W) M; W+ o4 ]( H' e5 h( i. x
, X) \, Q" \; k6 C# }0 w2 C0 b# C〖课程介绍〗/ y* t r; l3 ~% C( i
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; H G0 j" _' Z
0 P9 f$ t/ l/ H) R, J+ z2 m6 q6 g* R/ s〖课程目录〗+ V. C, ~7 o% G9 R
第1章 初识Flink
; {0 h- n$ r9 G8 g1-1 课程导学 (12:01)3 o, \' F0 x, l, ~( ]0 ?8 r& U1 \
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）& M! O, b; m6 }0 i1 z( k, U$ Z
1-3 课程目录 (01:28)0 y6 a$ m+ |& ^& x& X2 m
1-4 Flink概述 (12:52)% k- J1 P3 A5 M# A
1-5 Flink Layered API (05:13)
4 O, N4 e& N9 J- a. ?; k1-6 Flink运行多样化 (04:49)
' |* V2 a; v! k1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
! ~' _$ Y$ D7 k1-8 Flink Use Cases (03:18)
) O2 T# m; y' Y. D' ]0 x4 o1-9 Flink发展趋势 (02:12)
$ Q1 K% s# I3 z+ x1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
# l3 Y" X! D9 N/ H4 l
* R; W/ c2 Q4 v- j5 H4 F第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
4 m% z. ~) N2 D- A% d D% {% C2 M" Y! a2-1 课程目录 (01:36)
3 F1 w( ~8 p0 u0 Y0 V2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)' m7 |3 N( ]! k- }9 t
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)6 t8 P) a6 z$ W8 X, k" z( t! }
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
: P; z- b6 x- _$ ?" b2 T6 z+ L0 t2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
2 s B" q4 T; `+ G: f2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
6 a, h+ R6 V+ P) V2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
5 G& m* _ V0 r9 w% o$ o! H2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)) D# L% ?, W% B6 O5 M5 _8 I
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)8 A2 f1 h5 U& c! r) B @# b' Q
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
7 b" H& X! b* Z2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
# ?, z4 m9 |2 G7 i: h! e2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
+ S* M" ?$ {, V7 Z2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)8 \) B6 x) C9 ]5 D6 d
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)( a$ J% j W/ @0 C; V( I9 q
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04). K+ Q: L4 f/ d
' q: U4 U' M( Q6 ~; B9 {
第3章 编程模型及核心概念# S+ l& [; x0 Z2 U. a) }1 p
3-1 课程目录 (02:05). E9 |" i2 | e- w- [9 v( W; h
3-2 核心概念概述 (05:19) w6 Y$ ?. I( T5 g8 j# P5 a
3-3 DataSet和DataStream (05:59)
& P+ U1 ^8 N5 J$ H, _( [3-4 Flink编程模型 (11:33)
" A% I# M( t; D7 D3-5 延迟执行 (04:00)
. N, C" ?- }* m, |+ w3-6 指定key之Tuple (07:15)
1 ^% E, p& c2 b, D5 R3-7 指定key之字段表达式 (15:04) n" X8 k# C6 I( y+ ?* K' y
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
" a4 T5 Y) K$ y ] _6 u( u t5 n: ]3-9 指定转换函数 (04:58)
! ^; s( j: _( Y9 N( U3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)7 s+ d. L* ^8 Q9 x( z
" W) B; I& l# y0 y6 O9 i7 x- M
第4章 DataSet API编程
) U6 B5 d2 c- W4-1 课程目录 (03:03)4 L, j6 f: [3 b5 ?' t8 V9 W
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)3 c" t% ]8 F7 C
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
( p* n- F3 t0 \4 ^! G( v4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
$ h, k7 y# c7 u0 r$ ?) W6 k1 w, Y4 _/ T4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52) x; `: p( a6 U6 {
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
/ }6 i% @% a, F, h7 }) J* x' h, h4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
8 e/ N3 r7 C1 w0 _9 J% C4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)' V( c% M2 b% Y& H
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
2 J7 w [ V) E; v ~. j4 W4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)1 @; \! T+ }8 g6 t0 ]4 @& K4 b' ]
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)' K* o% B; A# a5 V) N+ ?- \& ^
4-12 Transformation概述 (03:24)
3 U+ B1 \" M. u# _1 b# M# N4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)) u1 D7 z( [$ l# a/ N, p
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)7 V! w0 p4 I9 z' V
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
) t% c; f/ E/ O% t6 ]4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
" ~" T& ]( T8 e4 r& U0 Y8 {% b, a4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
& B: ~$ o3 D1 _4 R' q4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)& A, o* P- y9 W( h% k8 v/ M- g$ w) N
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
