* {- p/ b' S9 [1 _' Q" g
' p7 x. h' g1 P! N+ \9 U3 b〖课程介绍〗
4 |! B4 D3 ]! q7 q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。
2 _9 q, v% f" |+ L( A1 D' `! w& n2 m4 }: ^
〖课程目录〗
3 W; \8 g) q% @! ]& g第1章 初识Flink ( E. b: ~ u2 e1 w% y
1-1 课程导学 (12:01)8 |* {6 r1 x4 u4 G+ P* Q1 W
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）+ y+ d3 j4 w" w* z5 ^7 \
1-3 课程目录 (01:28)
4 l8 U3 a/ i+ f1-4 Flink概述 (12:52)2 i" W7 Z$ Y+ _
1-5 Flink Layered API (05:13)
$ @( H7 [& Y0 v1-6 Flink运行多样化 (04:49)
9 M$ I, q0 M4 G1-7 业界流处理框架对比 (03:21). b3 m. |0 @5 X* d
1-8 Flink Use Cases (03:18)
9 h: e/ q: n, Z O5 i; W$ _1-9 Flink发展趋势 (02:12)% ^7 L$ [7 F5 U2 _6 I
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
3 Q$ O$ P& x9 |* `# U4 W# i4 ?! f6 E3 c/ _4 V$ Q
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 , P$ }4 X! A4 R6 d; l g0 C! w# x
2-1 课程目录 (01:36) w% ]3 E" M0 q5 n6 Y% Y( f
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
2 M/ h' C* a$ H; I2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
9 x' m1 Z! @* ?" d/ Y6 N4 ?; y2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
( o C7 y3 R# S2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)4 X. N( A' }' H) z+ N
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
/ J9 \* l9 g/ y% x2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
( p! g5 A8 E9 t: a7 y0 K& G3 [! o, U2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)# K/ |0 \1 }* `+ K) K" a
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)% [1 l* U! \, i( h j& K
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
% g- E, \9 q- F5 a7 m, V8 F. a6 q2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
/ Z3 r1 c2 N% c; I; G6 N# E ~% Y2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
' H4 t0 \/ n) P# Q* b4 c2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)' o9 h& [3 E; J0 o
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)9 ]+ I" Z, H' ?7 k7 M$ ]
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
# v$ { n6 m) F/ S1 j( t
: A- v8 T1 z, p3 f/ Q. j3 v第3章 编程模型及核心概念, ?& F1 e" k+ h5 o
3-1 课程目录 (02:05)
: ^: G" Y8 F* v, f5 [, F3-2 核心概念概述 (05:19)2 j5 H8 ^" J1 [, b( \' ` ?+ y: h5 \
3-3 DataSet和DataStream (05:59)
: r* J* @ ~( ]# U2 w/ j; h ?+ e3-4 Flink编程模型 (11:33)
' W# S' e1 W- D8 n" \3-5 延迟执行 (04:00)4 ?6 d9 N- E2 B# J* _7 C! f
3-6 指定key之Tuple (07:15)+ X, k; [4 p" l
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
) D6 u: G F2 s7 f# d) g# ~* E- G6 A3-8 指定key之key选择器函数 (04:29), [1 n/ \. P4 i2 }) [, s2 O
3-9 指定转换函数 (04:58)
# s, A( H' d7 r2 B# G# T- X5 q3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
* m' g0 I# E& z W
. D! Z! o' G: _& ^8 ?第4章 DataSet API编程; G2 I0 R5 ?5 w, q. o- m2 Z* O
4-1 课程目录 (03:03)- |3 c' J! p: n3 ] x6 s( o
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)9 E9 l/ f9 D9 Q A
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41); L c1 r8 P- p3 b" o% m: `$ o
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)' n/ E) u+ b# e1 i
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
% ?" f6 }. y: G! n9 [4 J4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
6 ^' c+ y9 e9 E, e4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
) x& `1 k# y, t3 Q% \4 k: f) S4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)6 R6 M5 ]& P5 i- F. a/ k, ]
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
9 m% R8 K! D) j( }1 J4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)4 r' @# \' g9 R, w
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)2 R, B: h6 U/ _+ E0 {1 S
4-12 Transformation概述 (03:24)" z2 ~3 ~5 W! W
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)# e( c" ^: X, j2 i
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
4 r! p; B8 v" I) U5 g4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)8 U. j3 w3 O2 D8 a' {
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
6 G5 {# K' F% U7 d0 Z% k% P4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
* }& g. y R3 e- d4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)- _1 U% M% _+ _( c0 {8 e
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
* U. f9 l8 f$ `' S# `* f9 A5 _4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
- D4 A L6 c: p9 [! p4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)& B- W2 }& w8 x* G- R
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
: ~4 M; X0 F0 C% Y' e4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)3 R* Y" b3 z. D% t2 m2 _* `
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
# k# E5 u7 C7 h( J4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
/ R" q$ f q! F* Z5 X4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)$ {$ p8 S+ K* }* i/ u @
