( U( @. [( z8 W0 A7 _4 {& {, S' T Z) p9 w
〖课程介绍〗
- s& N+ l) ~" W: e& 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。" d& Z8 O7 B3 `: g; L+ ]* S
5 V: Z% w. L1 D0 p〖课程目录〗
7 X; k7 H- H @# u% G' t( d: s第1章 初识Flink ) R6 }, H0 b0 _& b! e6 @" t0 R
1-1 课程导学 (12:01) S. n: c6 b# q( L, d8 [
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）. h8 u5 n9 w4 a: {$ a( s& h- ^" b7 L* Y
1-3 课程目录 (01:28)
7 d% A+ y* F, r8 M3 k- F/ F" k1-4 Flink概述 (12:52)) |9 j( }+ l& E+ I, U
1-5 Flink Layered API (05:13)7 b# M% ^6 q. t9 R3 Y/ Z
1-6 Flink运行多样化 (04:49)/ w8 f' N# ^. e" w1 z
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)1 \) a5 n7 n0 c
1-8 Flink Use Cases (03:18)) y& Z' J7 ~ ]
1-9 Flink发展趋势 (02:12)9 u, l; L/ N, I
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)4 J( ]& f" p* i7 W [: A
' R" s1 t" D- H: S+ x0 n7 b8 [第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 + B' H& o& O- Z' G, _% C) F$ ]4 H
2-1 课程目录 (01:36)
/ u4 h* p) ^, G' N, |; }2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)& g* |5 I2 I7 r9 g! e: ]$ b% ]
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)' y! W R! m0 F; F
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
7 L. b D& q0 Z0 ]- G. }# Q# H0 ~; t2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)/ B) E4 K% s$ X5 z6 ?+ @ B G: L4 i
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40). A3 i# \* D2 ?9 y& D
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)' c/ d! |& j5 s% v
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)! |0 Q/ S0 m& z9 W2 u
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
* j$ r* m: B5 G5 l2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)% K: j& i8 h7 ~% M) ]; V6 U, d a
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
3 R" K7 O6 j7 Q1 L5 \) A g! O2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
' z Z% V V9 Z( r0 `6 W( `2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
3 R. Z2 N: @- _9 I2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
- n; j# C2 Q+ e( P6 A2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
0 w$ o: y* B: O% \/ o
, |- H& J- g7 o; t0 v# a" s+ Q第3章 编程模型及核心概念
9 e# ]6 P& @/ ~+ s& J/ t; u3-1 课程目录 (02:05)( o; `3 Z. P4 n& ]8 m- Y6 O
3-2 核心概念概述 (05:19); y" z i$ u m$ p
3-3 DataSet和DataStream (05:59)7 z J/ u& V/ s. i' S! @6 u
3-4 Flink编程模型 (11:33)( v* M2 s3 |5 `6 _+ V. A3 B# N
3-5 延迟执行 (04:00)8 K! Y! U9 f6 }1 H$ v) [$ w) X
3-6 指定key之Tuple (07:15)+ Z$ a8 e* ]" F& s
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)8 C" Y: Y, O7 V" S4 @8 d
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
3 h, C3 ^# i6 s+ _: [3-9 指定转换函数 (04:58)
- R% ] H0 [( g* d& z3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)2 E" i+ M1 P& {; l- m
7 O ?( i# e) s
第4章 DataSet API编程
# }7 C. f X( `, i7 ?( H4-1 课程目录 (03:03)2 f6 N& E" [2 f: j+ d
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
" b. E/ }& `' ?* y" M4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
5 ^/ j% ]& p6 @) D4-4 Data Source宏观概述 (05:39)6 ?+ f2 l6 y& H) o6 H( J8 _. Q; p
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)4 G: B; ?# f+ _! k5 w
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)' \; i: \3 p( a5 C/ k4 i: N: e3 r3 n
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
2 L+ b+ j+ Z8 ^% u3 t8 s1 C9 h4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)2 M. ^' ^7 Q9 T7 v
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
- k# L7 t# {7 _' ~4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
7 x- p. S; _ J& R6 L+ O4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
( S: `7 H z( S4-12 Transformation概述 (03:24)
! W+ M9 y* `; O, G" l; r3 k4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
$ N, P# h2 P* A+ U- Y. H$ _- C4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)5 T D. C, _) Y$ ^, ^; \
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
& x( `2 L. j0 p! N) t4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
+ ]8 J2 @8 K* [' T! R" D1 c4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
" r/ ~. ?1 f+ f5 `: z! h4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)6 V7 f# O1 E4 V
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
