& d8 ? M" g& Y: |
2 a# M- P) L+ T$ {. F0 e〖课程介绍〗
+ T$ }2 ~4 f$ g& M, {0 ]; z( 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。1 Y* B: E7 M8 H* h; V% \
; c5 p: j( E8 j% ~9 ^! l〖课程目录〗
+ O! k; K9 P, U l第1章 初识Flink
1 y( W z, m4 @1-1 课程导学 (12:01)5 \6 J Y% ?) z4 r' B
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）2 j5 K1 X7 s9 D) N; M, `6 K
1-3 课程目录 (01:28)# ]4 Y, F, t7 y2 n1 o, {
1-4 Flink概述 (12:52)
9 Y& e( z- i+ @1-5 Flink Layered API (05:13)5 u, ~6 i! A5 R
1-6 Flink运行多样化 (04:49)6 ]9 D$ p1 C7 m5 |
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
+ `0 G/ F9 @% g, k1-8 Flink Use Cases (03:18)
" p( P- B. L, X1 W) B6 Q1-9 Flink发展趋势 (02:12)
+ U+ P% Z* f2 z0 R9 r& ^+ ]1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
) I+ i c, {# n- C: P! _. X1 K, x% F/ N$ i
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 0 I# A/ k6 S# @# m
2-1 课程目录 (01:36)3 i, o/ h! H: k: F4 f; Z/ U# g! K
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
; H* ~" q! c. c. n7 X2 ^2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08). W: |" Q1 Z. C9 q% x5 f9 x
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
) D7 E5 c: B4 L9 m4 C2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)' g" j" Y9 \# j3 W
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
) d Z% n E1 z# Y" G& k5 z+ |. d2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)' v$ T; p. G1 O( C) k( B
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
: E" Y5 a8 f: x" p6 O2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
- _0 z6 k9 g& b5 B' ~2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)' ?0 v3 z8 [( T/ |+ L7 b# C
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
! X5 Q# @- F3 `/ o( ^; }8 @/ `2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
# c$ ?0 q% s5 F0 b$ a2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
& ?) U) [! l* Q3 j: c4 T2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11) p3 Z% V. D3 d1 ~: t2 c, [+ M
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04), }4 I6 k4 U" w6 ?1 S
5 T" F- l; o8 S$ l) D第3章 编程模型及核心概念
: e( D* W! @+ ^" P; J# g3-1 课程目录 (02:05)$ p' h2 j7 _7 A! A# G
3-2 核心概念概述 (05:19)1 O0 q4 a5 i7 |. h5 b) y
3-3 DataSet和DataStream (05:59)% q3 T( h2 H/ b
3-4 Flink编程模型 (11:33)9 Q; t0 }2 l0 s: b* h' Q
3-5 延迟执行 (04:00)
$ l+ v& A. H, I! k& o) N$ v i3-6 指定key之Tuple (07:15)2 m' W& g- o3 V" g8 ^
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)1 Y0 X. \% b8 B- T" _( `8 l: t
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
( ?% ]6 \" l7 e, Y0 |3-9 指定转换函数 (04:58)
& O7 J9 e6 t+ ]2 E9 [& j3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)& [8 W1 N; f9 _; x. b0 f
/ @& K" S! z$ ^' Z" P
第4章 DataSet API编程
# W' k2 r( E5 P/ H, k4-1 课程目录 (03:03)
# J3 h& N( ]' T* w& i, [$ J4 X: R4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
* a( `- {5 y3 B' R* q4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
% j) ?& ]# \" ~! H' e% z4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
7 [' g3 L9 X- w/ h" C: z; U4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
3 J9 C$ Z5 d8 g4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
T2 A6 J' M" R5 B* n0 k4 ]$ _4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)4 A% t1 d! \7 ?8 \
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)/ D {5 z! x# Q- l( }
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
; ]; n- k* ?! u1 m7 `1 B- g+ j: A0 i4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)- \- ^& e* ^8 f6 P
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)6 v3 N7 D( Q0 k6 D# b7 G
4-12 Transformation概述 (03:24)& t h4 H! a; @+ V2 P6 G
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
$ A: h& {9 _: m1 u7 I4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
5 g0 H4 e# d/ d: u; c4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
7 p/ w7 F7 H5 d8 x/ E4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
% }8 {' w* _1 G' y6 _4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)' E1 `( O' L! a. E0 I0 E; {( Z
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
+ |* M$ u/ I# N# z- x s4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)5 ^+ X. C) v! g1 P
