# \2 \+ ]0 T+ h0 [) J g: o" E
' Z- u: `1 P$ J9 P& x〖课程介绍〗/ P, H" _4 Q- @; K$ I/ B0 C
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。
: y: j- k! B2 J' U' [# m7 k \! M: g- L8 Q
〖课程目录〗
7 K' I/ s8 M, t. u! L1 G第1章 初识Flink
0 d1 ?" u; |! V+ n# b1 S1-1 课程导学 (12:01)2 A" L& N/ Z$ j! K) f: ~' V
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）6 T# z9 f, c) [ S( M7 X, p: a
1-3 课程目录 (01:28)
N. ?' B# e8 `( ?& s1-4 Flink概述 (12:52)9 m6 p0 K% j9 U, q* P6 a4 j
1-5 Flink Layered API (05:13)
! n) N8 L9 u9 l, x0 ]' t) }1-6 Flink运行多样化 (04:49)
/ U) |$ E' c+ g; A4 B1-7 业界流处理框架对比 (03:21): W, g# A3 C% g
1-8 Flink Use Cases (03:18)& b. Z+ V3 k1 F4 j' {
1-9 Flink发展趋势 (02:12)! i( B/ k0 c! m6 q
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
V5 _" c1 D. K" K
l8 v- U/ T' q1 o* u0 q. u) n5 t$ y第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
+ b& X, y4 b1 K4 |! k8 m2 j6 V2-1 课程目录 (01:36)
* s) |. @% M1 W( U2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
+ V- \ Z: Y j% n% ]2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
# ~! i/ @( i7 s7 U! s! m/ R) K2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
( U1 T: `$ E1 Y/ [( f2 z: p8 G2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29): K' U3 w% T3 X7 g5 u4 k8 R
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)* L5 ^, B& E+ w# E; l$ a
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
; T: _: A1 h5 o# B1 U" B2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)3 |6 e& f. G* ?" I: H
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)7 |4 H& E d0 n* O# Z
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
& c5 s. X6 J, n: S# ?1 t3 e2 S# v2 Y2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
: x* ~' p/ |/ B; P, }: I" I( r2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
6 \& o3 j' l4 `3 k; X2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
" j$ ]* z9 d! x2 [2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
6 Z! |8 U i0 h2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
( g" S" A. j& F4 u) t0 o8 i
6 d0 {2 g1 X: ], c) ^) t第3章 编程模型及核心概念' f0 W$ f) ~' O7 U% u
3-1 课程目录 (02:05)# ]# j' D; g. I; _+ o5 |
3-2 核心概念概述 (05:19)
$ C4 i0 p2 O4 q" S! S7 y& L* o3-3 DataSet和DataStream (05:59)
' V) @6 ^- L; U. s! j3-4 Flink编程模型 (11:33)& f! N$ f9 u7 X
3-5 延迟执行 (04:00)* J$ t B3 T( T: j
3-6 指定key之Tuple (07:15)6 N* s9 C, b- p3 z; \7 L
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)( {/ Q3 J( b5 [. u1 F& f
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
* F( e# e# k Z# e. R4 a$ {3-9 指定转换函数 (04:58)
1 l- K2 v! d0 T& B8 M/ F- ^* i3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
# {) d4 G) C# N2 E) v: h# |8 N3 b9 n8 v, f! e) v" f3 G% U: ^
第4章 DataSet API编程
; S$ n4 o5 L K k4-1 课程目录 (03:03)
3 j6 r3 z8 m" x+ T8 `4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
! p. m- J7 g, _% e4 B4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)( l" N" h1 C' s7 |
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
1 _5 D5 j# v3 p6 P9 G+ Q$ h4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
5 l' p* c1 F4 p4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)% v0 N" I2 t: p$ l( ~/ t
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)0 W0 p5 ?7 f. F* |6 s' h: R/ a
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)1 w- S, i: s1 G7 t" |$ h l
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
7 s' N5 T% z' C$ ?9 J/ u/ d4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
% G" K6 d- K6 _; {% a! p4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)) @! \0 V6 N, y! s& |' O$ K" h
4-12 Transformation概述 (03:24)
! E/ {( X# G/ S7 ?4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)8 a8 f, |$ w, h
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)2 o! m- I7 h1 Q4 C5 q+ Q" A3 n
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
! s. M& J9 j; b( u% J8 V( f/ i4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
1 s8 a4 \3 j* Y2 N: H4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15) U7 {- d c( j9 i( _
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)* w v M. P j0 Y: M
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
( C! Y0 h( R( q/ ?7 V4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
; E% y' v: q8 H C. M% G! H4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)* R, b, `* I; J7 y6 t A1 g+ X/ F
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)+ t/ n5 `1 @" _
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)% [+ c/ h( `5 d- m% X- j
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
`& y) K4 L$ D( V! F ?' a4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)9 E' Q: z- |" Q) a1 W& W! H
