& ~( k3 D. Y; _& J k9 H
+ \/ h9 o& k0 I! F〖课程介绍〗" Z+ }6 c4 v0 {$ }" o2 J! b% R) ^0 A
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。: M& D4 J% _$ @' X9 f( j; G0 T
* J2 q0 k& ]+ Z) g: M5 J7 g
〖课程目录〗
I5 R7 Z/ C; G% s8 t1 g. R第1章 初识Flink
0 \ g7 C0 t1 [. d+ R1-1 课程导学 (12:01)
# _+ J! X) _; f) D! A6 v1-2 ***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）* V1 \; p8 B8 k; x& H4 ?" V, u) P0 G
1-3 课程目录 (01:28)
" T: L+ e4 @+ n1-4 Flink概述 (12:52)9 d& D" K8 G0 p2 {5 D* a3 `! t5 i2 b
1-5 Flink Layered API (05:13)
9 S. A$ c2 `/ s: I1-6 Flink运行多样化 (04:49)7 C9 Z3 ^7 b( U: R7 c$ o
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
; y7 W; J4 n/ u: W; G& D$ C( S {1-8 Flink Use Cases (03:18)
: F/ j! m' P C7 A( o0 ~1-9 Flink发展趋势 (02:12)
, U- J! l& k- i7 D$ P3 v v f1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)( b' b- C6 {( Q$ ?7 k0 g8 h" {
6 E7 N% e# E$ F第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
' X2 @/ c: S" S. O2-1 课程目录 (01:36)
7 w* ]/ O/ g* A2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)+ L& f# x1 b3 U
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)" p9 Q+ j4 P2 {( @! E
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)/ j6 t- Y9 y! o0 {7 Z
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)$ ^1 X9 h7 F) c3 w' g& O5 |. @# y( S
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)9 _: a: Q4 a, c5 I
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
; l! M( k; w0 m$ E, B1 M" {2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)3 d" U; e4 o$ x" R7 D% u) ^+ r
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
& P+ _5 H! Z4 l2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
4 I2 k1 d d+ ~3 O( P2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
( t5 y, H) G% P2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)8 M* p- [" T$ u: v) ?- U9 z1 n
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
3 [0 j. x' ~8 ^: s/ F) j& o7 ]2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
+ n. e" O0 X: p3 |2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
* x1 u( \, o9 G, q& t& m ]" b* _, x6 v/ ]2 \* ?3 x" U+ W4 x$ T: q. h0 Y
第3章 编程模型及核心概念
+ [1 N& i* o+ t% @6 ?/ W7 g3-1 课程目录 (02:05)
7 p, B3 P/ a; |/ V5 D' n3-2 核心概念概述 (05:19)
, p# K$ K; X- ] b$ _+ j3-3 DataSet和DataStream (05:59)
" V9 n, Y+ F* O0 M' P* J7 A3-4 Flink编程模型 (11:33)4 a7 S) c9 }0 S0 v X4 `
3-5 延迟执行 (04:00)
! k+ ^+ P, ^0 }/ { R- \% {4 W) f K3-6 指定key之Tuple (07:15)1 g9 A) [! M Q D
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
0 v# m) n8 C/ i) l2 E) Z/ `: s3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)) P* Z! L' X1 V6 ~# Q
3-9 指定转换函数 (04:58)
+ z0 s7 O& p7 Z1 L+ c0 V3-10 Flink支持的数据类型 (08:35) q& m- X* ]2 B$ c
& C3 Z9 }- p% T9 z. s
第4章 DataSet API编程
3 x& p5 [$ q w- s" k, D s7 B4-1 课程目录 (03:03)
# P, P7 z% i2 L Z" p4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
' A4 \- W) M- b) k9 |; W4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
* {1 J3 r' |7 h Z4-4 Data Source宏观概述 (05:39)0 \- y/ f: z: x- Z1 M1 k
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
, z" z2 W! x' ?7 A5 \3 [* G, J4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
; u) Q% ^# B, g4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
' s& {# T3 m' I' \4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
4 H7 X% V. K% \9 e4 c9 {4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58). s. @) N; C# V @/ {& V
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16); H3 }9 \5 S# ^; x: H5 D" O
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39); k4 p1 E! s1 J8 E( G& u
4-12 Transformation概述 (03:24)$ s! ], t8 H d
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)' L2 l. M9 k3 G8 z1 j: L
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)/ _0 u R7 _: c6 I9 ^. P& K
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02); m, t4 j {* V
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)2 s# U$ i* _6 n5 l" T* d( H
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
8 h9 S# V- ]; h- r+ a7 {+ M) x4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
' C4 Y$ _5 B3 h: O8 V) J4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
; N7 O) P* A" w4 X9 f) f, `# z. |+ ^8 l4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)0 m, W& p7 D/ H/ t, L" C. i
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)& A4 V6 B. L: s: q5 d" X
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
6 c( Y1 W# b0 W! ?+ f# H4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
, Q" i! h$ p$ U; {4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
, W6 I H9 q0 ~" L, W1 h" S( }# `4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)! T* T2 d, M1 N3 s
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
) w! l- P; X2 b$ U( @4 w0 x& x4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)! r3 ^. ` O% N& Y* z: }& E& f; ?
