: b! z) |( ]) L- A6 G# q( u
1 U/ i$ V" j, }1 Z; u
〖课程介绍〗
w+ r( v/ C9 A- t# [/ {" B6 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。
1 v/ Q* y, Z6 I9 S( O! t7 d
1 `! y1 G% r/ Z V" B〖课程目录〗
! ?( ^) y9 y5 U& ?# S2 q+ D# z% g第1章 初识Flink 0 H1 z, c( R5 }4 G) P7 ]: s8 X
1-1 课程导学 (12:01)
6 j% H1 { A) s) P7 D. {3 R. l1-2 ***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）; k- `7 n: b+ L) B8 r+ U" d2 H; d
1-3 课程目录 (01:28)9 N5 o& Y3 v: r" w
1-4 Flink概述 (12:52)
0 R4 T: ^; K) e- C0 X! U0 D0 u$ f1-5 Flink Layered API (05:13)
0 y" W: M, C& ^1-6 Flink运行多样化 (04:49)$ ?% Y6 L2 t. @; j" [9 ~& ]
1-7 业界流处理框架对比 (03:21): [; d. `1 C2 F1 R/ \
1-8 Flink Use Cases (03:18)6 m G P% `( W) F3 Q. o: r0 k
1-9 Flink发展趋势 (02:12)
_! \% C9 V4 @, K9 x4 d2 m9 w7 F7 s1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)7 e, o1 x+ E9 a
2 J- D# z/ P6 q9 a, y( a. k
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 3 w' T B% a4 g; P
2-1 课程目录 (01:36)
' A# ^$ E! v+ k3 c+ |3 y7 i2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)( g- ]: U: ^' v# `, T% p5 M
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08). P+ o- s8 ?% f( H: J( B* {& F
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
+ s* ^& M1 B4 G: M' O2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
3 Y( z& F6 r- w2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)/ C) g9 D' D& A1 j+ [& h
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)8 v. P& F- v* a: a3 c+ M- X' D
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)3 c3 ^8 ~; o, K4 F& N
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
; l5 h% S$ W. c- K. A' _0 Q2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)/ x9 D% D$ Y' @" \: R- @
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
9 M7 `' l i" C5 K2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
- d2 Z* {4 z5 m& Q2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
, r) @6 b+ Q- l5 I! t" H2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)5 z+ c( h4 x8 Z3 F( |' D+ ~: w$ r
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)/ {7 c1 K5 l8 g% Z9 e
4 t+ ~4 C: T! p+ u
第3章 编程模型及核心概念
* N* a: t2 e6 ]) Y+ e# O+ g5 N3-1 课程目录 (02:05)
7 Z; D+ U y7 T- j% L. A3-2 核心概念概述 (05:19)' \+ E3 S/ K1 @+ g
3-3 DataSet和DataStream (05:59)
' S4 T# F) k Y2 b9 f7 j3-4 Flink编程模型 (11:33)' I! L2 k6 B! Y) z. X
3-5 延迟执行 (04:00)+ R0 ]# Z# U$ O
3-6 指定key之Tuple (07:15)
% m7 o2 k }1 K3-7 指定key之字段表达式 (15:04)% f. t% r7 ]7 B' E0 c2 x# y" f+ N
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)# H6 t* C2 C$ ^: p- \, v
3-9 指定转换函数 (04:58)
. S( s/ f! M2 |7 [0 X+ l- j9 @* t3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
/ o2 _5 x9 e. V% x" u% o: g
5 \; t9 k4 \! p2 e第4章 DataSet API编程& j9 U; H( p$ m8 c- _
4-1 课程目录 (03:03)1 @: B! J- a2 j2 b5 \
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
: n! x% b1 p! I! n) F/ P4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)2 U1 j! P, s8 a; Q+ m0 k! a
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)& [; `/ K2 }0 o+ o
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)8 B6 X4 O3 k3 ]
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03): Y2 x( D d% g* ^: f+ } N# M
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)* u# R& t0 }7 P$ H( p% b8 ^9 X
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
4 _8 s; k! H2 i7 O e+ |4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)0 \0 O" k0 a0 a: I$ v8 O) Z
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16), j( J) { b+ F$ @( _
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
! b. V& f. R$ i Q) p) h! P4-12 Transformation概述 (03:24)* S5 |+ q0 K8 U; X8 G9 a: p
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
' ?: Q" y' Q/ A) c' u/ X( [: A2 C P4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)( q k- F. @1 y
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)2 p3 ]! d W* D; S, d8 p. O
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
2 O4 l6 ~5 z! b5 E- _# @( D4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
' x; d+ Q/ ]' {! s- D5 n4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
