5 s5 t9 A9 E/ i2 J5 ?( b& d) v
5 ]7 m) w( K/ r4 g# g: u〖课程介绍〗, s4 H& v7 g0 r& o% T: i- f q* s, G
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。
/ ]8 N( `: }! K" s' w$ z2 e1 _- A1 q$ \: P z7 w
〖课程目录〗9 }9 s7 d5 S( d
第1章 初识Flink
" T4 j! g+ L& b5 X1-1 课程导学 (12:01)
9 [' ^& s+ z, @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)
! w0 F0 l5 `0 O# K- n3 b1-3 课程目录 (01:28)
& @' G, o, D& K" V* }& Y3 V" C1-4 Flink概述 (12:52)
- z3 F% X3 O) ]9 h1 P+ G1-5 Flink Layered API (05:13)
# |+ w$ O7 Q$ K" W, {- H& U1-6 Flink运行多样化 (04:49)' p0 X2 [1 F: k: j( Q1 o
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
! a& S6 a8 L0 ~6 b1 V) O1-8 Flink Use Cases (03:18)
& C. b d( Q1 T. L, O, P8 G1-9 Flink发展趋势 (02:12)# f- M5 _3 m! y
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
% G3 t( v1 Z3 q- w9 h/ k/ h! n+ X8 V) @
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 # H" L7 @4 U0 n
2-1 课程目录 (01:36): t5 Y# Z' @( Z. m9 o2 Z& k
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)9 {; T3 c5 O" m+ t( i( l
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
- t$ o( @$ C9 s* y3 q! b2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
. m, x. y' z" q1 k2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
& Q; S' {6 O% {; Y2 O2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
( y n. v: K+ t& u, d2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
: k/ ]0 B) t; _3 y9 p! A2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35). P" G; R. }+ Q% I% [7 Q
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)- h$ z% M0 u2 `7 _
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)$ M6 O) h8 ~) ]7 L2 o; e
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
1 I; ]) X! u* w6 d6 E1 B& @: c3 _2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
; r% \+ }# G$ D8 g; [! e7 P3 [$ B% K2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
; J1 L% x- r. N: ]2 Q) B2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11). h' t+ F! x4 X0 A& e Z
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)- I3 g* ]/ ^6 t6 O' x; N
g0 S3 _* i8 Z8 f0 C1 O. h8 G, \第3章 编程模型及核心概念7 e; H0 @0 j8 h h1 g/ S6 C
3-1 课程目录 (02:05)4 l' d& a5 a. q, H. o8 w* Y
3-2 核心概念概述 (05:19)
2 a7 I0 `/ I$ f& r0 D# |: G3-3 DataSet和DataStream (05:59)
3 k$ \4 A& q' A! K" D3-4 Flink编程模型 (11:33)
5 R7 b; P) s# }5 M* n3-5 延迟执行 (04:00)( _; \$ P6 p7 J; G6 A% C9 v" ]
3-6 指定key之Tuple (07:15)
; x8 x7 }4 B: s, p: ]; m- u3 D6 E3 n3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
- y9 k7 |% U* f3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
( `5 O; h8 f) @, c3-9 指定转换函数 (04:58)( O. a9 t. h# c& S3 \9 O' V
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
/ t' \1 N' h8 e* b3 F I5 Q! T9 v
第4章 DataSet API编程
3 t: z* X4 i' U5 G# {8 @; e) e- g4-1 课程目录 (03:03)0 i* j$ F. |. J, v7 v. i
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
# k4 M& Z/ S9 y4 ^, S9 Z6 J1 [2 B' l4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41), B7 \, Z! I: @+ ~. B- S5 u
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
+ ?2 @; @0 b5 U$ q1 }. P4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
8 g k9 p1 Z4 { X" i2 f4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
( _8 C" n6 C1 v! G4 _4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)6 V2 n2 V9 ~5 A' a9 l5 ^& ?