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
% W* t! q/ | V2 }/ X4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
; g( e$ G* P4 I- I4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)2 ~% g3 S% O4 d5 X' M \2 d% }
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
! Z5 L3 A% U8 ^( m$ |/ ~2 d4-30 Transformation小结 (05:56)" A4 {8 G6 I Z: P, ~5 `
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
$ e( o3 o% s, j8 C& Y& i4-32 Sink函数Java实现 (03:10) b+ c- ~+ |& i& T( a# A3 t. ^
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
5 p1 v, c6 p. {" k( P8 A4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
" O# D3 i J1 @7 I8 ]8 J, m$ N4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)) R1 D( |' `9 N6 U, J6 I' `
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)$ _$ |( @% w" S8 P$ _
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)( g" S; T& t( u! i2 c) V8 j v
4-38 本章节小结及作业 (04:58)# }: O) Y- r$ W9 ]7 k7 {
$ e; }2 n% t. r5 q
第5章 DataStream API编程0 v2 V: w% V" t# }6 `
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
0 |! r+ x/ A. W/ m. c* ]% f5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
* x& g3 B& a* G5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
, N/ I! B" V+ Y$ z8 |5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)6 U! J& }+ w* U- D ?) B- u2 ]
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
+ _9 I' l' d: ^% I: p) M5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)% h' |7 @/ b9 b4 R0 [6 `; O
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
+ a5 X! N0 g3 H( }- J9 o5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)' u) f, `, J M. D
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47); I% ?0 |. r( o
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
1 ]' S; n' ^. `4 v5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)8 ?4 K6 _- q6 ?2 K& t8 z( z. h
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)5 C; a3 s' r: z4 O: J
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
% N: }1 Q5 K1 q9 Q R- X: w5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)" h" z s: j4 @" x7 e! e0 ^4 k
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
% k6 z Q. g# l& `" |; Q# I: }5-16 作业节# w& \+ T% t5 R) {. u; c% `
6 V) a7 _7 s$ ]' F" k" h第6章 Flink Table API & SQL编程$ B$ G ]" p* N% a" p1 [! ]
6-1 课程目录 (01:48)
0 E# W3 |( h, v% {6 B+ A6-2 什么是Flink关系型API (09:05)& i$ x; q# Y0 J! f6 l/ p9 {
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)8 c1 J3 |! Q( g$ b/ C% N# N! e
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
/ H' g$ A0 g; b( @7 ~, z7 m6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
/ F; [! n* r+ C' J5 _6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
& C5 y. v J# G0 @% L1 z
9 ~- { z# B3 U0 a8 u. T第7章 Flink中的Time及Windows的使用
* C& F: q% z( ?$ `* j1 l% F) N7-1 课程目录 (02:21); `/ p6 ]1 `, N7 }( X/ ^/ {4 V
7-2 Processing Time详解 (11:21)) j. T- g& L" W
7-3 Event Time详解 (09:35)
3 {; c: a- J7 b& c- e# x4 Z7-4 Ingestion Time详解 (03:49)% d6 m% O) S( S8 e
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)$ ~/ H- d0 I7 N* r" D" P: W
7-6 Windows概述 (07:00)# ?2 m8 o3 E4 v, \
7-7 Window Assigners详解 (07:16)2 z% }+ u) J# a$ j6 a$ J& O. k O
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)5 ]* {$ v7 [, {0 V9 I
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)! y! @4 y" h! \( Z( v$ \
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
9 d* k5 h. O M' o3 d7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)5 k, Y- O- r2 n K+ b1 P
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
9 F$ q, N o3 {7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
4 G% G0 ?+ U! x8 K. F v7 E7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
9 Y$ X& o6 G/ a. C0 J. N7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)2 Q D( M5 F" @9 q, J$ g0 x
7-16 Flink watermark概述 (02:32)
9 s, W* S- O* W6 j3 l$ v7-17 作业节
, ?! H+ X+ `4 Q0 t y7-18 作业节 A; I$ L. I- n. [
% Z5 d F, R" p9 n
第8章 Flink Connectors
* B9 b3 r. j7 h: @, ]8-1 课程目录 (02:16)/ A- S! p6 F' f
8-2 Connectors概述 (03:31)1 g# K% b* P7 c) d- j4 }
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
) ~* L7 `4 w7 p5 U4 ^+ W8 c: g- M/ @8-4 Kafka Connector概述 (05:35)9 }0 s$ t4 f( B
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)# w* X6 q6 E! X
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
1 f/ S1 @# z/ D6 M: T8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
0 ~$ i$ B' v1 g5 g7 N8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)3 h v. c( U1 _/ l7 Z8 E' M$ }7 n: l
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)) {( n# }" y: a) D
8-10 作业 (01:06)( E# |3 {0 n8 r' ?
