) f2 f' P0 P: R) j9 w# C: e+ \, n7 k. U! U9 G. m3 |) H
〖课程介绍〗2 t3 N l# \7 L" v
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。
0 n, W$ u: E, R1 k) }7 J& A
3 v9 Q" b4 v5 ^+ K! G' h3 U〖课程目录〗
) n# A8 f q5 d5 {/ w第1章 初识Flink
% s) G6 V* \$ u1 W& d1-1 课程导学 (12:01)
5 e4 U% g4 t T2 B5 W% R0 w6 F& W1-2 ***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）
' ~/ n' ~1 g J* a4 |! z1-3 课程目录 (01:28)
4 H( X8 i% l$ f8 M0 \7 ?1-4 Flink概述 (12:52)
6 E& |' f& C' d0 F$ X$ p; ?1-5 Flink Layered API (05:13)
# |2 {9 q7 h6 f1-6 Flink运行多样化 (04:49)) v! `/ J8 }! g# G H2 J; F6 [
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)) K' m! u! A$ r$ u6 }0 x
1-8 Flink Use Cases (03:18)
) z1 q8 L8 ^6 u, o/ f0 j; @: f5 B1-9 Flink发展趋势 (02:12)! H2 g; t+ d7 A" r( o9 l
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)( D+ @* m# s4 G
# ~* q1 w; k+ m5 f第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 ! @' f& ]) r8 J6 @7 p( a9 K6 V
2-1 课程目录 (01:36)/ f7 r; } j" V
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)+ u4 z- F8 K1 m# t& y( E, f
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
; Q) k: x* }2 d: O6 O: I0 o# d2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
* I' y" \) l* a, O- {' I. U" `2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)% I7 l0 U( U$ Q
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
' D( @* G, r' L. b3 _2 r, ]$ u2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)$ P" ?& z" e J! q" O" Z9 h
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
( l# y( m) _# C% u4 x2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)- _ E' a3 \- \
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
6 ^3 {0 b+ @' k; k) ]$ y2 w2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
/ P2 I% y9 w9 x4 ^2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
. y9 s# X! H0 f! r& q( q+ `' A, ]2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)" H E7 W% I" B, r }$ G
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
: F- D7 x0 I% l0 @9 x2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
" Q6 Y* G5 |1 n( w# N8 D
( u& x" b/ `1 I% ?2 P/ \第3章 编程模型及核心概念
8 u7 q. F/ h& J) d8 S6 ]3-1 课程目录 (02:05)0 n8 r( u3 \/ a
3-2 核心概念概述 (05:19)
9 }( k; T7 C( p7 F2 c; o( E3-3 DataSet和DataStream (05:59)
2 Q3 T3 q- Z1 N% Z4 u; y6 J3-4 Flink编程模型 (11:33)" m& d9 [7 A/ q1 ~' \' _
3-5 延迟执行 (04:00)
, a; s, C& v* l+ B. p3-6 指定key之Tuple (07:15)5 y( D$ n2 v1 [
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
* E) I2 ~5 S9 v5 N8 f5 c: Y' P; ]3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)2 W8 P) o' {: O. _
3-9 指定转换函数 (04:58)
- o: l2 {+ A8 u9 O) M3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)% k' W* d5 P- Y. F- N
5 ]" y6 Z: B/ w& n
第4章 DataSet API编程. R/ f. [) D% | C
4-1 课程目录 (03:03)
% m L" j; f& r( s9 f4-2 DataSet API开发概述 (08:26)7 Q% w3 d9 { [0 r5 W
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
: @1 T+ z: p, s/ g' d* Y4-4 Data Source宏观概述 (05:39)! o" g( n8 q* G/ x6 V* q
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)9 U" b, k- t: z; \
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
( u) G' i7 T( {. j4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)( [8 Z* E, G1 I
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
) L f5 ]* V6 u3 z8 K4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)+ [) F/ t& i' T3 H3 l
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)7 e3 N# k) [; }( }* x
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
# Q0 k+ ?5 W' B) p; g* M4-12 Transformation概述 (03:24)3 P# w& U# w% R6 T
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)+ U c8 G& d f* x5 ]
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)/ _$ v8 _' p- o
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)5 D$ o( O2 W+ {, w+ T4 w( ^
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)1 s T* i7 }1 o* F
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)1 Z8 s3 |9 Q' u# Y9 `0 e
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)6 n# z! w" ^9 D% k6 B' P2 x
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)7 `1 [* l, t- N H. u3 s# B" f+ f