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)' R* n! z! J% d* t! S3 n5 }
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)& e% c2 K- Z, ~3 K; ]/ ^8 r/ {
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
3 }7 `; A3 W9 d/ Y' p; G4-30 Transformation小结 (05:56)
5 h9 D4 ?8 `( v4-31 Sink函数Scala实现 (11:06); O% o) `% P" X* s1 `: B# \- S
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)8 i* ^# }" }8 _1 H" `, N8 l
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
7 b3 }) d4 u7 q, O$ o4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
- `7 b: R1 r; Y% C# K4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)$ q: z* a q9 B! f
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)8 k: P& k3 I9 p' F
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27). u# b4 ]0 g% l2 w: \! V, p8 Y
4-38 本章节小结及作业 (04:58)) ~9 i" f! {3 F# h6 [
; @1 d' d3 @5 ]; P4 @
第5章 DataStream API编程
3 O. b- ~+ [6 h [2 K7 K: P: [& R5 X5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
+ k( l+ o2 e2 J! r+ f5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
! b& v+ ]5 [4 [. X- \3 c5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
( y2 ~" n$ g! s. o1 p5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)0 k! i% p4 {/ M# m* a4 ~/ k/ H% {9 n
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
- d. B6 q8 q# z5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)6 A3 Y# m1 a: N
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
! Z! e) e* Z4 r: ~; w3 F5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)! U; o- t& S0 \9 p* W5 y# ?( n
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)6 h( [2 v: G+ F# V
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
: n" \. ?2 R7 M8 ^! {, O5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)5 j0 n& N" O3 }3 k- z! o
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)7 A& a8 i3 K2 F$ L1 M9 n0 ]# \
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)+ w7 t% V" e$ [. e6 H% e+ Z
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
' K8 A+ X/ J* f6 u' B9 V6 s8 Q, z5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
7 {; G4 ~7 c: ~5-16 作业节
1 { s4 ^# P* k. v4 L2 V; S3 r) i& Q8 j/ t+ i
第6章 Flink Table API & SQL编程
: c7 _1 V: M; N) }3 l4 n1 E6-1 课程目录 (01:48)7 k8 I1 c1 S& d9 s& ?
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)1 H8 X* H/ ^4 g* p# G
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
; Z5 D2 c4 U" D o4 f6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
0 m/ F8 Z, {' t0 X1 H* m6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)$ [2 ?* p8 K1 v& y
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
6 s8 _! I9 f. ^, c, W5 O" I4 w
7 d2 ^9 z: O) f2 L0 N* V第7章 Flink中的Time及Windows的使用
7 `: J& @8 E. @& H/ Z7-1 课程目录 (02:21)
" m' v( z" o) x- H) X: W# d7-2 Processing Time详解 (11:21)
0 r$ k. g+ B9 i% _- w7-3 Event Time详解 (09:35)
- ^/ o# l* O: k# L7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
P, J+ q& G! O6 g% a7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
D5 F# ~$ q7 K1 p8 F7-6 Windows概述 (07:00): p6 u8 A' b' g* u
7-7 Window Assigners详解 (07:16)0 d0 l( C7 R3 ~2 U5 v
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
1 l0 M) u! w5 X9 O; P7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
8 R/ N3 b( z* F! y5 e2 H7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33). ^# E: ^. Z/ Q" o" E: n4 [
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
- H; _1 N* ~2 y3 n7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)# L/ y! u( s5 W3 L: [
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)" d% M( A% s$ e$ P# s [* q( X# v
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
& D0 T$ u8 p6 l7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
5 l" [/ m( o& {' _7-16 Flink watermark概述 (02:32)
8 a# `6 e$ [& l2 R. x+ ^* `7-17 作业节
: i( [# t" _3 ^. K% p7-18 作业节/ j2 V$ q' J" [# @7 H0 x& L
3 H% g4 _3 A5 Y: U* @/ U1 g第8章 Flink Connectors" m# Q) v- U2 q- m0 ~1 b0 E
8-1 课程目录 (02:16)$ ^% ?4 ]4 @# [$ W5 |
8-2 Connectors概述 (03:31)
8 t+ S% _/ c" A7 ?8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)1 x/ Q; ^0 _0 T/ l$ w1 a; s( t
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)% l9 x9 C9 u' Q
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
' M6 n. L6 L7 {( J4 V8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
( Q x0 ~8 s; A' }: E# j9 q8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
% a/ A" _3 _/ O' B0 Q8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
7 y7 D8 S3 i4 E7 w8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
( ~4 ^ R- G% g' M( Z/ M+ U8-10 作业 (01:06) I- ^# N' Y2 ?
