q* P+ z& Q, R! U4 b+ V& o Y: x# C/ A1 [9 j. O* F- z
〖课程介绍〗
5 {% H1 `/ b2 N' \/ T/ l6 M; b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# ^; i- A7 Y" Q& _ O
: D# K. B3 y9 s6 k% z〖课程目录〗1 r# o1 a* n$ a5 N; u, w R
第1章 初识Flink % D; K5 _' Z8 @7 M2 k, D
1-1 课程导学 (12:01)
1 h7 l6 Q: \9 ~3 H1-2 ***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）! j2 u4 h0 }4 e: S9 ^* j
1-3 课程目录 (01:28)! _/ e& @ _% z. M; P a
1-4 Flink概述 (12:52)
4 w7 U; ?3 ?# f1-5 Flink Layered API (05:13)
: K! Q/ x+ n( W# t2 z1-6 Flink运行多样化 (04:49)
) @2 }$ U0 l3 e) i% Z1-7 业界流处理框架对比 (03:21)- R y* |/ W& z: w$ f$ W$ z# T
1-8 Flink Use Cases (03:18) w& A. K, K: N5 h: [
1-9 Flink发展趋势 (02:12)4 H0 l5 }" \8 O8 R$ y
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)4 A# f5 n8 b1 e) c$ k! @0 w9 \# M
9 y, t1 A0 |8 P% Y8 N
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 0 U! X1 \( r/ b# g0 x+ ~% {
2-1 课程目录 (01:36)
# H0 w# r7 B- T/ H# A2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55); g4 S5 n9 X2 B/ c" A2 I- o1 ]* q4 h
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)0 t5 n8 @: w1 Y$ H% c& n
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
% c+ |1 q$ H5 z2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
( ]% K/ k0 a5 ]" D/ n3 a4 N) X2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
4 }9 d, A( V5 P2 z# J- G2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)) ^1 [1 `. P; `2 H% h
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35); g5 S! @ H0 L1 b8 f" W
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)' j: m: k5 y5 F: q
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
4 N" h+ c: r" n! g- F2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)4 u) G) t3 t c" z0 q* Q
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)* t( {$ Q/ @( N' |0 E6 {) N
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
) M. l+ e3 L. u7 j3 L2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11) T! [! E/ `. x" g0 }' y! D V
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)' W0 A4 z( E+ A, X" ]
' w" e* z) ~& Q6 }* \7 d! d f
第3章 编程模型及核心概念
; i# [6 B- H, ^$ ~ b! k3-1 课程目录 (02:05)$ g; q' [2 B) V$ Z
3-2 核心概念概述 (05:19)
/ U2 w! n" N4 H# e4 [& Z9 N3-3 DataSet和DataStream (05:59)
. i$ ?; D5 M+ T" r0 w& H% x3-4 Flink编程模型 (11:33)6 b# K H9 g2 X
3-5 延迟执行 (04:00)2 m; {2 {7 O( S
3-6 指定key之Tuple (07:15)
7 L; z1 R4 U- a$ a! ^, O3-7 指定key之字段表达式 (15:04)7 q9 e# `% z) }6 T+ H& [
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29): v5 ?+ L. E6 Z9 p8 Q* t
3-9 指定转换函数 (04:58)' q) o2 F7 H, O) J$ `. P
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)9 _ d: B @$ @% e' D% {! O" _
" m6 b; e5 v. G7 `) |- p. M第4章 DataSet API编程! F4 }/ p( y$ C+ m1 A2 v3 X
4-1 课程目录 (03:03)
0 C0 U( X, \( s F4 P! A4 a4-2 DataSet API开发概述 (08:26)2 W/ T. X6 ?; S8 w
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)/ C4 }' c5 H& Z& A
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)! |& r! P6 t! K4 m1 F1 H0 b+ J
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)" Q' g- i4 r& Y4 `5 |) h9 _/ F
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
9 z& O. D" `+ K d4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
3 B5 U+ z. H$ b ?4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)% }3 |. B9 E# U
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)3 I* C {6 w- K
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)1 w9 E' H J5 X8 K$ \( A% {* V4 w+ d) Z
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
# N9 m. z5 a [+ o4 {4-12 Transformation概述 (03:24)- u5 g7 E8 X% w& ~) o* U
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)3 ?! U9 y1 E: y5 k
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)) o7 W" u% w8 j! I4 |1 U7 [
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
; A6 F2 }' v" K0 e# H4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)+ Y. D @4 U7 c& B3 w$ f% A
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)/ G( \+ s+ u' ], r$ K+ O# z/ m
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)# }- r! k4 o0 g [2 u7 Y
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)9 _: p; A4 |$ P p' @1 f. V
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)8 i; Q1 ^) z2 R; J6 q+ x
