& ~: E2 |8 R5 H8 O) V$ H! K# j
8 X/ Y. _( Q! ]* I
〖课程介绍〗
8 X+ ?6 Q/ b8 g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。8 y8 ~$ ]: e" i3 v4 T
0 k. p" d0 m1 v( F; ?5 @〖课程目录〗; M% D: C, ]- B
第1章 初识Flink 9 x& Q; m+ J8 I M6 r) g
1-1 课程导学 (12:01)9 n- F# m4 c) N" H
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）3 h' Q2 d) L2 ~/ l* g9 m
1-3 课程目录 (01:28)
( a( Z2 z! S2 l8 p* q& P7 ?1-4 Flink概述 (12:52)2 @# ?' j) b! g3 I9 i: w9 D
1-5 Flink Layered API (05:13)6 ~+ v# s9 [* |0 f" q2 E
1-6 Flink运行多样化 (04:49)
" n5 V- C! T' v/ k% _1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
( l- Q3 A* e) E4 g n& I' L1-8 Flink Use Cases (03:18)
% D4 W; m5 h$ l6 p1-9 Flink发展趋势 (02:12)
& o2 ]: g! c6 i5 P1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
, W1 D+ \0 ~3 o( [+ m* m
3 x" e3 H D4 M) |1 d第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
; X( L4 u M. I7 i2 h- P( D# k3 g B2-1 课程目录 (01:36)! K8 Q: ~$ F' v6 x; N
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)' X; r5 j, f& e" f O! |
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)1 F- e5 b6 d4 b% r, }9 X! l& M* t
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
) O7 I5 `# x; p6 i# Y: N; L. G2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)& D0 P" @+ d) l. ^
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)8 l# N$ {3 v) I- F2 F
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
* R% | A, k3 R6 l6 q2 ^2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)/ B4 P0 C1 l3 d% R7 K
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
v6 A( R% e8 T1 i- f2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
4 U) w0 J* j. }2 j' d( c2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
1 ?: s7 y* M# L5 `2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
* [8 t& O$ V8 G* n) w- t) F2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22), X9 g% m7 A- u- X' f! z
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11): Y2 F# r, i* J
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
* p2 C% Y; C2 i: D) q
& ?/ i: {) J% a& E% W' a第3章 编程模型及核心概念0 }& T1 i+ m! v0 E" Q! E9 ]" V
3-1 课程目录 (02:05)
$ j) E) d( o2 r- V3-2 核心概念概述 (05:19)
& r, F7 o* L2 l3-3 DataSet和DataStream (05:59)& G: { V6 k4 y! C, d p7 s
3-4 Flink编程模型 (11:33)0 x2 w% N& D: V8 f+ K. X
3-5 延迟执行 (04:00)) e- a% b% O6 _+ s% j3 H
3-6 指定key之Tuple (07:15)
! z: J: T3 ]+ A0 S3 x3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
! w7 w' D) Y% c3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)3 o7 B) } ~7 [) q
3-9 指定转换函数 (04:58)
5 Q9 x/ e0 U& {- r; b( x) U3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
9 l, V' V! j0 G j8 g8 |
) R! ]) D( Z/ O+ Q- G第4章 DataSet API编程
! A% B' B0 s4 @0 `, l& I8 b4-1 课程目录 (03:03)6 [' q. d* c7 P1 h2 ^3 @5 T4 X
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)9 j' f2 t, z: q! _
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)$ Z( F+ s: F5 p" j5 P
4-4 Data Source宏观概述 (05:39): C% e6 R" \/ u0 E
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)& s% s9 t" [2 s, u
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)) I) ~2 O3 ?+ f/ W- h
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
- H# k2 G9 j+ m" f1 p8 W a4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
" ]' i' s3 `$ c& |% [& W4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)0 ?; w; m2 p: | p
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
* @# C# R8 ~" Y4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
; L1 p. s1 M) B* ^+ c$ s, h4-12 Transformation概述 (03:24)
$ a' M1 |* |9 I& ?$ n4 D" P3 V4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
/ e$ E$ y; R- e5 U# |4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32); [& c; ^" {2 Y
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
1 r5 p/ y) ]: {/ G; S! V3 k# t4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)5 J3 ]7 X/ s: U, {( U8 G- N( U) E
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
J5 d6 M3 p e' {4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
& Y5 n3 K$ }. T: y; { d% G4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
1 S* A2 n" T7 k/ ?* u# l$ O' l4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)' c m6 S$ t4 O! Y5 A