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)7 \' G( k1 [/ P m' W
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
1 u( v6 C/ u5 A/ g7 d/ ~4 x, Q' d7 v
9 I" \0 B* U+ Z# g2 x第9章 Flink部署及作业提交" t9 O) ~3 A0 c0 ^8 [2 S! B* d T
9-1 课程目录 (03:06)! j& l; l- _8 k( H( t
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)0 ], \$ f6 D: h! g
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15) k9 C1 r L$ Z0 x: ^% `- b
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
' ~2 k/ [( v3 k- d ?# U9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32), }& i4 n' b M2 u' b
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
+ v: D3 D' Y8 z- P2 x9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)' d9 |% J4 S% a; h8 `
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)) k8 M/ i$ [+ K' q
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
, T. `2 |5 d$ u& X* ~) O9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
% ^/ g3 Z. d/ I9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)6 A9 _+ w* @& x* {% X) W
9-12 本章作业 (02:24)
; Z7 [8 A% A* K
; i- x- E1 d. U1 ^3 g4 f第10章 Flink监控及调优
0 R& Y ]! m( S/ S0 @10-1 课程目录 (02:21)
7 h+ s3 k$ Q" W0 D0 P- M) ^" ^10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)# ]3 l% Z5 Y/ j
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
3 T. s2 U4 M( U1 N' X9 N. ^' L10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
( W8 l' p% a" D1 A# ^10-5 Monitoring REST API (04:11)* W. p6 `2 i% C" G& w; b
10-6 Flink Metrics (10:20)$ z2 d+ f5 {- D! r' ?1 x! h
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
6 \; N4 P W' [, ]0 x8 J2 q, P {* x
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
I" w6 w) `4 ~* a" S- z# w( V11-1 课程目录 (00:56): w: @ _3 ~' W8 {: I5 q
11-2 项目背景 (04:27). x& k$ `7 n0 ~; C* S9 f/ Q
11-3 项目功能需求描述 (03:46)5 H/ T! E4 w4 @1 H( N N
11-4 项目架构 (04:00), g: ~" I1 j! \, m' l @% ]' N
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
( J9 Z8 u9 V4 p9 k% q, |* J# ^11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33): [1 C/ _& n5 v- _3 s
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)$ ~8 d# T! Q. o O: I
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)( ~0 o4 t4 ~. E! Z7 v
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25); g! `5 T; h. v% K4 O/ l: O% ^
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
' }' [" M/ h4 M' y) v" {) _! w11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)' h* u. { a, z' |) ]- O, R$ H
11-12 ES部署 (04:25)1 k0 `! c- v! ^/ A
11-13 Kibana部署 (03:31)
. n) p' x/ G8 z) f* n: D11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
7 t9 @( h8 j4 Q. {4 E, g& y9 j8 O11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)6 C, m- U" L( {
11-16 第一个功能作业 (02:02)5 ]5 |5 ] O4 X* k* X
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
) y' d/ T- u3 X11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)' t$ C" f, x! i! W. b; I- {
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
0 Y) L" R/ M/ ?5 S2 J4 W9 _11-20 本章节总结 (04:57)
" g5 u4 S# }- i0 a$ z11-21 作业节# E5 [/ q' j2 u
11-22 作业节, \, a) p: c& m* K' Z. |3 C, s6 E3 n
3 I5 _* u+ m* h1 G% H K〖下载地址〗( G1 w4 I& }; z j" C2 b2 ?
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