0 b; P; b: N; _7 r- F$ i1 y" [
+ _2 ]9 T0 P' x( f) B: T
〖课程介绍〗0 Y% A% ~( @0 ]( C
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。' T8 l+ l6 I8 [, O d' V
4 m/ e5 P: b- u
〖课程目录〗+ V" w' `7 |% I- Z+ ]- T- b; M
第1章 初识Flink
; @9 j4 V6 P' p" k1-1 课程导学 (12:01)
+ [' r+ j& H( i: N& ]' x6 J1-2 ***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）; S y- [, E& A6 S6 \$ L8 M
1-3 课程目录 (01:28)
" D* ~) Q5 U" u B) O1-4 Flink概述 (12:52)
2 R" i4 P2 o0 k# ]# u) e4 ?1-5 Flink Layered API (05:13)
% e, H( M" X- l! k1 v1-6 Flink运行多样化 (04:49), {3 l6 Z8 @5 d I# L
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)! {& |: {* v/ o3 n3 A6 _; Z* Y5 j
1-8 Flink Use Cases (03:18)5 r4 m2 l# V# B
1-9 Flink发展趋势 (02:12)) P( j9 j! I6 k
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00): c) b0 G: J m% i8 | q" r. a9 J
2 A/ G0 C" U+ ~第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 # w5 o/ p2 i9 |3 |' p- W; p$ ^
2-1 课程目录 (01:36)
; z( [5 P" p/ q/ }8 i2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55): X( F7 I5 r* G; I3 ]6 r/ m9 L0 b
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)% E! I4 I4 d7 E g8 `8 J8 ~
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
" Q; O. u8 G0 [* a6 ]2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)1 o- O4 f' G$ y# i
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40) S! h) K& W% ?" @
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)8 M( v6 S& U3 D/ {# W2 m, s# ~
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)" e4 z- P+ |' V r8 V+ z1 a O1 x
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)% o" D/ G8 i( R" C2 c
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
3 ^) i/ a8 C: p2 n# E- { Q2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
3 ] |3 E3 H6 a1 n# u6 C" B2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)1 D" n$ E ~" H! Z6 Q
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)+ z6 f9 a) V A. E
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)- |" e. u7 R8 c6 @
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
3 E0 B$ ?7 H/ F5 O+ z5 G5 l5 T9 Y0 {, O8 N; E: s* d. o
第3章 编程模型及核心概念8 n' E& o2 y0 k/ W+ L/ I: z: U3 J2 c
3-1 课程目录 (02:05)( U0 A0 E% Z7 h) ^+ A. o* g
3-2 核心概念概述 (05:19)" L( C8 h9 ~9 T8 p1 `5 @0 G) i1 S
3-3 DataSet和DataStream (05:59)
7 b$ M# B9 U! @: w4 L. f3-4 Flink编程模型 (11:33)
2 T/ |; Q1 l" w- X3-5 延迟执行 (04:00)- p, |2 x7 s6 t4 y0 v6 G
3-6 指定key之Tuple (07:15)
" N9 X! C: ~. K6 O: A& g: h3-7 指定key之字段表达式 (15:04)9 {- t9 i/ Z7 |. x+ r
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
I ^! L/ u8 g/ {3-9 指定转换函数 (04:58)4 M3 X* y) x7 u& q
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
; {/ P. |/ F( A: p/ n5 z7 z# M2 Z+ n: O) k$ d% H
第4章 DataSet API编程) e5 W+ V# d1 o( E6 X3 X
4-1 课程目录 (03:03)) J0 m8 V" n1 l2 |
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
& ?3 Y z; M- ~8 h2 h4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
# g4 \% w" s" f2 C9 D4-4 Data Source宏观概述 (05:39)* y9 y/ b# @$ y8 d
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)7 o4 |& G1 A0 [" k
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
$ `! \9 Z' p( C8 x0 r9 M4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)3 q$ m9 w; P1 j9 J; x
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)1 S7 M: [2 D' }. ]
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
/ ?5 G2 Z% E1 L6 [0 R# @4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)9 E! S4 |6 a- P8 C% ]1 H
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)1 V' Y& o& x+ X( M
4-12 Transformation概述 (03:24)
. l o0 M+ D" O. }* K. U* l4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
- S9 M8 c9 ] D+ w4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)! e4 }/ n' G) Q8 m8 C- f/ ^6 h
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)- w. S/ [% b! D A7 b/ y
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
0 S' y$ q4 o/ ^, T; U4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
% H7 m2 V/ K6 s- e* @4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)% S+ r5 d% v9 x
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)+ d; E$ x% J1 V- j8 ]( T4 ?2 Q
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