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)" h. G2 W+ O" m% d, E
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
+ Q) H5 U# N# M) ^* P4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16); n) }7 n' l- A. h/ _
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
" M2 X6 ^( m5 B8 F4-12 Transformation概述 (03:24)
" l& |$ e/ ^6 [% _! B6 C9 ^4 Z4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
" G0 W' i5 q# K4 D+ i5 y- w9 Q4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)( t6 f0 t( \$ [. @ T0 w2 v
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02): H6 m' s8 o' l+ M
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)" l( J3 A# S7 T" N& X( @, \7 l1 m
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)7 `: Q! ^7 d' e7 l
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
4 {3 ^9 L6 _2 P4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
% A: p. M+ B# `+ Y7 Q, |& W/ ~4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)1 Z, y. f l: a$ ]; B4 W; }& Y
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
6 c+ ^7 ^5 C3 k' _+ {9 M! F4 b4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
& y; M# x# a' R6 G4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)4 y, {5 y( B a4 S* T- w6 u7 o+ o
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)& p% ^$ [5 g( Q0 k, p Q- \
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
- u4 B4 @. K" Y- L( B/ v+ A4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48), m# u' R! ]4 J q
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43) b4 a$ r H9 m$ F9 D3 Q f
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)) o F L: U1 D; ^: r' w
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)% B3 y y, r" T/ v" k! m
4-30 Transformation小结 (05:56)
5 M% S" g; G* M4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
8 ~2 I+ g, t, ~9 w! }3 k4-32 Sink函数Java实现 (03:10)# V3 C3 J; {* u e9 e
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36), ?! j( l# H# k) U+ l
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)# s; e9 \% B: d- H
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)7 b+ e' w5 y) r$ S
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
, _$ G' H4 z8 S. A4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)- Q& Y x+ o3 T( m. f4 a) X
4-38 本章节小结及作业 (04:58)5 a: v5 p' ?. [( F7 s+ v
4 o6 V9 C" s: A' u第5章 DataStream API编程1 G9 h2 K8 c9 s1 I1 A
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)8 ]6 g! f8 k1 E
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)1 o2 e) T6 R: }) \2 d/ s
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)9 f+ O9 C" B+ p5 h6 f6 z
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)- c3 j# I" v `
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
- B+ T# j" d& e5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
6 q( A7 B7 c4 i' n( K5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
4 Y8 z+ e8 j$ _( ]+ _/ O5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)7 ~1 C2 {5 |2 k) Q% O p, K! L
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
- T; W# P- I4 X* Z- f, s5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
* \' U' U9 n8 Z' Q1 I0 e5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07); t4 ?0 Z: h; P2 t' g% Y; q
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)3 N; s# V& T$ y* c' d- _
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
6 v3 O/ L7 Q! {4 T# h5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
9 t3 M/ p) @+ z$ a( a5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
( m: Q2 ?& |8 j8 S1 x7 m& [5-16 作业节& z& Q! N1 z) u3 R E0 a
, P& j% u/ s7 [: ~
第6章 Flink Table API & SQL编程
2 c, b- j* V2 d S% S8 S6-1 课程目录 (01:48)
( y* n; ]1 V$ ~5 Y9 k) S6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
/ v2 r. T# P6 h0 Y& C' u6-3 Table API&SQL概述 (06:04)' Q% F/ ?1 z9 H4 J* @: H
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
4 t9 x8 N- R7 w+ ?, W- t* @6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)
( e0 S. H J: N! x5 |4 g6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
/ v- ?+ A2 S& ]* i" F. M7 r' I8 F- ~; t: z& h0 r f
第7章 Flink中的Time及Windows的使用" O& F9 B; v2 L# Z i
7-1 课程目录 (02:21)
* |+ N( e0 ^/ C6 T8 O0 j9 k7 H7-2 Processing Time详解 (11:21)- R$ n6 g6 H# z$ m& q
7-3 Event Time详解 (09:35)
, [6 B4 u. G: J, M/ n& P7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
) [2 l$ c6 p/ X }7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)( {$ a7 f" q1 V5 W( z, A
7-6 Windows概述 (07:00) Y U& K6 N' q9 Y4 Q6 T+ c3 @
7-7 Window Assigners详解 (07:16)6 f; k" r7 f: g% a
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
