8 J" ]7 Q6 z# Y ?, j
( w$ d, f0 T5 S# ?8 b9 S4 f( {〖课程介绍〗
+ G) ^/ Z. @: a' y$ [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。# Q+ z9 s- A# R+ Q$ M7 d& J' l: c$ U5 C
9 B' X, I4 @$ Z5 _〖课程目录〗
$ j9 V) F! H; _- I第1章 初识Flink : }$ J2 E4 d; w+ f( c; }) W- Z
1-1 课程导学 (12:01) g8 P4 `2 D7 x' x' |
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）5 ?1 c# j5 y. E) @
1-3 课程目录 (01:28)/ o7 H2 v, d# \4 Q- n, ?
1-4 Flink概述 (12:52)
' |4 K {* i9 R1-5 Flink Layered API (05:13)
2 |; O4 e% c9 i; A' @1-6 Flink运行多样化 (04:49)" J7 v9 j! r2 ]- n" o4 M% E
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
7 A. `1 n/ u+ v% A- S& A1-8 Flink Use Cases (03:18)" ~7 S0 m* m0 ?" c
1-9 Flink发展趋势 (02:12)
7 |( {5 P" Q: {* u% ]1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)+ A- t; p' b9 Z( S
0 A+ n6 B8 T, a第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 6 O# D3 V: ?: i2 b4 l
2-1 课程目录 (01:36)
! N. A/ k( c4 ^1 j# e7 A" W3 F; q2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
0 {+ o& B- A. C3 ]2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08): s3 M4 a, t k
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)" s, B$ _" {' l) d5 |9 n% b" `
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
- e5 Q: @4 E/ r7 H, }2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
) R- j" |' Z. k2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)* k* o% }; s& j: m) A+ T
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)' ]& ]) \1 T$ P1 O- W: \
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)* t* @5 @5 M( l0 ?3 ?
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)8 ~2 Y% k' w1 F
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
- Q4 d3 g3 l- ]1 p$ _) E C2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)3 g& m' N6 c4 P: L, R" y
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
5 k/ | o Q% \4 E$ f# {% i0 B$ ^2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)7 |# u$ U" B8 G; i, b+ r0 r5 q
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)/ O+ f+ y @& ?6 `: s' P
9 Q. Q+ R2 }- [; I4 c第3章 编程模型及核心概念6 {( A5 m6 U* \- M. V' N' E
3-1 课程目录 (02:05)
) L+ L1 G& m- ~9 i; L; N# j3-2 核心概念概述 (05:19)
& F, ^0 U$ t; v' [6 @! Z1 m1 C3-3 DataSet和DataStream (05:59)
1 H% B1 _3 U, J2 U: O! L. g4 H1 ?3-4 Flink编程模型 (11:33)
' O' X% ^7 A1 S9 Z7 ]( E3-5 延迟执行 (04:00)
; n9 o1 a0 ]4 o6 }: d. G3-6 指定key之Tuple (07:15)) L j5 g2 M9 l5 `# I' b
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
; b! |( D. T7 L9 Q* I2 C* i& r4 F8 J3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
3 N" l' A. ?- C _( }3-9 指定转换函数 (04:58)
5 C, s$ X4 e. Y4 t- h3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)! C' }! B" J8 d. H6 ?6 {& G
+ V2 x! g! x: d+ _. E/ J9 N2 E* B第4章 DataSet API编程
* h' Z6 K, Y) }8 j$ b4-1 课程目录 (03:03)
8 g% N, G j/ B" H9 @4-2 DataSet API开发概述 (08:26)' a) W5 K# Z, M; a1 M. R
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)' z; }; N: ^8 K6 }8 c
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)' Z6 l$ _) M; W' _
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
/ y, w% X) I* a' f4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)' l9 m1 z4 G' P! R5 M0 e4 X# V$ {
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
& k; A2 O; ^3 `+ K4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
( L8 z2 O+ N( @5 ^) M+ E Q( N( u4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)8 ?9 _4 b% |% |' ~& h
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16), Y4 O$ [ V0 W% G2 A3 G# B
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
: t( G6 g" j% [+ Z0 V q: ]4-12 Transformation概述 (03:24)
1 n# N- H |0 m. g7 G. T: G4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
) x, Z* v* h1 G. x% Y" L e# C$ g4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
& p" H2 V; f+ ?4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
9 z) S- _3 V5 i4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
3 H9 e! B1 w/ R5 b4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15) u! X1 ?4 V8 ~
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09) E' W/ w% _) I8 G
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13) D) C# H1 R9 g3 k