0 E q% z& n5 k4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)$ V7 s! R7 \" Q/ L
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
) S8 [2 J. y) F: _- [5 D4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
/ \2 I/ g- r; M' [- z4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)4 }/ Q9 z; E& S( \5 Z
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
; D' _% P& _; ]8 o+ L4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
! R( z/ t5 d6 @0 s1 g, S+ w: a4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)$ X* q7 B- b4 ]+ U3 J
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43); e. A. A: o q" a( `0 o$ M* r
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)4 X) M1 S/ n2 u% {9 ?. W
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
. }! r- H: k# [3 ]$ E( \, n6 T4-30 Transformation小结 (05:56)
9 p* A0 }) K! N1 `- U- {" x4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)5 @$ S7 _& w; y" w" x. F0 {
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)5 v( O6 c, l9 O% u
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)4 ~. {9 o W) w# n* u, f1 S
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09) J' r" P" [ F) O
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)# k2 |$ M s2 z+ U# K, K* b
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)) Q# G5 ]" F5 L* ]
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
# x+ y4 r; R" O G4-38 本章节小结及作业 (04:58)
2 P+ }9 ?: n- W; w: e* U' S# [3 \/ @3 p. ~3 i& L Q% f
第5章 DataStream API编程
) G. ^& g& B' S0 q. O% h3 q5-1 DataStream API编程概述 (09:56)3 n Z. b; H/ `: e& A' f4 F! U/ S
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21); \/ f1 o- o3 a6 z3 |' T, h1 |
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
* r+ w* y* r+ E9 G, p2 G5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)$ j1 b% q; x: c* F0 E2 R
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)1 [0 @) P; p6 P% k
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
2 @0 y! v p& A1 f+ @1 j3 ^8 ]5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)8 k3 {: i E9 u1 ]" P" G
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
# `' X# I$ J7 A( g% ^5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)) f8 W' o7 F: C' ^
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)6 X9 v0 U" f* [$ i7 ?) K# A; b$ e
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
; w. K7 c. J1 W5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35) {3 F+ J" y; ]$ \& D& A! f1 L: K
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)/ Q3 W0 Q" X! \1 Y7 l% H
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
7 b: a( S8 P! i# F5 B X ^& X5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
7 O6 m; [8 _2 }. X1 M+ U5-16 作业节0 k: l$ m) d9 d, j Z, h2 ]7 ~
; i) }( y E' Z" A. @第6章 Flink Table API & SQL编程# y$ _% L; F" P+ M$ i
6-1 课程目录 (01:48)
7 l9 @" p" C" i/ k" Y6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
$ x: `' O1 r& A s+ s5 y0 Q% r6-3 Table API&SQL概述 (06:04)3 c1 C3 r* t8 C" F4 W
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32): J( K$ r f7 s* c! q1 o" |
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)/ v( |! F4 K8 F2 @: s9 r
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)$ o4 J# o, e" J; b- T$ ^4 u
8 ?" D& b1 C" J8 z9 S, g9 H6 \. Q% ?2 {第7章 Flink中的Time及Windows的使用
' m9 i' z; y, l, q- t' C0 K) J1 H7-1 课程目录 (02:21)
y$ `; j7 n8 L% z! B; U. e7-2 Processing Time详解 (11:21)( b3 l o3 r- R+ _3 K
7-3 Event Time详解 (09:35)
. J. v4 S7 ~1 K" V2 k) s: F7-4 Ingestion Time详解 (03:49)6 ?% D& |, I4 F8 j6 L4 g
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)% J& [! p( v8 P. b4 t" y
7-6 Windows概述 (07:00)
3 f* F" o1 d) \" L7-7 Window Assigners详解 (07:16)% s/ T$ }9 O n& ?8 r' j O
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)( O( X, L$ n7 Y& N- z
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
6 N" }, m! A, w/ b& [& E7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)+ x0 @ y" V9 ^& [0 T( H
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
l7 r8 E* [' Q8 h! q9 k7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
7 s- r y1 X2 ~( Y, c ~! v7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)( K5 i% A% W2 F# D8 O