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)0 u l; I" W5 f; J) k! h& q! c
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
) `( l/ y9 Y* w7 i/ G5 ]* f( Q, M' R# ^( m' i7 P
第9章 Flink部署及作业提交
v9 H0 }4 u) G# W9-1 课程目录 (03:06)
! ]* c- \! b3 Q& H) o% Y) X9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)1 d4 }: L& X3 g/ K! m. H q
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)/ U3 H" g/ q* y8 l# v& v8 A$ E
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)1 N2 x) {1 j; X% W
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
" S8 w+ f1 p6 q, |9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)& H. b9 E- Y9 v4 _9 R
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
7 O7 }- i1 @2 p7 W0 U0 i9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
9 [, N# h0 b& a1 C0 ?9-9 Flink on YARN作业 (01:13); e3 L& S) }2 n7 E# F+ i6 X% F# 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)* o( L. [) h8 t) H9 H: I
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
3 m) w% U5 c* e0 d7 J" @* W; L9-12 本章作业 (02:24)! J. X1 k; u2 J, ^6 F% o9 C6 a
6 @4 B9 h$ y+ p f$ R; D* ]+ j
第10章 Flink监控及调优
; R3 s" {% Q- ?7 }; w9 E r% f! R) @10-1 课程目录 (02:21)% K k" m! H/ T3 D. N- f, x
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)$ l9 d: R5 H O1 |; Q* ^$ I
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)8 A- C. X1 ~% P6 L" a# H. Y
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)+ J9 ~* v8 Z. Q: I. s
10-5 Monitoring REST API (04:11)
/ a5 y0 k5 y% J! g9 p& P" l10-6 Flink Metrics (10:20)
1 c5 J1 M3 X, |5 ]" m8 B; X3 g10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
6 N7 p5 S7 d4 J7 a7 F/ f* W) e1 B+ @( R. O
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
3 h. Y) D# c' _5 D8 Z% b/ X11-1 课程目录 (00:56)
" {5 y$ a% n. @6 U% O11-2 项目背景 (04:27)
9 u7 M% @" n6 K* k% q. B$ W( W11-3 项目功能需求描述 (03:46): r4 ^& _' n' L
11-4 项目架构 (04:00)
( D0 V5 I7 [- l3 i- \% P11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
8 `2 t$ c- d& M11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
3 Q6 R- g' w* U6 b11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)& E6 n- [( l9 r, h0 T( j6 T% S
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)0 S1 u, g, a. q2 S& p! ], q
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25): r7 ~) K8 i! o. { A& |
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
2 n9 `. c3 d& R9 y9 m" z11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
g' w, D0 e, V6 r, M5 S7 l11-12 ES部署 (04:25)
; k9 s0 v' h0 x# B" C g11-13 Kibana部署 (03:31)
! T g% [% ], N' ]6 d3 u11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)# |( D7 ]: O! u: ]- h( W
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)2 V3 m; h0 M5 \
11-16 第一个功能作业 (02:02)
% R6 d6 B2 H$ Z. a11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)6 U" V9 T6 a: E c( S. R" ^
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
( \2 t: A- ^3 @; K11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
. _4 c! }% h* R8 m% H11-20 本章节总结 (04:57)
4 w& |: R" I0 r/ c11-21 作业节; c& ^5 S$ K& G
11-22 作业节
* y7 B" K/ z+ V% F4 U3 ~4 q: L
2 T7 H& }& t+ ^〖下载地址〗
: Y* z2 | v9 f0 n. Z% A! e
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