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)$ J5 x& b- H3 A7 H
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)/ k4 j$ I1 x+ p+ h1 h. P
4-30 Transformation小结 (05:56)
- I( f" J$ }- V9 l4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)5 v _! _$ A) p+ T1 ?
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
0 _2 J/ G" f( F. q4 s4 e3 }4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
& V0 x% n8 `2 G5 C# X! F4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
4 w4 r3 E8 [0 g4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
# Q- o3 x4 [+ m* O# v" m+ i v4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
& ?' [- u1 }8 H) U: |4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)7 H3 Q. M1 Y% O+ P
4-38 本章节小结及作业 (04:58)) I6 x* s P o d
8 N5 w6 Z2 L. i3 R# F9 e. W+ L. @第5章 DataStream API编程
# a; U$ V) I) q1 Q9 C5-1 DataStream API编程概述 (09:56)4 n5 f8 z& ?! R1 j3 q
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
9 H2 O+ N4 W" g6 [5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26). M' a- @+ i$ Y, [
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)4 i& R4 D( S% }% Y$ H f0 l! M& `
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
4 ^" E' [6 D. J ~7 H& o5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
! `+ \* v' N+ q" T# f$ V1 y; p% j5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
5 |+ v, m6 C$ E; Q5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
5 A- q0 a) \7 z0 G2 D5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)8 q3 h( I) ^2 I" D9 e
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
( r" z" P7 \& ~8 ~8 _5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
1 c9 x2 d3 h6 d+ n) j, k& ?5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
9 a+ }% T% }' r4 g6 E5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)8 _4 S4 R6 y$ C0 c! u8 E; @
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)2 v% E5 {- |* d1 G8 V r
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)2 O$ R% Y) k- A
5-16 作业节
9 x m& v3 h- f1 u5 e1 o ?3 T, ?6 @/ k0 @, |7 f1 [% R* J
第6章 Flink Table API & SQL编程5 a5 R |: l: V" i8 `: u' V( v
6-1 课程目录 (01:48)$ g0 p2 T( H) ]& Z
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
% }# i/ |! ]: }: v9 b& n# M6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
# R" q* J, n o6 l. k6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
* Y6 D6 B& I" h" z7 ?6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
) z& b/ [, x' ^8 A1 E6 E* X$ O3 R; k6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
% Q+ f" K& l5 b2 u2 w3 K1 Z( b% D3 [; x) D9 S3 Y
第7章 Flink中的Time及Windows的使用
1 |7 a3 I$ v) e& Z6 X! c% S" o7-1 课程目录 (02:21): x) v- N2 X( F" \* V# _8 A$ d' u/ f
7-2 Processing Time详解 (11:21)1 q( \& z$ r/ P" h M( v7 M
7-3 Event Time详解 (09:35)
; Z6 p; l* H' G3 w: Y7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
8 R0 _; C( U! S* n9 f5 v7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
3 D" V5 L& p3 x! J% b* O* \% I: o2 x7-6 Windows概述 (07:00) F% O3 E/ y; o n: {# X# |# f
7-7 Window Assigners详解 (07:16)
" j5 y! q% Z$ W9 w1 T3 [7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
- b% Z5 n& G% n/ p- t3 \* q" E( g: }7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)) P/ h2 F) L4 a! j7 \2 w) e
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
9 z: e* k0 d$ Y7 }5 L T7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)$ k( U* I4 w3 h6 X
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
; w N. b5 ^$ ~9 T" [5 T7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
2 ~! P8 k% C1 a0 }7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
4 ?& ~3 j& {6 Z. \8 H2 ^7 b7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
; M( x R% q Q; T7-16 Flink watermark概述 (02:32)# h% M+ T3 w& r& g2 {
7-17 作业节# h$ @9 F& I% {4 j- `. P
7-18 作业节. ]. \4 X0 V/ Q
4 t4 Y, n+ j, |+ Y' u. N4 M