# ]2 w3 m5 r, R) S- x. @/ |3 D4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
/ \% s, u* C# p5 S7 i4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)! n3 Z) v/ D! v" E- ?% q* |
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)2 B+ Y0 R& ~( {6 B. K
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
1 d# [/ |9 I/ r) ?6 b" i4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)3 q9 s! i. A) C V I
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
0 Y0 W5 g1 X: ?7 k- E+ H* W4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
" h8 u; z9 D! ?4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
% S) C5 u# J) Y6 M" K& ]4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
5 O8 w9 D* i+ s1 N5 N: M; w4-30 Transformation小结 (05:56)
& \( |7 K1 k. _4 S5 B4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)( t0 l8 o( r% I. \
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)9 ^" V0 m! W! o+ u: g
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
6 V8 f/ `2 `4 ^6 J9 O4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
, }# i4 w" P: F+ e3 @4 ?4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)2 S$ v0 e$ Y' H/ J* R
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)5 F; B; g$ @% p& ]+ ?5 t( [" z/ n0 d
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
, @3 n9 ~% x, N: u- i4-38 本章节小结及作业 (04:58)) I' ]; @1 q; O- J
( o* l r5 U7 N. d0 S# n* ?( A
第5章 DataStream API编程) ^0 @7 [3 U1 ]9 E
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
5 T0 ^. @; c% m- D0 R# i5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
$ X" ` O2 o$ S; K1 i3 k5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26), l4 I) P. W# K3 ?+ }
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
0 t/ E' ?8 }) O9 q! K4 B2 e5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
5 D0 V* {$ k* {5 k4 y6 {0 a' ^5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
, `7 z; F! m* g4 d% T5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)9 r' L1 K: i) V+ N* H3 M
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)% t2 g# e: C& _' i6 D9 V7 ]3 B0 L3 K
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)2 W- K# {+ d% P
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
/ ^' c! k# s( S9 [. d; \& D5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)4 J7 m, g9 c- |
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35); S' C8 ?- ]* {' U ?
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
* a W. i3 y8 p/ ~5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)4 N' D, a! y' C6 H. e0 q/ A$ }
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)# V& u, g$ }8 _+ n* T8 S
5-16 作业节
: l) u1 u; {. a y5 c+ c; z, r5 N) ?( [6 h; @% W, y$ p" H
第6章 Flink Table API & SQL编程0 ^$ X0 \" g, y0 ^9 U0 w
6-1 课程目录 (01:48)
, |* t/ B8 o& P# }4 u% m( a; P8 ^6-2 什么是Flink关系型API (09:05)8 x0 A+ E" R& X& s2 X8 x
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
' a1 ]# A8 L$ V5 d4 O6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
. ~4 b1 B- o) w, P0 S4 F+ W6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)5 ?! p4 g2 ~+ G- {8 G
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)) \4 t+ E- q+ k0 H. M2 U
7 E- {- `( E1 D9 }+ ?( i第7章 Flink中的Time及Windows的使用' B$ P0 Q' e. y* F
7-1 课程目录 (02:21)
" g6 r! z/ F& {3 v+ J9 |7-2 Processing Time详解 (11:21) }3 \: _' c' f' P. l
7-3 Event Time详解 (09:35), ~8 A$ J P( s0 k
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
9 Z- l5 ]1 |' K$ y+ q7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
/ h! }; F. {, O/ M5 w$ _; J7-6 Windows概述 (07:00)2 J$ b6 e2 o0 i) ~( @
7-7 Window Assigners详解 (07:16)
. |5 \5 ~$ B4 E4 q; Q/ T7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)* l7 d& {8 X2 Z
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)* H( u# y" F) J/ [
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)$ Y6 j1 K2 } W* p+ I2 K+ G. ?$ L
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
( ?% c5 e3 ?1 a6 H6 L0 N+ J! y! }7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
! }6 l" F2 E# A4 X' A* ~7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)" T) Y0 A1 a# k8 Y" q0 _
