" F, h" P1-9 Flink发展趋势 (02:12), r, d3 ^ W( b8 c+ M
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)% y8 ~: k! o& F3 a3 s
! e' W, t+ v8 K第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 ! T. u! Q( A8 k" O$ Y
2-1 课程目录 (01:36)
8 O5 t# n: \: W' I2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
8 _* u# j% k- Q8 D2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
- g1 j3 T& E8 `- b8 S' L* B! B1 V6 ^2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
( K0 }! a. E9 q: H8 K6 g* b5 N2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)4 I k8 O* q, k0 J! M
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
( S4 R' u* M) y9 ^2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)) t# Z/ H) P( J. f" W' S
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)3 m1 T: W4 O/ J5 ?
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)8 ^4 W8 v) f; q, V/ r9 J9 y
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)& k, ] ~# [4 j# T1 F/ u. k; W+ e1 x) p
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)3 T" j6 ]) W; \7 T
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30): w% M7 y$ L0 f, F) f3 s8 I0 s+ l
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)$ c2 }4 Y5 L4 ~8 T+ @0 r
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
: c. r6 C1 i4 o% Y2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
2 U" H' L) }0 U6 L i* r0 N9 O' ~- c2 H0 }. W
第3章 编程模型及核心概念
. x& ~( m! s* p3 S3-1 课程目录 (02:05)3 @+ C* J4 n% z3 }
3-2 核心概念概述 (05:19)* d- D4 \0 J1 F! y! f
3-3 DataSet和DataStream (05:59)% Q2 ~, h3 w8 h$ J
3-4 Flink编程模型 (11:33)
0 M0 v# Y4 r% S1 O% `3-5 延迟执行 (04:00)/ m0 c5 W1 C/ h! I, A) U$ K
3-6 指定key之Tuple (07:15)
% O3 O6 K3 J6 ~3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
: R+ q8 N2 V5 \3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)7 x+ l T5 \1 h2 f
3-9 指定转换函数 (04:58)
9 X5 ?: q5 v8 r( ?4 M8 ~3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)+ O0 U# \. L5 G6 U; b- y. J! |
9 p! E0 i) J9 d o8 e& B第4章 DataSet API编程
& d/ m1 D3 r$ R+ i% D4-1 课程目录 (03:03)& b. l4 l% W, A6 ?8 i+ i5 ^* s
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
! b; E% e6 S/ F. E9 o; K4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)3 Y% `! X2 s7 q$ ]% U# W3 {
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)2 v* \1 I5 G# }# k+ y: N9 k1 v
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)5 p4 y6 N0 g, N5 w3 s( [; e9 ^6 ?
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
' l6 l0 N) D. D$ n/ m4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
- d& l% R/ f1 e; W: n- ]4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)8 W+ U( m( y3 e# [2 @% n- n: T3 K
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)+ n. ]7 j1 V# I5 n
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)! [, d! k, C8 m
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
# a" v" W8 j2 S, a. G, ^4 i* _4-12 Transformation概述 (03:24) X3 i3 j+ c! z: a _0 V, @) m
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)& @/ E( L! t' h" `
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
) b' Q7 p( E( {4 M* J* e4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)' Q% D x9 |/ A% i) |5 }' b2 x
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
+ j, ~! k0 p4 o5 A( U3 h8 {! z1 ?4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
/ v X5 Y3 H9 ]1 J% A4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)6 d: u3 v2 f* q' |! }6 O) \! j$ W
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)6 f" B/ a* U; i7 U; _
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
; R: K9 w- q. A* g8 d4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
8 Y# m8 c9 [7 @: Q3 P4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10): [- U# f, b" h" U( M- Q5 T$ w
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)# r5 Q4 H b% {9 j6 J; E
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
# l0 e: c/ o: H' c! W$ x+ ]; _+ E4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
2 {% l5 Y% n5 w$ A4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
9 O9 F( M6 V# [: h% v) t; F4 p" c c( y4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43); n* `" R: z/ C% F* k- P) U" _
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)1 ]7 U3 F N, T8 R# y8 j4 f
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
3 {2 h A! h2 R N3 ^9 s4-30 Transformation小结 (05:56)
9 W) u% U0 K3 Q5 n# u4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)* H8 L1 ~! K7 D! f; d( q
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)# z( j! D6 T8 q$ f2 f
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)9 t6 X) [1 T/ a# J$ O
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)+ J, B; d2 c& _8 L
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)7 {& N8 J4 E7 e/ A d1 L& _
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)# @# j2 u+ U8 h, K& i' I- w
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)' i: r0 s/ E3 f; Z
4-38 本章节小结及作业 (04:58)7 b0 S/ u$ @1 t7 s
: E7 K" R) i' x s& |. B第5章 DataStream API编程* g* K( Z7 f& c' d
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)+ H+ u5 q' j O4 a
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21), G( x8 z) s8 l+ X
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26); g, v# U \) ]. ~7 Z
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)' V5 f# d+ z% S, {" d" b5 ?