# z z: u4 q7 v' e) j' Y4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)% A$ R% [# Y0 z A; F
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
i+ K+ \: s, Z1 i4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)( P) z. Z/ B: h6 ]. R; J+ F) `
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)) `1 Z; f: d3 x" c
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)# R! W! C- ?, v# z
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)# Y+ C1 r5 N( s, k2 D% [
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
: X( L( W2 I3 Q/ d/ f& k* x6 i3 g" y: U4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
( T2 i4 [: ?; Y* C1 B4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
4 o, t5 {( ^) \& Y5 X) \* T$ m4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
) t5 s5 `9 O$ d! O' g& I7 z4-30 Transformation小结 (05:56)
* |) c5 E: G$ ?9 E/ E4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)/ X% ~' a; @& r( t: m# K
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)( S% |8 b9 x: R2 f& V8 U
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
$ X2 Y3 `, z0 C3 {- ?4 u4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
2 k1 k% y- r _' Q4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)5 K9 Z0 E6 v+ |$ i, r. r3 D5 f* o
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)9 a/ v5 m$ d% ]$ R n" D( [) D4 v
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
$ @/ p- y' S( X( C& v9 ~4-38 本章节小结及作业 (04:58)
( ^6 p2 P# z) E# S+ ? l/ Z4 e/ [0 z" ~( a$ z( f, E- f+ s+ u
第5章 DataStream API编程. P9 B. G+ W J: u5 j0 I
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
- i0 q3 B% {* M8 {8 h( B+ p9 l5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)6 X9 A9 v4 ^0 D% {
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)( N4 G; G- K" X. g O
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)3 E7 z) N1 ^% |0 G/ v. w& H
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19), X% G$ X1 E5 u1 |3 d
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
: F* Z3 R/ a9 Q* z4 u5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)/ d8 X' C: I' E" U9 \4 s
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)0 V5 _5 M) N6 q7 z+ ?
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)1 u: @% D7 b$ L' l
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
6 `, p+ N' U' I1 V" ~6 U* f" I5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)% e, y( E% j% w/ }! F( M) c* c
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
/ e. l5 g- g+ ^# ^, E5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
! }( r/ w6 ]# [' o) ~1 j& @* P5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)# ]" j4 Q; g! G) X* b9 u
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
/ Y# N; \1 V' ~, c2 i! K* ?. X+ y5-16 作业节* Y- a# m5 s% h' {
( y( a% e$ R" U" l0 Q, d" j第6章 Flink Table API & SQL编程
$ _- b! g i& O( _+ i' Y( ^# U, f6-1 课程目录 (01:48)
3 _( ? c$ @; z, L) }: T9 m6-2 什么是Flink关系型API (09:05)& z4 a4 q2 |! Q6 f+ B
6-3 Table API&SQL概述 (06:04) w% g4 J2 ]% r) L( p/ v
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
$ V4 |) n" T- Q1 W- g: W" _6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
* M( e/ \- d) }9 Z6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)+ y$ N8 [/ C; E/ V5 q
% C! J' E ^! m6 R4 \" c% |
第7章 Flink中的Time及Windows的使用
! o1 o9 ?4 `) T6 l/ T3 Z* I: _, T7-1 课程目录 (02:21)' z$ y3 h# c5 N8 b7 @( e( R( p1 J6 K
7-2 Processing Time详解 (11:21)
) N% V* Z5 N. S1 k( i( i( I7-3 Event Time详解 (09:35)
( m8 l; n1 V- A& f) a2 j7-4 Ingestion Time详解 (03:49)4 g& N* G' \1 |* Q4 u- b
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
7 N4 x- C! C/ ]6 \. i- E" F7-6 Windows概述 (07:00)
# Q/ M' T" H; J$ B' t2 A% l# X. v7-7 Window Assigners详解 (07:16)
- A" l' b: i" T' M. ~' U# q7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)7 R1 S# ?) b; t9 C( o- R/ c& S
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)# c( [3 J H& r& y- J1 h5 Q9 t
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33) T$ M9 v- e! a/ {
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
, u: h; W4 P9 e {7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
/ ~% s& x% ?+ k; S, @) j7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)+ @4 p$ ^; l% S8 [& m" G