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)/ Y& _ b& I' D5 c+ s8 f S6 m
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)+ J3 i g, W- ]4 S4 {) P/ ^
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)* w) T; \4 u6 t9 k& t
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
5 [+ M3 n' K$ S, L4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
4 h+ e( k* s$ y& O4 i* i9 Y1 Q( @4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49), g3 w, F9 F b: s# H" P
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
9 h" K m" N% z. o/ k4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
5 ~4 E0 @* `( z3 ?; Y4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
: @( P2 A9 q) l9 H/ }4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)% N8 I1 Z: _7 d7 v
4-30 Transformation小结 (05:56)
5 |& Z6 D" Y P' L: I9 m1 V2 f4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)" x% q/ ~1 a; [2 ]/ ]9 c- ~
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
0 k7 i2 ~. K( u9 T' L4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)9 q/ i, E, I! f8 V. E3 p) t9 l) Y; i
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
! B% u2 x4 e7 ?! J; N8 Q1 k4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53). M) i6 E) o/ A8 E! j4 M" M- V
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
" g5 T2 b$ F3 ~ d, N4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)& ]- z, L% a/ b2 R) s3 c; ^7 h
4-38 本章节小结及作业 (04:58)( T1 W8 c4 `2 o
& p5 l: P+ @, a7 b7 U3 v; P第5章 DataStream API编程
1 Q5 }5 ?- k; i- R: T) I2 c5-1 DataStream API编程概述 (09:56)" y& T& r U8 _4 ~% ]
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
8 ]+ X; x- l2 W1 k* v: [5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)8 S- J( C5 `2 c
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
7 M7 K' E$ i) w5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)$ c! U: V& Z" S# Z, e& F
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
3 ^8 {7 t1 ~ S% ^! f8 w2 O4 f5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
7 V% R: w) `3 q8 _+ {# c! Y5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
0 A! H S2 D7 L% c0 G: c0 c6 y5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)7 ?9 G( X" F4 Q9 ^( @! o( e
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)+ t+ { Y; |: E8 \ V- t
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
4 j8 k$ h. I( k3 X5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
, I# h# c# ^. F/ Q# I5 \5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)- r( v6 _0 i7 \
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)9 A* r' t6 }) [' k/ y
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
) T1 I3 X/ d: f8 `5-16 作业节
# N/ n2 M" ~# s( V& l0 a/ I3 B7 c( r
第6章 Flink Table API & SQL编程
* j# h% b0 B* @$ D$ n9 ~9 x6-1 课程目录 (01:48)% L$ T$ k% J" Z& u" L& w& I0 R1 k" T
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
" _6 Y) d) z% [7 P' b9 G6-3 Table API&SQL概述 (06:04) U: j2 Y0 `; E4 b0 W. P
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
3 i( z" r9 @1 _6 w0 Q- t6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)4 o, _" Y. d; t3 C) \4 `0 p
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
5 G+ W Y) `1 C5 z. f' f" I4 d- u' g1 K# f
第7章 Flink中的Time及Windows的使用/ C# h! ?+ ^- A* X) V
7-1 课程目录 (02:21). V9 ]- J6 j) i
7-2 Processing Time详解 (11:21)
6 p( Q0 t) m) D; t8 s: z. v7-3 Event Time详解 (09:35)
' R5 d$ @: Q* i! }3 p7-4 Ingestion Time详解 (03:49)9 I! d ^$ E8 a
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
5 u' W& _: V8 {- C! J6 X! C! ]7-6 Windows概述 (07:00): k. D `) d+ q. O8 T: F1 b
7-7 Window Assigners详解 (07:16)9 \1 {" B E. y C2 ?( ^
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
. h# B8 Y* _+ H9 I& e2 F7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)0 S' s# B0 o5 K/ p
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
6 G* u' h$ u0 q& z v+ N7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)" ^/ J7 ~* D, h% B
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)) k0 r! A( j5 @8 e
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)! x5 Q% o, X6 R, v. K+ p, ]( k6 J6 l7 v