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)* }, @% ^) D1 h
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03), _2 p" H8 l4 K/ `, H! H
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
' a/ z' h, Y0 s6 S4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
- I D6 |; {' ]4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
. T8 G: t! x) F6 Z; L2 L4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
. O2 n }8 ^) Q( q% v& k4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)# c. p$ U) h/ \* h( K
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
' N9 p4 w* }3 d2 ?: G4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)7 |. v( Y* n; B+ m4 Z
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
6 `2 R I, S$ i2 {8 M4 O4-30 Transformation小结 (05:56)' e! J. J" q8 c2 _
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
3 E' Q2 {8 M2 G( P4-32 Sink函数Java实现 (03:10)) ^" I# ^$ ~5 A! ^
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)) S6 m k* R8 a4 x1 ~: _
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
( A7 i! W: \& `; s, G& e; S( d; k* C4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
- D( X) {3 [6 H' ~" h) ~4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)# b# N( f. u6 E+ D# r+ n& F- U; N
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)' N* u ~% q! {/ e
4-38 本章节小结及作业 (04:58)
5 e* ?5 b9 D$ o) m' `% m8 s4 d+ T: J) \! X2 o3 B! ^; D
第5章 DataStream API编程
6 R8 u+ d m7 U& a5 D3 \% K; ~5 f5-1 DataStream API编程概述 (09:56)' u' x) v, d. W# ~. U' ]
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)& E' a+ f3 \6 i1 p' s1 j$ X
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)+ l! G* y- q1 K5 u
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)+ h) A3 w8 u. {/ e# l
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)0 Q. u, Y! L' r3 C3 J) ?
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)% q" H+ H. J4 |8 S. j$ W" ?: @8 f. ~
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
6 ?9 m: `/ ` @* b5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
) }2 ~, M; d- d6 j, c9 L5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
6 B/ v w& o# i5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
1 D- b6 M% M4 b% X6 Y5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)' g8 }+ M" ~: o/ ]" E" d
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
( d4 s/ [6 A% S2 t0 [5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)+ Q" |5 H) |0 ~5 m9 q5 [$ ]
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
( F5 J9 Q7 W l& b3 @( R% I. Z( m5-15 DataStream API开发小结 (02:58)! o6 I& O4 B- b( B7 ] P T+ w
5-16 作业节/ j2 \7 s" Q' I X! k% l W1 E
; s1 f) _$ w/ [* Q) @: b P; @
第6章 Flink Table API & SQL编程; X7 H5 b" r6 g* o1 U t" q7 Z
6-1 课程目录 (01:48)
! q2 j' w& K7 \4 S& ^: }6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
& }: h( J! R3 m3 y: l5 \4 P" P( W0 v6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
8 i: `7 y$ J" U3 \ {6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
" s/ t% _- p7 s6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
1 \8 X4 G6 E+ Q/ Z/ C+ L6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)9 M# j5 w- z8 u! u0 q+ ]" H5 t
' u; H' t1 ^$ z1 g% Z/ p第7章 Flink中的Time及Windows的使用
5 i: w: |8 t5 |* [5 d7-1 课程目录 (02:21) K( k3 ^4 L0 _3 z
7-2 Processing Time详解 (11:21)( x! X8 E7 S1 C+ S6 x0 x
7-3 Event Time详解 (09:35)
- s! ^2 ]/ i3 ?! j7-4 Ingestion Time详解 (03:49)2 S0 z' `3 Z) F" |
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
1 R0 U) X1 a# o! S$ T5 [7-6 Windows概述 (07:00)
( l, s( m2 ?' a/ s) Y6 q7-7 Window Assigners详解 (07:16). h* A! I' C+ _( d+ |# w
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
% Q0 v$ M" b2 v7 m7 o% ?7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)+ _3 l- G) C+ P- D" N$ Q( Z
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
+ C! h( n3 t7 U0 Y3 P" _1 L7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
4 C/ G8 M7 R5 d7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
2 |9 Z$ _& h0 b9 y3 [: }7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
9 \2 p1 q h* f+ e( S7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
: i* ^7 S/ ^* i" e, }7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)! o& v: s @5 |+ r5 Z* X