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)" [6 y: {7 j, w7 [) Y0 z) \( P
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38); f6 r# T. ?% C# V; g
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
: ~5 z1 k/ O- F) M( N' q- \! N5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)3 d! E x- E5 N
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)' h* H. k4 V8 I- T2 G/ x& _8 d
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)7 G4 A( [2 j( K1 p
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)% W0 `' [; e" w9 T# {( j I5 ~6 k
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
0 d) _2 ^ r' I$ c1 W: J5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
5 N, ?2 I# L4 B0 m5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
5 X2 K6 D/ r* H, S& f5-15 DataStream API开发小结 (02:58)) i# y0 n" V% {. T( j9 J+ A
5-16 作业节6 _! j8 w7 A Z% m0 R1 Z8 N
! Y- s" l% z4 A第6章 Flink Table API & SQL编程
9 H! t: d3 Y; Q6-1 课程目录 (01:48)
! I' \9 Z; u$ T6-2 什么是Flink关系型API (09:05)4 C9 h$ f/ q: h$ l J. r' M
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)) g! z3 c8 X6 S/ N& K6 W/ b6 z, P9 Q1 W
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32). M# Y! V* Z2 a" Y) @! B
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)+ y4 u: M/ q" d" q' j
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)/ j7 M: J4 i0 b. I* y- L
; Z/ G/ N# T, ]
第7章 Flink中的Time及Windows的使用
& Y0 e8 q b. ]. `6 V9 l7-1 课程目录 (02:21)" Z2 K- Z& w8 O8 ?* E* x* Z% }
7-2 Processing Time详解 (11:21): J2 {* a. F7 e& b
7-3 Event Time详解 (09:35)
! ^* a) |3 x, m" v; p/ H7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
3 D0 _% q6 o! a4 V& H7 O7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
% j) H4 L/ M% Q7-6 Windows概述 (07:00)
8 R, z8 D) P: r7-7 Window Assigners详解 (07:16)& K9 H' H. J6 U% u
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
2 h! M' V4 x2 ~5 J2 N$ k: d3 u E7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
3 B# @3 v2 k1 v7 g) c6 k7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
$ W. c$ ]6 i+ p+ g" H! }# p b' c) k7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)3 [! G7 d- d2 P9 a1 n' x. [7 u
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)1 ~0 ~& r2 E' l! c v) l0 J4 F
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
+ S1 y& B% g" ?6 {) K8 ]; m. E7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)3 I1 n. P; L. F$ t3 D% ~/ i
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)9 ]+ b2 A0 F9 l# i: _; ^: E) A
7-16 Flink watermark概述 (02:32)1 H0 F$ G+ @9 w8 y. O. i; y. d
7-17 作业节$ i: o4 c% C b% L, D3 z$ ]
7-18 作业节
1 s1 D" P; a/ G$ X$ B# q1 x8 K6 L, @- A4 N+ b) ^
第8章 Flink Connectors
9 x$ X4 A- T3 y7 [- A/ l% G+ H8-1 课程目录 (02:16)% v. \6 Q1 p/ s- X+ X [- Q
8-2 Connectors概述 (03:31)- o' ^0 f5 M# X5 C4 c0 n6 K, b; `
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
( w4 d. b9 k+ g- s8-4 Kafka Connector概述 (05:35) `7 M n* z" l: R! a% L
8-5 OOTB环境的使用 (06:43). s4 C% }9 A( _; l' u, [; u$ b
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
. f! x( c+ y2 ?0 i3 h1 s8-7 Kafka部署及测试 (08:46): q4 V/ \* ^. k. q+ |
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
- W) _6 D: M7 G7 z/ p/ w" }8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)) t* g) i7 O0 s" Q L# g
