! c$ Z: \, \3 @5 q$ }2 Y0 [8 b* ~1 g2 w
〖课程介绍〗
8 a/ e6 n3 s. u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。5 v! g' |: e1 h* G/ O
) u/ [( C$ b* [3 p5 P〖课程目录〗
8 Q R# t3 e5 n0 v2 A# }第1章 初识Flink ) |7 M$ |: A5 c5 |2 Q
1-1 课程导学 (12:01)" x! u0 u( m$ l% o+ I/ o- ^
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）% _8 l. B q1 m& r0 b5 c& s
1-3 课程目录 (01:28)
2 V" J/ o" V5 L2 {# ?3 l1-4 Flink概述 (12:52)
2 e: D- T' ? ^0 f1-5 Flink Layered API (05:13)
# @7 I- y9 A, e9 q3 ^' N9 E1-6 Flink运行多样化 (04:49); ^; g$ l# O6 v3 ] _
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)7 I9 O' R) f; b6 w
1-8 Flink Use Cases (03:18); t3 w0 z2 Z- g+ b) ]- p \
1-9 Flink发展趋势 (02:12)
; [+ S2 F! S% S1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)- D! n7 |" B4 _( D" @
|. ]4 x) k3 U5 s) `' W- @' l
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 0 R4 A/ t- Z. @8 @6 |
2-1 课程目录 (01:36)% u8 D7 O; X0 g [
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)6 V# R. ~. W& q) R/ D
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
" `% z6 I3 s* p! G9 @% T! w }) i2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
: C2 [8 V" l+ ^/ F2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
! ]! T" ~6 o' N( [: `' A* t! o( K3 n2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40); ]* n; j* u, Y9 \9 e! r: p
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
7 s) _) [3 i2 i) C9 n o2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
- r I! G! a0 M; E0 X% K. @2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)- n' x+ T* z& z
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34), k( f$ Y0 H: ~* ^0 ?5 ^/ S' @
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)8 j* ~8 O4 ~' S' Z
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
$ `' D+ m" r) ]& D3 e* X0 o+ o2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
( j7 |9 c' C% g+ r2 G6 L2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
! R. u) E1 v0 p; N# X! H2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)( s" Q6 w- m. B6 _) x8 Y
5 a2 [( y# {: g: h5 _$ @第3章 编程模型及核心概念
% }; C0 V4 p' k& O! G1 D3-1 课程目录 (02:05)
) }& W* |4 s: b$ B6 e, T, s1 ~3-2 核心概念概述 (05:19)
- ~' M9 Y3 d2 g& T3-3 DataSet和DataStream (05:59)
) ]# i, A! f: N( I* Z; ~3 Y3-4 Flink编程模型 (11:33)# G+ f- B6 R- E8 q
3-5 延迟执行 (04:00)
8 W5 i, O. n' j4 B6 k3-6 指定key之Tuple (07:15)
& x `! S1 s: r2 {& j0 Z3-7 指定key之字段表达式 (15:04)# h8 t0 ?: }8 a6 v9 {# ?2 W
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29). C) ~5 X. S" a8 z6 s7 p
3-9 指定转换函数 (04:58)
& H) H4 D# U; T) F* I" r* G3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)5 }0 w8 k" e' h) e* i5 _
; u% X+ f8 C$ [. \/ m# P
第4章 DataSet API编程( _" \' [ U% E. h7 M
4-1 课程目录 (03:03)# b$ k* t, s- s- G f1 C; b
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
6 [7 x" @5 x) Q% i4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)7 }1 M. \7 ]3 t" J# f+ T
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
! ~) o# @5 A& n3 u$ I; _4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)9 j( i5 ]5 U, j. k, ~# {$ W- q
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
- T+ k6 C% k# {4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34). D* P) c% p3 y: q
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
$ I* d- a, M* V( U% l4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)0 J* e; Q" B5 _& w5 j6 |
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)8 e( } p0 D: h. y q# k" d: y
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
, @+ U: A# k) N! `# T5 @' k4-12 Transformation概述 (03:24)7 }7 ]$ m6 j: S& _9 d+ t
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
{7 u$ G( S& V! d! z2 @4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
% [+ k4 [5 K( a- e% [4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
) l0 A; k/ y8 V8 Y/ ^4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
! Y9 y. z+ X2 [* ^" i" e$ O4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
# K! q- x1 w; t, @0 D% `4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09) Z/ a* r" k( D8 ] o8 q
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)4 Q# n( D. p% i, }, H. f5 K. G