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
$ {8 @! }6 K9 P+ w; h" o% v7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
3 Q! G F ~$ f* C" y+ {7-16 Flink watermark概述 (02:32)% T" H# E$ F: M& ^
7-17 作业节& B9 E2 M; y8 V+ X9 a8 o
7-18 作业节' [7 W) {( ]9 _: `& I9 {
* i7 a) B/ w( ^3 g6 T5 f8 L. k
第8章 Flink Connectors
/ S; G: y0 `/ ]9 e+ p7 M+ x8-1 课程目录 (02:16)
% b5 W0 y! R0 K9 ^1 p) d2 b" m8-2 Connectors概述 (03:31)
8 C; `( c3 D8 ^6 u( s) j8 J) @) y8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
* d) ~+ E. b- c- a2 F$ S0 X8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
- U( e! [# i- Z8-5 OOTB环境的使用 (06:43)$ z1 m* U: Y& l- V5 n5 v
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
! w7 ]+ N" w' L# Z% u7 P1 h8-7 Kafka部署及测试 (08:46); z$ a/ q* h- d: O$ w+ j& @
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)% E) o2 `; j# _1 G
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28), Y" `! o. w4 d
8-10 作业 (01:06)
% @+ S) ^( a/ y$ G8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
. H6 O9 V" Z3 {( `! S; S6 {8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
$ g, X/ {2 _/ K
/ t2 O& @, q( O2 I! C; n7 n第9章 Flink部署及作业提交0 `7 ?3 h6 I' x' p9 f; ~
9-1 课程目录 (03:06)
' Z) E5 P2 v5 m, _9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)* x, N# b* T9 c0 q: w% t
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
. j3 i; s) s9 i9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20): D& j/ E8 x, M
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32), W0 z7 P" J' S" x3 o
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)2 l$ z; o o$ h8 n& W
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
( b3 \5 F3 N2 r9 V" R0 Q9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
, h9 I, D6 E6 J. _8 J6 r- |' v9-9 Flink on YARN作业 (01:13): f2 N6 T, ~6 z9 X4 U- d4 z
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
. r3 p1 U2 U+ [" k7 r4 N9 m, f9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
, I3 S* U8 r- Y& T; ^$ E4 P) j4 g9-12 本章作业 (02:24)( n! H+ z" R& V8 U. \* d k
. Q* }8 k1 I0 f. w' ? c3 \
第10章 Flink监控及调优
8 {7 R$ P1 Y7 X7 H( r; \10-1 课程目录 (02:21)5 L" s% C, f4 k; S# O7 u; s
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)5 y% \/ ^. d& q8 e h
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
& ^" t; w( b ?: a! T10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20) h9 ?; [7 o L' A. n
10-5 Monitoring REST API (04:11)
6 q' W. [5 e: t5 b10-6 Flink Metrics (10:20)
" ]) X8 Z6 B! m, s# a. n+ V10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
8 |% K+ x! ^" r( U* A, p, l, q8 f* |$ G5 n
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
9 `: Z; c+ V) [& v) G) W0 _11-1 课程目录 (00:56); A, |$ m4 T4 |9 a- s1 e! u6 |4 O
11-2 项目背景 (04:27)
' _) I% u7 c) F1 |4 x11-3 项目功能需求描述 (03:46)# Z9 ~, d$ |; o& b. K2 ?. A
11-4 项目架构 (04:00)
3 j/ P+ v! a+ f& J( M" ?; [4 i11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24). c r \7 m5 i' A+ r# O
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
: U; B7 r+ P+ h L& d# j. b11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
6 C" l4 x; S5 Q7 U6 L11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)& z0 `9 D- o9 ^1 }' O7 h
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
% F( Z. J; }) J3 r N11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
) J @" Y4 D3 T, t5 e- ]11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
: x7 J/ P2 R, Q11-12 ES部署 (04:25)
+ N5 l6 W% S! d6 r, j, t9 ]* F11-13 Kibana部署 (03:31)
' v0 H+ ^) q2 Y& G c) z& X11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
5 |/ s8 T: S; ^+ s11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
8 ~0 e: h% X; n8 O/ R7 B11-16 第一个功能作业 (02:02)- E! A; c8 z0 i( s% a' s7 s0 E
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
( ?8 {$ j" k% l11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
1 c5 ^' z9 m# ~+ _/ r' Z$ S11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)2 ~7 G; c6 e( X) d, \' G8 X" x1 A
11-20 本章节总结 (04:57)
( @3 M8 Z1 O5 D$ T11-21 作业节( H/ ~) O# ]# y
11-22 作业节* I0 v7 M- V7 F0 N. ` o* B' T6 a
6 x" l4 d0 Z7 T$ K' D7 q
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7 ]! d. L9 P( O6 \
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