8-10 作业 (01:06)
/ k. j9 B! [4 x+ m8 _, U8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
2 c' b! V7 W9 ^+ E( N: O* M8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
+ P* D, }4 Z- |: M* {( R% P# w: c! B" z/ V* [
第9章 Flink部署及作业提交( `3 y! e, _! I( s6 l4 B7 N, [
9-1 课程目录 (03:06)& ?8 U) z" H1 h
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47), j' `$ r* l" V: q' I
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
% U: A9 e- L2 s" j s. f9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20) R$ g8 _/ z! Z+ `, Z* S" x
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)4 g' l$ A% E5 o2 ~- G! z! I6 I2 N
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)7 S* ~: s, f2 K! T
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
" \8 a# i: @% z, O/ X9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
' M7 w+ r, }! \! N" j5 Z L9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
7 P2 N+ U2 y, S$ T4 s9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
* g" X5 v& s) h$ l+ i/ \9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
4 M% w$ _/ u. B, U0 I* ^9-12 本章作业 (02:24)- X, @& L. I$ C/ d. o4 ^' s% d- I; i
/ r# t& L! h' i9 }/ o5 u# e
第10章 Flink监控及调优" }9 }! X* d: i: A: U8 g
10-1 课程目录 (02:21)
4 `& B% t# l9 L! F10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)2 Y' |" R; a0 u" o2 @5 N& ?: p b# }
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)+ S$ B# t @ o" G/ f
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
$ o5 B- P+ Z7 j- D$ R2 p& O10-5 Monitoring REST API (04:11)6 }) { D" j: C! Y6 u& @+ T
10-6 Flink Metrics (10:20)8 p L6 Q( P- k% N) A
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
3 z4 V! D( S8 X
! N# ~, _, m# A q第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战! M6 {( V8 y$ K+ D7 w( G
11-1 课程目录 (00:56)% v4 R1 r; B/ _+ g! j% E
11-2 项目背景 (04:27)
& q$ s, ]8 j5 A0 x11-3 项目功能需求描述 (03:46)
% ]; D [+ ?$ S11-4 项目架构 (04:00)
0 p0 J- m M* o- s( s) Y: b11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)$ D% M4 g: C2 t, o
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
8 X9 C. b9 P Y6 y11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
, a+ `# l$ ]2 {! S' ^0 c& S11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
* F1 |, q( g5 u: ?7 A2 ?$ ]' H11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)( Z/ `" W* N3 n1 `
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
0 ]- n# G4 \0 ^5 e11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
; w9 `+ s3 |7 y3 c11-12 ES部署 (04:25)
# k: ?) z( q' y$ \11-13 Kibana部署 (03:31) _% V: _. I( h% q- i% V) ?" u
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)) H4 }2 X. R: U$ {4 i4 {
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
! A$ j0 ?' f6 N$ _ M; E5 M11-16 第一个功能作业 (02:02)6 R; q* c/ Z: v$ B
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)0 X) O2 H2 j: b: z- I) r
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
4 q( j/ \8 }$ V11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)4 K: V3 @% o9 N O p) O
11-20 本章节总结 (04:57)
0 w+ d6 S' |/ g! h {% e2 M$ C11-21 作业节3 F. q3 e% A6 g3 m( D
11-22 作业节
% S. Y8 Q' y. G3 N; z* F& k( R
s0 X/ r$ x' b' c* O1 G〖下载地址〗
~7 h6 `+ u) M3 \* `2 m
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