6 ?1 I x7 V& \1 y4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
( X( t C$ n- n4 M4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
, j$ l' O6 W# D. X% ?1 P, }4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
) m: [( M7 \1 g4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
7 g* l G8 e$ A2 A4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
; G1 g: c; J$ M( L% r4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
/ _4 I* d g( f1 J. |8 f4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
4 o A0 ~5 ~# Y. g6 P4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)3 {- S `* U- X: U5 p1 `! p/ h
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
* L2 Y. P3 }$ ?- c& N, |4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
. Z% _7 K& a* F4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
* P/ c; y( b* `$ s+ t4-30 Transformation小结 (05:56)
/ u' Q, _+ Q- J# N P0 t0 F4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
/ I- f1 N! b4 N% i6 o# [4-32 Sink函数Java实现 (03:10)4 r% e( E0 g! I* {5 x7 t
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)7 s8 ]& Y2 n& Z. b& b6 |4 ~
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
' e9 K2 [3 b* K* g8 q4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)& N5 G* f0 t6 p; k+ U8 W% J
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)7 `! R" n% B7 B) M4 @
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)2 P- R& W9 B V u4 d
4-38 本章节小结及作业 (04:58)+ T8 A" d6 [$ V) ~; C4 c
) A4 y( G$ C+ `2 S1 T第5章 DataStream API编程
4 _ Y8 F6 d; W5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
+ q5 h. T0 K" |% M' Q5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
1 b: e. |" F8 S! h7 R$ U5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
+ m# g) T, C& H8 F& D/ W5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
4 D' A# h9 R* _' r5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)5 |8 {" r' t6 }& S, o
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
& n* v$ r& A- i/ E5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)& u# @$ ~+ ]; q& p
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
$ h) a* ?. p S# e: @" I5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
2 C! M$ V! S: V K8 ^+ R5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
1 h2 w; O( P" W' E5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)5 c( H4 Q& m3 v }1 x
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
' `# e) M- c4 o3 [* n% m0 J8 d# ^5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
+ ^& G) g! ]5 H4 A" |( D- p5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
$ R: T9 p# h/ v" f8 i$ b5-15 DataStream API开发小结 (02:58)9 e: q' c4 `: t, {+ ]
5-16 作业节
1 X) T3 I/ J- d: ]. R
5 d8 z7 S. u- ~! T/ n0 V2 P4 y第6章 Flink Table API & SQL编程
/ d! s4 a9 O9 o$ c6-1 课程目录 (01:48)* v! m! }) x* {9 e" I6 ~
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)$ @( c, {3 i9 [" n0 J" E
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)6 p8 n" b1 v' b0 ?. H+ z9 G o
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)) L& | T( |7 D5 j4 i5 V
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
( q o+ o0 g6 w. V% o; X6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)# `; d0 `, ?! v4 H
2 {/ k+ C' ^8 q: x2 M
第7章 Flink中的Time及Windows的使用
- R! U# N3 j# ]7-1 课程目录 (02:21)
$ x% U7 v& X! R& Y. K7-2 Processing Time详解 (11:21)
# r! c% g! U7 D, E ^" {3 i7-3 Event Time详解 (09:35). ~3 \2 y2 S* J
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)+ g w0 D! M# w: h/ z
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39) V$ H2 `- s- `& w N# e
7-6 Windows概述 (07:00)6 x7 C! ]- {: x$ p, n) ]$ V
7-7 Window Assigners详解 (07:16)
+ m1 V' K+ f/ r2 I! i5 V2 p! ~7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
9 W7 X, h$ `& W8 r* x7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
8 i, j; O3 s: s4 B: K7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)$ p& n% D# z" M3 x1 f
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
0 u2 o' ]: ~( Z+ ~8 R, a7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)- ^% K7 [1 s' C, w
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12). Z5 e! d, ^! k