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39), F4 X9 f5 \6 _* G0 E/ J
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03); h4 c& s% E( V1 Q$ R
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10); Q% k# r( Z7 L) X$ r. T
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)* K" L8 A0 Q; x b O& ]' ~1 G
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
( c/ [6 p# @7 h# W+ Y9 ^4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)' a8 e2 A$ V; V- U$ A3 b5 Q0 g
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)* {2 ?# r7 i b {3 p. q
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
4 x/ B6 P* N* x: h s$ U& p8 A4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
( V7 e ]4 U7 ?* s4 a e4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)+ k/ L1 ]6 ^3 k
4-30 Transformation小结 (05:56)' F. j4 N! g" N5 q& P) v- E6 m
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
1 \7 ?# }" b7 L# B" t4-32 Sink函数Java实现 (03:10)4 a+ r. F6 b: W( s0 Q, C2 |8 P
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)8 V* z6 b2 p4 X3 t _/ i, c; l" z
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
Z# ^8 [8 C( i& H7 e% l: T/ }! A4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
* g: D, a4 |9 ?5 q. d4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46): G9 o/ ^+ g% i2 [1 Q4 V' m$ }
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)8 \0 p1 V# U$ u+ g. _" m' z
4-38 本章节小结及作业 (04:58)( [" T6 v5 O4 p% _" \* J
+ s( z+ V( a% E _, Q$ h- j第5章 DataStream API编程
' i3 e6 U/ H- O8 d7 Q5-1 DataStream API编程概述 (09:56)) }; _2 F! [6 s x0 X5 E2 Q' s
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21) n/ E2 J& k) Z; @: b% `6 Q
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
\) Y$ m, l2 ]8 j+ x( W+ I- q5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)5 i3 o' p, G, C# @1 s
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
; z5 {0 [; ~' `6 y5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38): u X$ s3 R; g3 e
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)9 t! K6 Q+ C. A3 I2 U7 X
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
]/ f/ o/ {; R4 q& y7 F$ Q6 R) h5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47); D1 P) N2 m* p! [
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
+ |4 r/ A8 m8 i! U' i5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)- A1 D4 [2 X. m+ M% c
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
/ H! a" Z; R1 x% l+ p! _5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)0 D+ M# y& i1 O( S
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
8 ^; P3 `: @" T5 z5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
. U! ]% w9 t1 b) K5-16 作业节, I) D! D7 K* h( }( i y
1 q5 o. E, ?0 J/ U0 ?; x第6章 Flink Table API & SQL编程
8 t% r# `3 v# ?1 ?6-1 课程目录 (01:48)
; S6 N. w) }4 G$ a. M) R6-2 什么是Flink关系型API (09:05)+ @1 H4 J- i4 G% {# D' a2 o
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
9 ]5 e) w* |7 d; h8 T4 \! B) \# d4 t1 f6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)( J$ q8 q! T' V. T! `0 r
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
& B6 A+ [$ Q1 a' A. q3 h8 t6 H, W6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)- l ~/ ^5 I! @' x/ m# U
+ x7 k9 N) b$ t# y( ?第7章 Flink中的Time及Windows的使用: N9 E7 G3 s6 Q( i( ~
7-1 课程目录 (02:21)1 l- U) ?8 I6 {; K$ I+ Q$ F+ g
7-2 Processing Time详解 (11:21)3 `+ y9 i$ U' {; W0 r( j" F
7-3 Event Time详解 (09:35)4 R/ }7 f% w2 E9 k/ S- V4 B
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
9 \7 g C; k, U# |0 b7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39): g$ K% P; H5 Q
7-6 Windows概述 (07:00)# b! k3 l% S8 f; u0 |
7-7 Window Assigners详解 (07:16)7 Z# s- S; \, n
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)$ N% q4 I8 m6 |1 X5 B4 q3 R4 A5 C
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
; z1 @1 W2 c0 r" M) ^7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
/ `" a L: j) w! Z7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
: U' V3 i6 |5 I7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)/ W/ [1 ^/ b6 C& m1 v7 b0 U6 v" ?