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
8 V$ J( o0 z( s% y: ^4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10): q8 k# ?+ D6 C
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)0 F1 {4 [4 g* C$ c. B) [
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
) z; @) k( G9 [7 u/ e% ]9 r4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)7 t$ x0 P, r9 N7 o) ?5 J) l5 M* V
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
# z; Y0 ^% f# T4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)' d) m( N' v- F3 b
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
( E, Q' x8 T& _2 p; g4 y& v4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)+ L. o- W5 x# h& u0 a. P7 a
4-30 Transformation小结 (05:56)
8 ?$ t7 k0 Q# A4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)0 h6 K' C; u0 W, |! s
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
# q( B1 W" y) x8 b2 T. T; @& i4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
6 y; Y1 b5 {. c7 s+ P4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)9 F0 j0 Z8 ^4 I& |3 W7 K
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)0 l$ K: ]9 ~, ~0 {- j+ G* o
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
9 H& W( M. R" x8 m, F1 Q! k4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
1 o$ |/ B) @' }9 `! b9 B% S4-38 本章节小结及作业 (04:58)
* H3 v4 Q- ?% m5 ` j6 {& }% o+ G4 c' G4 @7 j; W$ B% b
第5章 DataStream API编程
Q' j# b7 I. y5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
' c7 ^# ^' f$ c% \3 u8 X! b5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21). @7 S* e- ~$ a3 w% ]; p' V3 x; w+ ^
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)1 Q8 s2 Y# A7 a: u
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
9 m D* d @0 Z7 g5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19): X' }2 Y; @7 y0 L8 Y [# U
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
! L! F1 Y3 e( v# @9 e5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)$ _8 p* H2 s9 @6 J
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)1 ]1 d3 H2 v6 t* a- M3 x; W
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
! R) M! C4 D: _* h6 E% T+ F5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
7 Y* C- H3 h8 q1 j: J% F5 ?+ |5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)( U H- c' d4 J( M' d* q* l
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35); N& r9 v, j4 m
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
4 ]; R: M% W( t2 Q5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
8 u0 r% I2 j- D+ @3 B, @5-15 DataStream API开发小结 (02:58)/ j* F$ D6 X O) M' q* I) S5 {
5-16 作业节2 P0 |" ^* b/ u9 }8 O) E# L
. r" c+ g% U& a" R0 X2 b5 `* ?第6章 Flink Table API & SQL编程
* q. Y; e0 @; {/ J r8 p6-1 课程目录 (01:48)
' X. ~3 A2 n2 o6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
% w$ Q/ z' z$ D h2 A4 V& B6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
( Z4 w2 r! ]% b6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)8 j$ w3 w; g& w+ |5 v a
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
9 h$ l: i2 J0 B9 |6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)# }; a3 @, H. H( _7 Q
6 Q) z/ P+ C5 O0 X9 T第7章 Flink中的Time及Windows的使用
3 J7 ~/ Y4 d" |/ E6 t7-1 课程目录 (02:21)
* ]- N: m1 q/ i$ _* A7-2 Processing Time详解 (11:21)- F9 m$ k2 ^ U) ]
7-3 Event Time详解 (09:35)
; S% i5 b1 ]9 @: F7-4 Ingestion Time详解 (03:49)8 A% C9 T( g1 e
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)" ?: G% B6 y; j9 E
7-6 Windows概述 (07:00)) w8 {. g3 \+ x- {
7-7 Window Assigners详解 (07:16)
3 l/ I7 V2 m W* y. e1 ~- t6 W, n7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
5 `7 M) Y7 j. V Y2 l% W- U' X7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50); I ^& a* H- {% W
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)6 F; n; S, Z3 q- q9 _/ N
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28). U& L4 E- c/ q7 S9 x5 f" @1 F* n
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
6 X3 u; n$ P3 |0 N) H7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
. S/ N' d5 t1 R7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)5 v ^' D8 F! d, ~. t- ], ]