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)2 R, k+ X3 @3 [9 E- j) K
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10) r, J, t2 J5 g
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
, M. g) w2 R/ T- O3 z. ]$ D4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
8 I8 B7 w* `/ z4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)5 V5 s9 U- u/ z2 o0 G, G
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)& a* z# p) _. M* o9 H" B6 R
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)/ h2 i. _; w9 y9 [8 E- S
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
o( p- h" E# Y0 F1 D4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02) e& L# s- ^4 { K
4-30 Transformation小结 (05:56)
q1 `# N8 w5 B ?9 s, x4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)8 ^5 N8 K* V9 Q* L( o
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
5 W' ?( [5 y7 [7 {0 m4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)$ L8 c: A6 u. z y+ H/ z+ n6 ?0 P! f) \
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)! R% N( T! H4 S; @
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)2 b' F0 F- C- J7 \6 l. _" M
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
4 |3 b% |/ @" k( f4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)3 K q: H. j8 J( {( _0 {
4-38 本章节小结及作业 (04:58)
4 {4 S) @/ Q& J' B. N- d8 ~9 F" u) o+ _, l
第5章 DataStream API编程- _* [) Z2 _. K3 N
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
( t% { ~5 }, \7 {3 q* N5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
' V# P7 x/ X& x$ V! i+ D0 l, b. S5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
4 }1 C$ U: k3 H" I4 [! R0 @) R% y5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)! m9 k0 d2 J+ u) g4 \
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
, G/ X# j: t/ A9 {, Y% x5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
, f/ Q) L2 `( F+ o! v. h* M: D0 t5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)1 ?6 h: Y! z/ f5 I$ I
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19): H- ], B6 u1 b, M+ Z# t) q
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
" h* U( ]( H: T1 ~8 L- l3 u9 N% W3 y5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)( _) Z; I8 C. H( J# j
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
% a7 W5 H$ Z6 m+ J4 E5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
( ~4 q, P" B1 D' n/ m F) D8 P, m5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)6 N: G$ K! o+ _7 z! T# i9 I
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)4 t5 t, @- g& w# P1 \) W/ b- T
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
! V$ p4 f% j* F+ \5-16 作业节
6 A; S$ M, \ ~$ ~+ G/ g$ G3 D- j7 ^9 ` ~+ X7 B
第6章 Flink Table API & SQL编程
9 c3 {( W4 Q* f2 v; B7 }6-1 课程目录 (01:48)
8 V+ r# W* y$ B4 v6 [6-2 什么是Flink关系型API (09:05)1 e" V) p+ T" E# t+ Z
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)+ V, K3 K' X/ g' c4 {
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)$ S: |! z7 {) F
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
6 e2 s6 l$ J' d" `& P2 \6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
( ?0 j4 w5 A# p# ~+ }* {# ~
# ]$ T e" M: z" p第7章 Flink中的Time及Windows的使用
6 q/ Y5 z9 p& [0 ` u% B7-1 课程目录 (02:21)
: h* S) M& R# V: O3 @" |5 y2 i7-2 Processing Time详解 (11:21)
% m" }, E, G( t$ s: p( N7-3 Event Time详解 (09:35)1 U2 X. N% }4 Y8 Q. f; n* q y$ V
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
8 \/ V0 K5 F6 \' N7 r6 D9 s7 |7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
! k. A1 Q- h/ r( j9 ~$ R, h7-6 Windows概述 (07:00)
1 i9 r5 ^9 @: U" ?7-7 Window Assigners详解 (07:16) r' [3 g( q/ x8 } {; J' C' R, E, q/ ^
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)4 B" R# A: `1 r
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)! ~ Z7 Z4 ]4 |; K
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
& r1 n) H% K8 w7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28): N- J0 U0 \- z6 T
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
" O( N I+ u5 y u% }7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
6 W$ \" c5 p& N. z+ o7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)" C6 i1 O8 o0 `) H+ [; G% l