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
. t u7 A: b2 _ G0 j3 A4 n7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
% w+ Y3 r0 E+ j$ b7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
d" g Q. t* _4 {4 r1 d6 Q/ b9 R% E( N7-16 Flink watermark概述 (02:32)% `8 U- E4 ~$ L4 @( Q. f
7-17 作业节( ^) i/ j2 w, ~, b' A/ X5 r
7-18 作业节
. J, R$ P5 v7 x, D/ O* b( X$ A2 j) R+ f0 \8 q
第8章 Flink Connectors; m5 G) b3 m) Z1 r
8-1 课程目录 (02:16)
! P& B* p: p1 y# M8-2 Connectors概述 (03:31)
8 b: o3 q0 v- I" u" o( d8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)- A+ ^+ @# Y9 |
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
: j2 L4 g% q* o! ?8-5 OOTB环境的使用 (06:43), P8 F3 e) _+ N5 ^! A
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)% |6 |" u; ?8 ^# k
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)1 O1 r5 H* o8 k D0 t" w4 x
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
+ i2 \3 I% M6 ~+ [; _2 j8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
8 |$ c; m, z( S4 Z- j4 h8-10 作业 (01:06)0 U* J6 X( p+ J: v
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)' w4 |- O7 k4 q4 ~
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)4 Z2 |( }$ X1 P) `0 f) b- l6 q' n
: X" O9 ^" m, P2 ]4 y
第9章 Flink部署及作业提交0 `; x# B3 d; L
9-1 课程目录 (03:06)* v) k- _. F0 U. x
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)9 ~4 h. D8 }! F7 z# n! w7 X
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
8 k6 i; w5 K$ k/ G% I9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)2 N& H! I6 A2 k$ a# T
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
0 U1 U& h1 R8 P6 x9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)4 L& o4 N4 R# {- ^3 j' q
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)' M. C1 }1 ~+ s: Z
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
1 r% o! v/ ?. S. F9-9 Flink on YARN作业 (01:13)+ I9 K9 c4 j; X3 y
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)3 I7 f8 I) y* j, t% t' c5 y
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
2 a |7 j$ Q* M' C4 G, o9-12 本章作业 (02:24)
1 A5 K% e! a5 X6 ]
. ~. a- M0 l1 U$ H( L6 w% A1 v' R第10章 Flink监控及调优
; y! g* D% P& V# G; m* T9 ?, {; p10-1 课程目录 (02:21)
7 l+ O3 U$ P: U' ?5 g. ~10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)! I r% h# ^* B& z( |/ |
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
' Q. \% D3 ?+ w" U& r0 A& v% Z/ V10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)' G( o0 U1 x) m9 r7 N# b2 J4 o
10-5 Monitoring REST API (04:11)6 W, u) Q; M; s! b$ ~: v7 t/ e
10-6 Flink Metrics (10:20)' ^: ?: O/ H8 G( ]& U5 ~
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
( c# d, v7 s8 M7 m! r
) H8 r4 k! r# t- I% b: N1 |第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战) [' g0 z5 ], O$ r: @: S& D
11-1 课程目录 (00:56); q1 N1 A% }; w' E' B
11-2 项目背景 (04:27)
( r$ t. e. x( b11-3 项目功能需求描述 (03:46)
, i N, y2 l" \ b) t5 a11-4 项目架构 (04:00)
9 t V% C+ ~1 M2 z& C11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
S$ v/ X, z/ V8 g, z7 H1 q1 g' N T11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33), G4 B0 C# s' N$ L2 d/ ?( O: k' e: l6 l
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
* T0 Z A: L( M, l$ r, j' l- H5 t, P11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)5 V. B6 W. P L
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
5 V$ n2 ?6 y6 j$ l7 ^% H( r5 E11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)" i& q- g3 P$ U0 ?' h5 K
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)+ e/ {1 L# x0 g
11-12 ES部署 (04:25)
9 q/ G- h, w1 t% w2 X11-13 Kibana部署 (03:31)* s7 @, o; Y* r1 O8 S
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
% Y( n6 P! h6 k. Q- ]' d. A11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
4 m: n2 T7 C5 R" t$ g11-16 第一个功能作业 (02:02)3 O5 |$ Q+ R9 z% ]8 x
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)7 Z! {% M ` Y4 o# g
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
+ _; u5 B2 f# _& U3 Z11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)/ t6 @: N' v2 [4 \1 V/ k0 X
11-20 本章节总结 (04:57)4 I$ m; b, i0 y$ Q
11-21 作业节
, H8 e" T$ ? L1 c# ]11-22 作业节# i5 F9 H4 E- F# a1 T$ e7 ]' J, _
& O. f" {0 q, z& I' H" k
〖下载地址〗) j) M+ w* i" X& d
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