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
* }' h+ S/ X- J7 `6 j1 B7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
4 L- q$ Q, _3 [7-16 Flink watermark概述 (02:32)9 D$ @5 o+ x6 x/ ]% e8 k' @
7-17 作业节
. j Y2 u, u `5 D/ E: x! A/ e' V7-18 作业节
! G* H& F7 n! Q3 R& v6 z. v, Q* G* Z/ B& R: i
第8章 Flink Connectors4 u; F* A( N5 `% v( E$ \
8-1 课程目录 (02:16)4 L6 F6 U& ~$ X
8-2 Connectors概述 (03:31), M7 ]. u( i0 d7 p' d5 I8 G( c, H
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
& u4 y/ d8 Y M Z+ J. }8-4 Kafka Connector概述 (05:35)% q; x$ W$ ]+ o4 q2 J
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)$ S3 h- ~# S$ j9 t( E) h; j! m& N
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
8 U* o6 E, c' }# Z2 S8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
, z, C$ m: i' ^/ R- I7 E' M8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)1 g7 k/ C& V% l3 m
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
" [; ~ Z. D) t3 A& r8 z2 u& p0 L9 D# E8-10 作业 (01:06)
6 J9 b. @5 G& K' d$ M# \1 W8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
1 z0 V$ t# K& f% T) \3 V8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19) t. N! r6 R: I- a w! Z. d
: v; j* w& h* f1 l
第9章 Flink部署及作业提交
# _. x( \$ T4 Z, @1 c" T9-1 课程目录 (03:06)
! e( K8 g( ~4 ~$ _2 E3 J2 [9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
3 Y4 m7 L* ?2 d! F/ e* N2 O- J9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)( C& s% q0 g! H5 K- G$ X
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)$ _& N% t0 X/ [' Q
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
) v, N4 F0 T3 u9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
+ x6 v4 p6 Y# ?8 m" P6 Y8 V$ `+ v9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
9 U1 E# m4 G' X) {) f9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)0 v+ V( {: w+ M/ q
9-9 Flink on YARN作业 (01:13): M* u' _6 |: g# ^4 D5 o
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)' G" R& [& k3 D- Q
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)( v/ s' J5 j: o. O
9-12 本章作业 (02:24)) q' B' O1 @3 @- c6 F7 ]
@8 |+ [; r) \第10章 Flink监控及调优
' T) X+ @) A2 s. }10-1 课程目录 (02:21). \6 X* [* `9 d
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
3 A* |: `/ n/ O10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
, ]+ O, U; m9 V4 a( m& v10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
8 c' y: l+ n! {, i8 ]5 v10-5 Monitoring REST API (04:11)
+ B. Z+ k. U3 q+ x$ R10-6 Flink Metrics (10:20)5 r: [" `) A9 z" @% y
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
, J/ H' t% a1 v
3 L/ f5 I" M$ U4 k; ?4 j8 M7 G第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战* q! | ]2 {6 w3 M3 i# _
11-1 课程目录 (00:56); j. Z+ D) \, ~; Y! ^# A! I
11-2 项目背景 (04:27)
2 T) _8 W( _2 r/ M$ j2 {( Q11-3 项目功能需求描述 (03:46)
' U7 N- n( ` V" L( V o11-4 项目架构 (04:00)
9 c! }$ L& S' k6 v" q5 u$ l11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
$ o( f! r: y- {. Q11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)0 _* E1 L- d+ g0 j9 z
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
, ]% b# j& M, V$ O11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)/ R+ _" |9 q. ]8 e. c8 T" i
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
( l" R2 ?3 S& r% i7 I11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
8 c# A. m1 t9 ~/ D& P4 s11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
& x/ K" S) s* \11-12 ES部署 (04:25)8 B7 |$ W1 M: l9 }6 H& c. m
11-13 Kibana部署 (03:31)- U' d* s: _4 I- A$ d% y
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)" W3 P1 b2 }8 n- V5 j7 ]
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)2 S5 x4 m7 s: I" a
11-16 第一个功能作业 (02:02)5 {& U: |# ?* m1 V( e
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)& Y* w% V2 L5 {; k! j: @
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21); Q' j( G) R0 \3 b: A, g, E
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
3 G+ _1 o4 l1 r( M7 s11-20 本章节总结 (04:57)
( ?+ ]" _& m7 ]; L2 {* N11-21 作业节3 T. f: {/ y3 D4 Q. i7 x
11-22 作业节6 q( ^2 e/ `* `5 @9 A* D
- e8 R/ n9 u& k
〖下载地址〗
1 |9 J7 z! U4 g/ ~& _! J, R7 h4 O- ^& F) q# i
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