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)# X- Q* v H" F
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)2 Y2 s& Y( Y/ i2 I$ k+ m# _5 T
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
+ b& U" G3 q. K4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47) Q" `! \- ]% ~2 a2 I0 I
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)8 ?; M* a% L: ^6 x2 M: ?+ O+ A
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
6 z: E* B4 y0 x. ^, r: m" ~4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)! U f( A7 o8 ~
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)
$ R. K' Y" }& T& ~& Q2 K( J4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
9 f9 t2 E. K2 F% S: o3 V1 R4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02). Y4 K3 u5 S: G4 p! W1 a
4-30 Transformation小结 (05:56)
) _" B* v: }& v: }' }, v4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
: G" W* U! h9 j: D, f4-32 Sink函数Java实现 (03:10)% a( e6 h) z8 U `
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
1 [5 o; \# m U2 i0 f4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)9 l+ T! \$ h8 c
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)1 v& c) E& C0 T; H6 o, W1 J) O. M
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)# L5 S% w; B; G6 v/ N& d
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)( b* T. }7 b3 K% S) t6 s
4-38 本章节小结及作业 (04:58)
w' I( {! G, g
5 C4 S7 j& R; y. ?8 v' ]) m+ o/ W$ r7 b第5章 DataStream API编程! z7 V& @& i% t( Y
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
8 @( P6 B, m2 q& T- ]5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)# `0 P& T: e# R7 H" |) U: C# P
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)& @5 K+ ^* }% p8 r4 z2 G
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
2 L! H% G5 L5 V; X6 w5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
0 k+ m* ~ x4 e# O7 _* [. ?5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
# T, U7 `: P: O5 R5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)6 F: _8 |7 Z1 z/ w; q
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
9 O; L7 j, \# m( f. ^3 k$ M% y5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
6 h! D$ v$ E1 m) ~- W5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)) Y. h$ E8 |' b; Z3 J, x* R
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
( j4 |& B& ^5 j8 V' \9 b5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)1 W1 c$ b5 G- s0 O5 B7 A: y8 i$ G
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
# j' S& E. z- \) l$ V; I5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47), I$ l A. y& K: }6 D
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
9 d7 f* D& w! P% \9 ?5-16 作业节
9 H7 b* g/ A0 M/ b
9 L* q; }0 `% Q4 v( |( \( [第6章 Flink Table API & SQL编程' z2 o1 o2 s. e W3 Z9 z
6-1 课程目录 (01:48)
, @0 c! s- |: \* f/ O6-2 什么是Flink关系型API (09:05)$ U9 F$ i' f. J
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
8 H/ _: }- d& ^- }/ o8 E5 J$ X6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)/ r% p6 v( x, T3 _
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
& L _$ q8 @( F4 f' T1 m2 j+ n O6 e6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)# P8 [. C3 Y5 I
4 K2 v" Y+ S4 g% r3 U9 m
第7章 Flink中的Time及Windows的使用! F+ f1 Q# o" A+ P# B
7-1 课程目录 (02:21)
! q6 Z* |9 ^5 h( u1 |9 d% {7 B" C) r7-2 Processing Time详解 (11:21)
Q" X8 p& U# w/ i% E7-3 Event Time详解 (09:35)
' `/ j' @$ \7 q& W# H0 p7-4 Ingestion Time详解 (03:49)0 m9 ~- m5 T ]/ i" G$ E
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
0 A. J2 ~* ~* |0 v! b7-6 Windows概述 (07:00)7 f; _ ~' [+ g, } a6 G I0 `
7-7 Window Assigners详解 (07:16)* b- R: d9 e+ x* J
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
! v* ~ a! T m7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)" N1 ]* n. {4 r0 O+ g4 c
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)# h6 G9 k$ t! o& X& f4 a$ N5 ]
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
+ u! ~" y$ G2 X7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)8 M5 y% O: x7 t4 M! K4 U1 y7 g
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12) @$ O0 V! K$ [5 \3 e1 b