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48). o1 }5 ~6 a) f7 l; M, X
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
1 h) s/ w# a$ w' f4 b/ t" C7-16 Flink watermark概述 (02:32)4 S, s; @+ f/ q4 X
7-17 作业节
, l. J1 ]' R4 g! t. [" l7-18 作业节8 Y2 F5 u: g1 |) \
- u( T! \7 I$ T# m8 O; S
第8章 Flink Connectors O( d6 @- }. |8 S
8-1 课程目录 (02:16)% \. G; u. d/ g* T' ~. |
8-2 Connectors概述 (03:31)
# X U, R9 r' ~8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
% n0 f/ m. i+ v9 J8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
1 N, ]" p$ a; ~$ }8-5 OOTB环境的使用 (06:43)# F1 I0 b, h* Q4 m" o0 M
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
5 l) J* z! w* \, }! [8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
! i1 h: M' \! I( `8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)- Y% B: R3 K, p; K3 e
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
3 W6 b j( [3 f P4 n4 `% o8-10 作业 (01:06)
+ M" f% V' C8 r" {+ T3 X& n8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
- i( I" _& D6 x+ u {8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
: y) C8 d4 f/ L1 [4 V- n) o g8 L z# {% d# g" @: [
第9章 Flink部署及作业提交
9 n7 m; u+ A- U' h9-1 课程目录 (03:06)
3 p8 o$ O7 j/ m6 q9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)5 b% r g. P n
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
5 \5 e) D- Y" Q" A9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)+ Z2 l8 s W+ U- @2 r3 N
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
1 Q* T# t6 P2 h9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)) j! _9 J1 e& ^$ _4 y
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
& g$ |+ _ B; B+ d* g9 p* n$ S9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
2 [" ^7 h0 v& i7 k9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
) ^( t7 H# j% X I2 }; D# z. \9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
7 }& m6 q g k6 W2 Q/ S; s9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)" R( S+ ^& e" z2 E9 F9 J
9-12 本章作业 (02:24)# [. E, \5 Q! X4 k
5 c, K$ Z. E, q
第10章 Flink监控及调优
5 q- w& m3 L0 l% e% E10-1 课程目录 (02:21)9 y: {# V7 y* ]1 E- \+ A
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)! L- v. j; I+ J
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)# o# P& k" s% a/ P* _
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
6 T6 I5 x$ x8 t3 d; i10-5 Monitoring REST API (04:11)
; C1 Q, f; t5 F: f2 L8 y# k- }10-6 Flink Metrics (10:20)9 ]7 b* b- t# U- I# B8 U% e
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
( \4 q7 @ N' ~" Y" [6 {9 i$ V- C3 w7 ~4 d3 w8 F
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战9 K+ J6 r/ _: Y0 @) p a
11-1 课程目录 (00:56)
! E4 I0 v. s( N1 [11-2 项目背景 (04:27)
7 G/ h+ ^) w3 `7 X- ?2 a& s11-3 项目功能需求描述 (03:46)
$ e" n. t" ^* S" t1 B: J h0 x11-4 项目架构 (04:00)1 C; ~$ ~- L( _- D. c- y# ?
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)- y! |/ N8 D9 v7 |( Y: l* p7 W* @
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
1 g; |2 X5 ` z+ u9 W& I9 O+ O11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
7 b7 [0 u7 ] F( a" c' n11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)! G& x5 K& T5 T+ m
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
6 g ?; E3 r# s* ^/ P3 c11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
- } u* {: z# Z8 ~0 S. B. H11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
T$ Z' u6 n* x5 C! H4 D# R11-12 ES部署 (04:25)% @( I& X/ U5 L0 V
11-13 Kibana部署 (03:31)
' h! {5 S$ E9 Y8 S# b& A11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
) y, O( B/ M5 n7 x: y3 ~) r11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
) {* Z1 H& l/ r: i5 D; S11-16 第一个功能作业 (02:02)
* |1 G; C3 G3 ^: M2 }' B. z0 G: L- l11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)7 I; X4 x5 H* j% N8 \
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
5 W8 O* X5 d$ w" A- Z9 Z) S! h7 T! `" Z11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
& l% C' p Z8 }: |4 K11-20 本章节总结 (04:57)
( c% ]) Z% c3 ]) d11-21 作业节( w' r+ C8 ]; I; j- j" D/ K
11-22 作业节1 r% M8 B3 G5 d! l
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. h: H9 O; J8 g7 q5 O& t
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