第8章 Flink Connectors& s' C+ H9 f0 h. F) \
8-1 课程目录 (02:16)
" {" L* B) X5 [0 p% v* d2 W" |8-2 Connectors概述 (03:31)8 c0 o% \' B3 E5 a4 B" H: x
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)4 g1 M W: k" p E# q/ D& q. ]
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
) M6 X, I8 \7 U6 t% i" `1 O8-5 OOTB环境的使用 (06:43)9 e9 p$ [" S9 q" H; T
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)1 P* `7 S0 U6 v) q! h2 U) S4 v
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)4 M' A! H( A4 Z5 w* \
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)' S Z' N$ ^4 e6 H K4 b
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
, ~- Q* {/ E' j" k `! C3 y, [2 o: h8-10 作业 (01:06)
, q6 ^1 o2 j4 E* F8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)2 q' o9 y- z ~: y
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
! k/ p! I: q7 u7 P( K2 K' n7 ?! {( z+ Z# g- ]. L4 k3 u
第9章 Flink部署及作业提交
5 Q) c1 f4 f- {/ w2 p' H7 P! o9-1 课程目录 (03:06): S- f1 D( [& a6 f
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
7 _, @7 _3 u) ]9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)1 G! K) ]7 H6 R; ]- R9 S
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
- A$ x/ t1 S9 B- `; |/ W: v; j9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)& k8 {/ E( w; l1 W7 j3 \& y
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)9 D) d4 h5 I% y# V4 W5 [. R
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)& {; c( G6 }+ D( T; l( s
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
7 r, H6 a2 c, f& r9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
- g1 f0 q& _7 _2 m- q6 Z& z: }1 K9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
' J( Y6 W7 A0 M9 o- Y% c9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
( N- C. r/ z0 X/ H9-12 本章作业 (02:24) R7 f1 G) [: K+ M8 R' h6 G
+ a6 q, U, Y# s) W. n3 r# y9 Z G第10章 Flink监控及调优: s# }, E: ^# r1 w
10-1 课程目录 (02:21) J8 U O5 d5 w
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)& ?2 h7 _6 R# T
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)5 ?& p! R5 G4 a$ ^' J. D
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
( ^' p1 [! n# `" y7 W) m10-5 Monitoring REST API (04:11)
7 Y" B. F: ~! D10-6 Flink Metrics (10:20) D8 ^/ o$ y6 D
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)3 K- M! g5 b/ r- t; Y# P3 M2 O. }
- B! ], X, s% N: N+ N第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战; g( k) z6 M$ o1 S! C
11-1 课程目录 (00:56)
! Z' R" i' X1 ?: w0 U6 c11-2 项目背景 (04:27)
: `+ H& O; {& K! a+ {; R! P) ^, C: u+ ?11-3 项目功能需求描述 (03:46)1 z( ]" E" {& b: S& o# ?
11-4 项目架构 (04:00)
5 }+ O' G' d: P/ y8 q' S11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
4 C) U# s0 |$ j( _- i% Y( Q11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
( u G+ K7 t8 ~) H' p" n" I11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
6 w5 w9 a- V1 k) Y! J4 k11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)2 ~& I1 o# H* g4 s! `
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)# ]! b$ [/ H1 \( y
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)* @7 |& s/ q5 O1 G p" V( l( i
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)$ l3 X5 {9 R: Q
11-12 ES部署 (04:25). y) N! p8 u) V" b
11-13 Kibana部署 (03:31)
: C' u8 X; A2 c, z11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
! _: n( [$ e/ |" ]6 m11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)$ Y6 U! f9 L% q6 w! e) N. ~
11-16 第一个功能作业 (02:02)
* x) q, `7 k3 q7 E) a" p11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
* J" s6 V' L- ~2 d0 Z: @11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21): Z5 Q* H' t5 Q! j
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)- @" D: D! t9 I5 k' d
11-20 本章节总结 (04:57)- O, o( Y( v) ^) A0 Z( [
11-21 作业节5 J0 l) r$ c; I9 I
11-22 作业节
1 G _. D3 b( m- R2 l( m; N" x. {3 W F9 [/ ]; p
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