% J7 \% X3 J$ r6 ]7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)+ [) }8 `# H+ A& b4 `; R( t; u
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33): M6 r# f$ M9 T1 I {6 O8 Q3 x
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
9 V3 S7 t5 i% s- H$ ^" a. ?7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
2 ~: W7 c; ?/ k' X2 g7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)9 F8 ]: _2 P6 }3 ^# x
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)$ s# p! H( O1 z( I- b. o, |8 p
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
L0 }& [ @& b7-16 Flink watermark概述 (02:32)
$ g; F, q9 p Y; f8 B: I7-17 作业节
4 Q% P/ ~0 v$ [; q3 h, _7-18 作业节
! M/ C1 s. }5 ?) X b2 o+ X+ k* n5 W
' {8 g/ y- z6 P1 t. A第8章 Flink Connectors
6 @: r+ ?7 A( n! H% k% E8 T8-1 课程目录 (02:16)
+ e M+ d' K1 N' d% ^6 O" m3 J8-2 Connectors概述 (03:31)
) f! o* l) N' z% u+ ~0 H1 N; A. w8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)6 A7 r6 L5 C7 U7 W( k( R( p
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)1 ?1 J8 |8 ?, X, t5 a7 ?) e( ]9 l( V
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)2 v: Y6 G1 g& d$ `5 N6 ]& e
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
1 }" q' G" f2 v5 r8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
. U2 J3 ^# L! N3 X# K8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
+ C: R& }3 w0 ]4 p! [* k8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
. r2 m: U( w+ @, J' B" u8-10 作业 (01:06)( F: P3 J$ o# {4 X+ S; c, ^
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
( N, {1 u( a0 ]$ e' ^- H% [( k8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19) J K' E9 ?$ [& x& }' T
$ K7 E9 l) g3 V! [' B2 ]$ c第9章 Flink部署及作业提交
4 l6 I8 G+ \6 M! a: X5 }0 F E# D9-1 课程目录 (03:06)
4 y7 v, E) Y7 U2 e; U- A2 F4 f9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)) W7 G1 P" M) O) S$ r
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)7 V7 o1 _& N& R0 f
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
5 Q# m0 E K5 b! j" \( o- q9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)+ v% Y. e1 c. u; ^& |
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
3 J, V- c$ C& s! Z9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
; Z) ]) c* M: ]3 ?" b" u D9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)$ w7 _# u4 o/ o( o4 s
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)3 d4 H0 n1 b5 a6 m! x/ t' `
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
7 R' d0 v4 ?4 D$ w; @; f( L6 @9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)& F9 P6 l O' ?4 U4 E7 b4 N
9-12 本章作业 (02:24)
7 O3 }" s$ ]# ?4 I1 r* C* h7 d; p" T
第10章 Flink监控及调优
3 t* [1 y! F+ a( o( ]10-1 课程目录 (02:21)) Q y" Q6 t* L: R
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
1 U# {# {( s: B& i) g U10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
3 i, N8 h0 e) t* p1 l, ^+ n10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
7 j9 K; g5 B0 @" I, s, C1 ?% Y10-5 Monitoring REST API (04:11)0 r' k6 R, V# o" [: e. C4 \
10-6 Flink Metrics (10:20)
* ]# k) u+ b' b3 j5 |6 W" [! I) i10-7 Flink常用优化策略 (09:11)' t' w/ h0 I' u4 C* X
$ N9 e) _. V$ R# @8 h第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
# E+ m2 h, K f& R) G6 b11-1 课程目录 (00:56). O3 i: x; K1 l) m
11-2 项目背景 (04:27)' X' Z6 ]* j; `( o
11-3 项目功能需求描述 (03:46)
, m6 l* X, X y! [! ^! C11-4 项目架构 (04:00)
9 B- H+ _1 H% U& e1 v11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)! N* Z' {* b1 N5 z, E
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)- W' J% f; b& v" Q& ~# i5 H
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)" _8 S; n" S/ o1 M
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
. {9 V7 e. Q1 n$ q+ e% ?; d( z! w11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)6 `/ T3 B) m- a# l) t, i' l+ O! F& h
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31) h5 @1 F s) N7 ~
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)3 C" `9 a: V" g; J4 j
11-12 ES部署 (04:25)
' ~' v" s& n ^) l0 C11-13 Kibana部署 (03:31)& v+ d# J) B$ }9 z2 j3 {
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
6 z9 r$ S) a; A+ F11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
/ g' u3 A$ x4 H$ `% w0 b+ p11-16 第一个功能作业 (02:02)
1 r! d5 r7 ~) f$ m11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)$ y& v+ \7 k: v- E% J
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
7 _. y( {6 g9 B/ `& c# l0 }11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
7 [; N" T6 F/ ], b- P% r9 `11-20 本章节总结 (04:57)% I0 W1 T [) d' o8 f4 [
11-21 作业节0 y' N7 D3 ^- Z
11-22 作业节
7 ]; k4 l" A; b$ j. y' y$ O3 Q- q7 j: P( q1 c" N
〖下载地址〗" ]$ D5 e* U& w/ R& S4 `3 ~ c, M9 H
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