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)4 x" x- ^( @. A5 ~7 f5 w
7-16 Flink watermark概述 (02:32)+ a" ]. r4 P/ Y: Z3 {/ U
7-17 作业节
( h% y4 U* W+ z& b7-18 作业节; n5 J7 u, p' N# W1 ~/ a+ V9 N
4 e7 J8 c* a8 d. Q! m7 @第8章 Flink Connectors; ?, J# {$ M8 d% f$ G1 t
8-1 课程目录 (02:16)
9 I5 d& v& {2 E0 W+ L3 f* @6 J8-2 Connectors概述 (03:31)+ `2 U3 \6 A: e$ ~2 @6 M1 I
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
, d; W: _$ J/ C1 \/ G7 B+ o1 T) W8-4 Kafka Connector概述 (05:35)" c0 D. j! U6 p7 h. b; b' z
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)/ q# p2 Q( d: C+ ]; c [/ X+ o* V
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)/ @& D) D6 l# g7 L7 H% ^
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
4 m& u: P8 ]6 N4 R8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
% `" a: v% \! t6 l9 X8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)& O7 U5 X' a Z
8-10 作业 (01:06)! D- E0 l# P# D0 W6 v9 `9 n; a/ C
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
$ u- k% e$ W' }2 S B2 a$ A/ y8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)1 k4 w n) D( N, a6 d, c0 _
7 M2 Q1 y. q2 y
第9章 Flink部署及作业提交; r8 E6 x- ?6 M$ K& U
9-1 课程目录 (03:06)
& \# z) J1 v1 ?0 I. @9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
' t0 e* x, B" ^ D9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)* \* @, ?. b5 d% G
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
9 Y; Z' [3 ]; |7 k% u& R" E9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
1 i7 e. Z9 k2 w8 l- ^3 u: w& z Q" L9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)7 P5 ^( P9 d4 P% I* {0 o
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
6 z+ I n" O5 m5 i+ O/ b0 v8 E9 r9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
8 Q5 G& J) L. y" j2 f9-9 Flink on YARN作业 (01:13)8 i! C/ h! f4 K/ Q2 o" A
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)6 |% o9 K0 x2 M: U1 H- m
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02) J3 T8 b1 L! o4 l1 P# R6 i
9-12 本章作业 (02:24)
' `7 x7 |! F% P0 _8 Y: u, f! ^: N8 B! u9 d# H, d
第10章 Flink监控及调优$ `; J) W5 s% h. {9 M6 k
10-1 课程目录 (02:21), X) _8 c% n# p1 n9 U+ }, d o' i
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
' F2 T4 ?- a* D2 ~ R! a10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
' I/ r& b# C. O6 v10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
V5 n! Y- e& [- N+ m5 O10-5 Monitoring REST API (04:11)
9 f' N8 }$ O+ U" N10-6 Flink Metrics (10:20)
: z8 |9 I. o g3 d10-7 Flink常用优化策略 (09:11)* _& A+ {/ j8 e7 ~6 I
4 _6 I! |2 L+ V# _第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战4 Z2 n# H( C3 r. @( j
11-1 课程目录 (00:56)
7 z9 n& K- I9 b; w8 I( X11-2 项目背景 (04:27)
$ ?3 T- C: }$ X+ S11-3 项目功能需求描述 (03:46)
. T6 g# o& k, c2 ?8 V! y11-4 项目架构 (04:00)
$ ]$ D* K# r" X11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)( h" F1 q& N7 b% E
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
8 V) r. S% B! s3 v$ g: C11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)# s: k' M( L, @. E
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)4 |, }* R; w9 `7 o
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)) b; M2 u- G I4 ~& o- S9 H! `/ `2 [$ }
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)- \+ J, \1 _" D; b
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)! S* u# G$ q5 ?) H2 ?3 [4 ]
11-12 ES部署 (04:25)
. M; D' Z. i" {1 ~+ W# A11-13 Kibana部署 (03:31)' r# E9 o7 h+ z# N/ e
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)4 P1 G# n; v( Q) H% }
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)- c. L) ~8 j# _6 l+ _5 X
11-16 第一个功能作业 (02:02)
6 V: A" y/ j2 u5 I1 o, P+ @7 z11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
- J! g3 f$ k& N% u11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)2 C3 W( E+ O! m4 p$ v) C
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
' q& p5 F$ b2 Y, _9 i% ^% S0 S' m11-20 本章节总结 (04:57)
4 F; R- a9 {* c; J7 y1 E11-21 作业节
' y3 w* [6 _3 i7 V. C11-22 作业节
9 X! F; F7 K" O' `; i) F# b5 F" t
5 \8 }3 D4 D. z9 r: O# B1 y, `6 t, l〖下载地址〗
( r6 L6 H: D6 S* [/ J
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: ]* p x. p5 ~5 @; ?
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