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
# H r6 x0 F5 |+ d& r0 t7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)) @7 f3 r6 W: x& f( f1 \) v
7-16 Flink watermark概述 (02:32)* G( L3 I2 W/ h- `, {
7-17 作业节
) B3 l4 v1 u( D! u z7-18 作业节8 S9 j4 V2 M4 n) U
9 r1 M4 |/ t; D# n% ^2 k
第8章 Flink Connectors
- l: o7 e+ I/ u) R) U8-1 课程目录 (02:16)
- ?' n" y! x7 K+ i& R, j8-2 Connectors概述 (03:31)
8 e: V; s2 N% D+ h# `- l8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
5 [3 b3 J; a% @/ E8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
. s1 R Q, V) u. {' n8-5 OOTB环境的使用 (06:43)2 s7 ?5 |0 _3 O. I# o. |- n9 ~
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)9 N I8 S% U8 V
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
, w0 O! m2 ~ S6 Z, v4 \, j8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)& H- L6 n1 N9 y/ c0 B: C
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
1 ]) [) H3 Z) Z D9 E& J8-10 作业 (01:06)4 a% G/ n! t1 E7 U
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
0 W5 w: `! g1 `8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
$ ]& ?. l W! R
0 y: H$ E7 y4 {2 n第9章 Flink部署及作业提交
$ L$ I8 P* |$ w# b! Q9-1 课程目录 (03:06)
6 K, h9 h3 d8 ]+ Q0 M% W1 d" U+ |9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
/ s, l5 r+ T6 O3 l3 V0 m9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)/ L5 {$ b: {, @* |( W6 k
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20): Q# {, T# i7 `% [' s% I
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32) e, C( l4 M8 K5 _% L
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54): c2 y3 A# j# C f. m8 U! R& R
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
6 Y4 K& T+ ]# @- u: V. M9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)# i8 h( N! f) W* J' e+ m* w
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
% l3 t Q7 O2 ?% p9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)9 X8 f7 X$ w# G0 d9 ?
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
+ _" B5 A/ T7 g, `& G" {, A2 h9-12 本章作业 (02:24)
. a3 z: r/ u, O* _$ z0 A# l Z2 A8 R/ r1 Q# P; \6 U/ N! `* A
第10章 Flink监控及调优6 ~: d. u" `# i
10-1 课程目录 (02:21)
& s% ~' C3 k$ v2 |- W/ u. l% e10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
( d3 S6 Z( Z6 p7 @8 p10-3 HistoryServer的使用 (03:13). }, \ t1 e0 h, ]- y
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)/ e2 W( Y5 m+ o) g# w, ~
10-5 Monitoring REST API (04:11)
+ {, ]; U, h: `0 m" H2 J* {10-6 Flink Metrics (10:20)6 j+ r* Z4 w" t/ k7 F( [
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
/ n/ m5 F& p3 U9 M$ H% L
5 U' {' m- U5 S% v$ ^2 u2 @第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
( f+ Q$ L( ^ e& z% G11-1 课程目录 (00:56) R( ?: Y; x% l+ Z' ?+ j
11-2 项目背景 (04:27)* `6 N5 Y" M# H% Q+ @" _
11-3 项目功能需求描述 (03:46)
% j9 n" L3 Y' f4 _" ~4 t11-4 项目架构 (04:00)
/ y5 M X! d+ T: d+ U ]11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
4 Y& y$ V- _& d6 K( P9 r- I11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)( H6 [' X6 r: H W6 }0 n
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
4 u' \1 S' S- o q: O/ V- H11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
+ O* f5 m; o, ^) S0 Q6 Z11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)1 K2 w- C9 o, i- C1 w) L; \/ z
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)' Q, T" x4 ]5 d& K( Y* u# Q5 r! O
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)1 J; E# U# U6 v# h! S
11-12 ES部署 (04:25)
9 N3 x0 u0 [% }' n$ y/ c11-13 Kibana部署 (03:31)- D" j" o8 F+ W
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
( o6 N! @2 _" |1 v' i# Q, t, B11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)! r; g2 s9 L( U3 e' P
11-16 第一个功能作业 (02:02)
2 i3 @4 E6 B# W7 w' L' w4 S1 T11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)4 F3 k5 `5 K2 b! S; o8 d
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)/ [5 b4 m* T- _3 q8 O% T
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)0 R9 }$ \/ y, n
11-20 本章节总结 (04:57)
/ J* ^ Y- d9 y9 d& f6 Q" i) I11-21 作业节6 [( j8 H5 a9 b g+ G. D
11-22 作业节) o: n0 m, M' X- A) }# e. I' f+ a
& z; Q9 d1 R0 k3 {* ]
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