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
# j/ D2 }1 ~1 y8 v7 j7-16 Flink watermark概述 (02:32)- Y7 J9 e1 ~3 o* j$ z% `2 E' C
7-17 作业节* _! B$ k! g4 S
7-18 作业节0 A2 E) W8 i& d& F
: b6 }3 z$ ~: o0 j, m
第8章 Flink Connectors" \: z% B/ C" T2 E) S# `. ~
8-1 课程目录 (02:16)
- q+ g8 @, ^9 X0 m' Q. V1 z8-2 Connectors概述 (03:31)
$ i2 i! W6 c5 r/ b7 r2 l+ ^8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)% H" S( @- t; |, }: Z' O
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)$ [# _: v' A! }' K& x- w6 y
8-5 OOTB环境的使用 (06:43) h- A' v, W) S; y& Z- x( l3 V
8-6 ZooKeeper部署 (05:45): ^6 A; U3 w3 @! o9 X0 P9 b* g* H( c/ }
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)) s1 `. c( i3 c
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
2 s: z# B: H: @; ?. d8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)% H) i- D4 a$ |7 m
8-10 作业 (01:06)
5 K- z$ h L' S! k( `# s8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
( w2 p" u& K% |/ K; @8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)$ q) {6 R' I4 ]7 @# g( q: D
, N6 m5 G: i7 ]! V# v9 X
第9章 Flink部署及作业提交
5 f4 S4 N! T! \' E9 n% J* C3 g+ K9-1 课程目录 (03:06): s% [, w2 d) n* ]% ?" y8 r
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)9 t! d8 V* K$ m
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15) E. I- D% ^& d8 g" f
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
9 T) h) C+ x: D9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)& @+ ]8 e( |$ O# q# h% U7 j, C+ @
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
+ n" Q3 q) N+ Z5 n/ ]' |9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
; o8 v7 f1 ]. t2 w, l$ A/ v, ~9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)7 F8 p* k" b6 R( W! p4 [ S! g1 o
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
. I( D6 B! W7 e" b9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
. K# T4 O. [& d/ a8 n- N9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02): A' [% R! t% H, e& G
9-12 本章作业 (02:24); r8 P0 B$ |1 O |; o
1 T6 k* y M2 |9 F. Q第10章 Flink监控及调优! K* c3 V# z1 ]# j+ Q+ _4 F
10-1 课程目录 (02:21)5 v7 H; g' g0 J: F+ ^" ~
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
- H' N5 K/ x, B: W. v* \10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
4 Z) u; f/ k7 ^3 j10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
' m; K2 m+ R, y7 ~; T# O0 @10-5 Monitoring REST API (04:11)
& d4 `" ?/ H2 h10-6 Flink Metrics (10:20)
8 b A3 n% Q0 t, {2 T q10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
8 Y- l5 ]' [5 A R$ N0 }0 I! ]7 W+ R1 l2 a: ?9 A3 m
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
4 b! L, r) }9 `& b6 J0 E+ v11-1 课程目录 (00:56)$ K. Q8 E* f- L' i
11-2 项目背景 (04:27)
- T* g! j: J8 ]11-3 项目功能需求描述 (03:46): L6 E! f( d* @9 T# D1 p, c7 {
11-4 项目架构 (04:00)
, y8 T+ N( \8 M3 ] q R11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)0 S4 B; O1 ~- I! E3 P2 Q" M
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)$ o7 f8 m: Q7 k7 B
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
8 i1 Y: a' S1 a, l0 W, ~11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
- F5 w) R6 L2 B; C0 \+ y11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
0 Z1 N6 b6 o% i- E6 A+ Y/ h$ o11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)$ Q4 h0 p0 r3 S' t9 E
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
- K1 c6 Q: @& X: E# {11-12 ES部署 (04:25)
3 [5 m; q/ x& E6 T11-13 Kibana部署 (03:31)4 |# _; D' C1 R% B' k
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)' ^& e6 y2 K, d5 N0 d+ e
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)% g; R& U5 @; d4 Z# V u
11-16 第一个功能作业 (02:02)
( H3 G6 g5 h- I: [* C# c11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
" u* z: K4 y- l! `3 b11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
: ]( r' F5 [8 b I! Y5 U! u( a11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
( i" N# w' Q/ R+ E11-20 本章节总结 (04:57): R' W3 z1 s6 ?9 T$ E9 R
11-21 作业节
M* u' N$ J( X! n$ f2 N3 u2 p9 i' l11-22 作业节! H& T% @; A/ O1 H* x/ W
1 V1 ?3 B8 T5 e, x- m$ X; ~$ r〖下载地址〗
, Q* a" f \, X( W& W1 M
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