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)! L. y; U" A' A0 m) D
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19) A9 x) e" F& l: O2 Z
7-16 Flink watermark概述 (02:32)
$ f( f- U J @7-17 作业节
) X1 `/ M [9 W7-18 作业节$ n X- J/ O' l
, q. @" ` [; U( q第8章 Flink Connectors
6 X" l- F0 x4 ?7 V8 E- @8-1 课程目录 (02:16)
, F* V0 U( x& M6 h8-2 Connectors概述 (03:31)
e7 `' h' C3 K. B: M9 u1 R8 D8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
9 c3 \! n, C; P+ A: m, d7 n# @8-4 Kafka Connector概述 (05:35)7 |6 r/ v, x$ ~: @$ z
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)+ A0 v0 J0 l x7 w" D
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
& h! F' [. A% d3 E2 ]8 k* w" k8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
$ u5 V$ D/ Y8 N) d: d; o8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)* @7 R0 t0 A8 r6 M" m) w
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)! n' p5 f$ j. O0 `3 r
8-10 作业 (01:06)! r# Y/ ^7 Q% }
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)5 r3 m$ b% r0 R1 ~
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)3 [5 H- y" C. O5 f, z: r, d
0 v+ E" K1 V. G! ^0 t: E
第9章 Flink部署及作业提交. S& a% d- q5 U, h
9-1 课程目录 (03:06)6 I4 p" N; U2 q
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47): L# E' |; O1 L+ u& W: S- r! ~
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)3 g- x& @& ^' X- R- d" @ P
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
/ Q: ^0 b) X- s, t6 G! K9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)$ w/ e0 ]4 u( r: P+ |. r
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
' C: s1 O$ `# J$ \/ s- X$ r9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)9 N* {1 I, H' A4 H- b. R
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
2 L& l) z9 V1 w6 M4 z9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
7 o( Q0 H* D" D( ~* Z9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
! B5 ^( s4 P. H# j$ j* H9 x9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)6 r+ _. [! T8 o
9-12 本章作业 (02:24)
. E2 S2 f& r4 M; T6 S6 J: @0 ]2 F _& y, ?4 a/ N# I9 W
第10章 Flink监控及调优
E$ g7 s+ m- f4 i' L10-1 课程目录 (02:21)
8 z6 Q5 f/ E- _* A9 N2 G2 T10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
4 S; p& X+ O) a, q$ s10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
- ?; x4 N3 Y% }10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20). U( o7 S6 C3 o8 Z# \& J- I" h
10-5 Monitoring REST API (04:11)2 f; r6 B7 s* L! Z
10-6 Flink Metrics (10:20)
6 e4 s$ R% f0 Q4 E; t: D$ t( z10-7 Flink常用优化策略 (09:11)- f" `, q+ H) j5 g' s T
# a: X' l, g! n第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
- T5 J0 X2 G7 h/ L! w+ k# b/ `8 P: c11-1 课程目录 (00:56)
, Q. E+ @3 f z11-2 项目背景 (04:27)
3 Q, E3 r% n* z# `2 F& f11-3 项目功能需求描述 (03:46)
' `% w$ n4 h, a11-4 项目架构 (04:00)4 [- e L. O( C% E4 z8 f2 i
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
. ]( j a# I8 ~2 [11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)( m% Q8 \: c/ X+ r' m8 Y$ K& I
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)) Z7 k( Y; s2 x2 u: `- |! d- C
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)$ q# _) u" \) H
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)! [; `/ @1 }( l
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)$ o5 [2 X/ M7 a$ ] R* n
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41); G7 b2 H1 Y& ^" W. d
11-12 ES部署 (04:25)
' s7 u$ P& K1 e2 B% q6 @9 j5 V11-13 Kibana部署 (03:31)# `6 S" M$ t9 E) a( @$ r2 l2 O
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
^& ^6 ]4 I: o$ k11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
9 v5 H& y! S k11-16 第一个功能作业 (02:02)
3 |# S% @& E8 a11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
/ K- A2 @' a5 ^11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
! P! U$ I0 I4 a3 j% g' a6 D11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
" V) _5 Z0 z% s* s- f11-20 本章节总结 (04:57)
+ l, m q" F Q: u11-21 作业节) ]8 ~7 M1 P% F2 {5 C* J, j
11-22 作业节, N7 T/ Z+ r3 e/ {/ [6 x
s0 t6 a/ y! j8 k1 O
〖下载地址〗
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