7-16 Flink watermark概述 (02:32)
8 c* j3 N3 P: }& B9 R4 |7-17 作业节 E* R0 I, `/ t6 b+ `; C) f
7-18 作业节5 S! P5 \( G. {( d$ Y
8 V+ T: l) o" g1 z9 |
第8章 Flink Connectors) k, M; j/ m5 i
8-1 课程目录 (02:16)) K# f, g& Y) D7 ~9 U. y; _) h9 `. f
8-2 Connectors概述 (03:31) t# z1 B b* I! M9 E2 p5 f+ H
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)3 ], ?. F3 H& r$ @9 i& M. Q [5 Y
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
) x3 t8 |/ g" W6 [, N: j8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
* y! z/ p( c% N( e% M# k# ^8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
. I: j: N* Q1 I2 @2 F: a8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
- Q9 W, d0 N, K$ J8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
4 |7 l( i& U' z5 {* {8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)6 l/ j I2 U# N
8-10 作业 (01:06)8 g/ f, x: z" D+ R. K
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)& B# d% A( E5 ^5 c3 M
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)- {) m2 c% R0 {' l
+ O1 |; B" B3 |8 ^' n5 K& Z$ e. v* B第9章 Flink部署及作业提交 y, w" k# e+ u4 e
9-1 课程目录 (03:06)
q" I7 q5 b5 f$ O4 Y- P! T9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
9 k1 G R8 g- s9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
0 x$ @+ }9 ?- Y5 }. [9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)' a- ^: u/ z2 O6 C# y! _1 i6 n; \
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
: S& g3 U+ ~+ i. L0 Y0 ?' b* c9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)! t" s( ]( U, E
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)1 z2 _5 e( i" v+ B F. G7 c: V
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)7 ^3 m4 W1 U! `7 S& Q
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
" y; j- V( \* p+ @: Z! P9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)* E" v! h/ I+ Q9 [7 u
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
) x) _8 I( r2 Y: G0 b9-12 本章作业 (02:24)
, \" k3 W1 y' N; f) C7 |/ ^1 b' S0 O! @/ Y) m; D) ~7 e2 I; C# ?
第10章 Flink监控及调优* U2 q6 D" X$ B Z
10-1 课程目录 (02:21)$ J6 b6 p+ b4 N% S
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)6 X3 M5 m. \8 U( J
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
! L) C' e/ p$ A# g' [: Q& b10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
0 ?3 s% W0 A, \9 @) u' E10-5 Monitoring REST API (04:11)
+ e+ V, L' Z: a6 F* F' X% M/ W10-6 Flink Metrics (10:20)
% F! r' o; _- v) ~3 y8 i10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
* q: \+ r1 R6 p" f0 U# f T3 r# w3 m
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战 \9 v% x o8 F: @) D4 W0 L
11-1 课程目录 (00:56)
/ e/ v. k; W$ x7 B2 J11-2 项目背景 (04:27)
! J4 k1 w+ e0 O) ?1 {1 S11-3 项目功能需求描述 (03:46)
6 N7 v3 y, u; Y, S' a' W& P8 ~' i11-4 项目架构 (04:00)
" F1 M! C% L8 R b+ r$ M11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
5 H0 z1 J5 r- m5 G- r* r11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)7 m# I8 L& _- T4 V" o
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
0 f$ V) N1 V4 y% {11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
7 u! s3 y" w0 Z6 T" |* p: |8 y11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
& [ @! l+ g' X6 K& q! r11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)& s m: a) C( W: O/ n9 E
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
$ c+ m. |+ b5 E+ B8 U11-12 ES部署 (04:25)
# v! g$ T4 f& _( V6 G11-13 Kibana部署 (03:31)! X8 g) P9 d+ H+ h) w
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
. B" @9 ?3 x8 D9 F- }2 G% ~11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
" m) v& U2 K" O$ ?3 T* ~" ?11-16 第一个功能作业 (02:02)# e. T3 E, y( Z" X- ^& v! I
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
; n' q8 [) B" R$ m9 J11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)1 l/ C! M7 E6 J; T
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
8 t3 ?$ m; O; I2 W11-20 本章节总结 (04:57)7 J# t5 C2 M, J3 A( r. Q
11-21 作业节
/ A# k3 H7 u; u. I* L, [8 A* q11-22 作业节
7 O, |4 W S; Y9 b, d$ b( r$ X
& C( `- O4 _" u, X8 D8 n2 W〖下载地址〗# n( O9 W5 q, i' P9 I2 d
2 I w; K# E8 L# j3 Z! J4 _" p
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