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
- m) ]' ^% r' V- U K9 Z7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)7 \) U- J/ H+ m
7-16 Flink watermark概述 (02:32)
! t/ ^! _$ A z( k- A5 f& P7-17 作业节/ g7 { C/ r, J" Z, s2 f5 D K
7-18 作业节7 x; U9 k6 d# p( [
. ^- N; F1 \( f0 y* ?第8章 Flink Connectors1 ]) ?' [9 m& a9 f: g/ y
8-1 课程目录 (02:16)
( N( G0 M1 \5 v+ V6 G0 ?8-2 Connectors概述 (03:31)2 F) y' Z# L' k/ }/ J: u
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
3 S6 S5 I0 ?* s2 ^ `+ l8-4 Kafka Connector概述 (05:35)( _; F2 S M9 ]" K2 g$ v" f( I9 Q! _
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)" S; d, H, G' L4 ]
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)( P1 z1 g& d& F" A1 T& o
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)- d# L) ] L6 G8 U8 e
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
) j& P& @8 A; } F. O `) }9 f8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
8 U& Z5 t* ]8 v9 ^8-10 作业 (01:06)
: u* h6 g- c" v3 y: M8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
! S ^9 ]- Y3 y8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)2 S z$ g* g6 Q" [7 i( q
" i# m5 x y) d8 f
第9章 Flink部署及作业提交
( b6 E5 b0 z% i9-1 课程目录 (03:06)
, p" t/ C( W! f5 p& |2 \, U, |* D$ F9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
6 y" d: J$ w" i) i) f6 e9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
9 z" C* W; f+ D+ t! e2 z- X. |9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)+ C. @3 H4 m+ V0 {5 J
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)9 O) e6 K7 h) D+ ^& [
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)# @3 g0 A- F5 a; m/ j2 o: p2 e: k
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
, u3 P4 g4 a. P, \2 Y' }" {) R9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)# z) [/ z# X1 z; J
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
. |$ {3 r. }9 J {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 R; W/ A# l6 t- `1 V& E# @
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02), c0 B" d- f8 [- Q$ }9 @1 ?' s
9-12 本章作业 (02:24)
, P1 w' W* p/ D! B9 q/ d
2 E* _: L" [' u1 s* J; G% X! c第10章 Flink监控及调优
5 K& }) [0 M% n2 X3 M10-1 课程目录 (02:21)' }& w. L' ^) c) t% j( F( j
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
( W& B# ]; H& M' P% I% C0 |- P- T10-3 HistoryServer的使用 (03:13)2 P T( k! I( F# L' z m
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)) L3 Z% `0 I' V7 a
10-5 Monitoring REST API (04:11)
$ a/ J& _& R$ s4 D( `2 m! ], `10-6 Flink Metrics (10:20)
, |/ g' G" D; b/ b, K10-7 Flink常用优化策略 (09:11)0 m3 H8 d" e) Y8 Z, r
6 p1 R! ?0 R+ V- P. Y0 y* F第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
3 x) Q" F0 v- H11-1 课程目录 (00:56)
. U' R4 O! ^' D) y11-2 项目背景 (04:27) V5 l3 b+ \( k0 Q f. F0 `
11-3 项目功能需求描述 (03:46)* e& o* q' L- m' A0 V: N
11-4 项目架构 (04:00)) }; O! j; S+ r& {
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)- I+ s4 {% T6 }2 ?* L
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
. G* G" }* B# y# }11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
4 b1 s4 U7 C2 B6 R11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
4 N& B3 k& r7 |( c2 r V% G& G3 \11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
7 H- {7 ~; v& w# z11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)3 l6 Q' M8 V, N. ]/ w
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
3 X0 q6 _1 D3 s$ I11-12 ES部署 (04:25)$ b! L/ \' w' o4 L' S
11-13 Kibana部署 (03:31)
; {8 E; J+ [8 `11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
0 B! n( n; K H7 b* C1 N9 L( i0 w11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
% f( M( w+ ]0 L" L$ _1 D1 L11-16 第一个功能作业 (02:02)
/ B. S7 ~9 B R& z1 w5 N( [11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
0 J8 Z; F# y7 Q4 a) ~/ D11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
2 i# m* W% V+ ~1 j11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
4 w3 ?% |8 g% O9 c* z% g11-20 本章节总结 (04:57) h* Z8 m/ Q- @5 u' ?6 x) F4 }- ^
11-21 作业节
) |6 ]. t% X! s11-22 作业节: ]/ T9 T5 v7 t a; F
4 ^+ m! z( r ^9 H) p
〖下载地址〗
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