3 ^( p& [# [( k3 M% B4 R1 L0 i" u7 _8 C
/ p2 |0 @* ^( _% Y( g
〖课程介绍〗
3 A/ d6 \: e0 U& j8 ?3 \; [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 K- y! W$ Z1 s9 C7 m7 W! t
4 E( w( ?* u2 R
〖课程目录〗
3 z5 Q* B( ?; h7 e第1章 初识Flink
9 J C' w, M/ {' @1-1 课程导学 (12:01)' u, `+ Y- n7 d' n# ~& d
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）
1 ~5 p+ H3 d: N) ]8 O1-3 课程目录 (01:28), E8 B. z2 H7 C2 o: O
1-4 Flink概述 (12:52)
7 ?' W0 C) v9 B# Q# {9 A1-5 Flink Layered API (05:13)
; F& M+ `3 H0 x4 _1-6 Flink运行多样化 (04:49)
2 ?- x4 I! T. l; {9 c1-7 业界流处理框架对比 (03:21)' w# \- A0 F2 L' N* c
1-8 Flink Use Cases (03:18)3 h4 ^' E: j4 k0 W' Y
1-9 Flink发展趋势 (02:12)
7 M0 d( n$ z9 Y9 \% x! F* ]; p% B1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)+ o; T( {; \) n1 _- P. k! k
5 y- q: \4 d3 q6 _5 v9 n第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 : X8 c+ t3 Z3 ` e( R( ?
2-1 课程目录 (01:36)+ i- \0 `1 E7 L' Q% q
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55): h: T3 \' J3 {% j9 d" f
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
' q2 B: a( b- _4 F, [2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
( P* \. p/ o: p- B2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
2 @: Z, y; ]; ]( P' k0 o( |2 t2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
4 E* d. Z2 T3 N* @2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)2 D3 H! d5 Z# j# h& w: j2 |6 G
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
/ G$ U" w1 u* {' ~+ |, ?. H' [2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
3 E, h! Q' S3 O4 k/ Z2 [3 h2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
" c+ ^2 _9 ]: } C2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
6 L& ~" }6 q4 v$ K8 k+ t: l9 r* ~2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)3 L2 I G$ t* L# Q
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)3 h4 H, C. l! V/ v
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
# F. U& J) }5 n2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)
1 E) ~3 N# o ]7 W. v* ^/ r8 ?7 F$ Q. T W, T& t
第3章 编程模型及核心概念
8 O1 r9 N, J8 n3 ]! X! R3-1 课程目录 (02:05)+ t8 f/ H4 ^, D5 I% o
3-2 核心概念概述 (05:19)
$ D* r' U- t7 X: A3-3 DataSet和DataStream (05:59)" G) y/ n: ~4 J1 r
3-4 Flink编程模型 (11:33)* h( o, q% N2 C! R0 d5 ^! g
3-5 延迟执行 (04:00)
4 ~' c: G: Q8 S$ Y5 r o3-6 指定key之Tuple (07:15)
7 D P. ~& f! C$ t* f% I* B3-7 指定key之字段表达式 (15:04)0 c/ v( b' ~3 ]& @* C# t
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
7 e3 {/ ]$ w; v% p3-9 指定转换函数 (04:58)% M: {! Z+ ]7 W+ @
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
6 N1 V7 p: b' G7 J
+ m2 Z' U. J3 V8 l' P9 g) M第4章 DataSet API编程% d& `- ]% u. \/ k
4-1 课程目录 (03:03)+ f2 W; ^2 T& Y) v
4-2 DataSet API开发概述 (08:26), O H8 r6 [1 {& h
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
" g! ]- a5 e* @' @4-4 Data Source宏观概述 (05:39)$ |; N% f4 ^3 i9 V% m, i. B
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)5 D. z8 z0 t2 b1 ~8 w- }: k
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)9 x. T5 [$ L* X$ B3 w* m
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)5 _* B% I( S. h" m
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)' u; I' L% o- R: Z' s
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)7 X7 `1 t a) r$ } X6 ~( w& m
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)% q/ X" x5 h, P* V; E" w# ^1 w
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)% M0 T; @ l1 C; }; Y% b
4-12 Transformation概述 (03:24)
4 h% p: D! e7 T) C3 }& j/ j4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
# u4 L7 [8 @2 R4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)& u+ J p5 F! C' j- \# c
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)( k7 D: ~! b1 N
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
" O: M7 W3 x% Y5 f+ G& q4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)& L3 R1 k" ~: o7 B2 y4 L3 o$ E
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
8 c5 J2 u& E7 b i# Q4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13), I0 b% A' Q: @: i& h4 b
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)3 D, F6 F) { u: T/ t
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
8 U+ v [5 i& i$ q6 U' u0 Z4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
' s+ z9 d" v# L; d' p9 b% h4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)+ y9 e( o7 x7 p$ `5 S$ X& l! `
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
; U; [, q/ v1 d4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
+ S d" z4 Q1 K4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
A% ~% ?7 A/ k' W: s4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)4 X7 h7 S ?9 |( R
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)- N: M$ C- Z6 W( B3 V+ l: r
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)9 W+ V2 u9 ~8 C7 @
4-30 Transformation小结 (05:56)
2 ~% X a# k2 x# s, [4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
& P8 v1 C6 M! i4 z$ x4-32 Sink函数Java实现 (03:10): Q, ~/ f( F' s+ H
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
$ Z* h3 d9 j* z: C2 \# k9 I7 c- z4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
2 u; r4 i3 }. J+ ~4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
2 R2 s! V# R/ S4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
9 p3 D y1 R) ~ x4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)6 _" t0 n# a0 T. O
4-38 本章节小结及作业 (04:58)
' r0 [$ |, t& M% ?
) @- N, I1 W) o" Z& M+ P9 H9 K& u# B第5章 DataStream API编程2 D9 B" ~( O/ T
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)2 x+ u! q0 H2 ^5 R' i/ r
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
/ T7 p# n0 d: e8 ^+ [, t$ P5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
8 Z* T* u1 s7 r4 ]9 v! U5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)( O5 }* s J0 n
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)! [. O7 W, y" W0 g9 a
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38), h* P: } P" D3 v1 {4 z
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)$ g7 G- { b3 l4 S/ Y
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
5 D" e- D; ~. |5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)" k- z# h- C2 J) o9 Y6 Y
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)% b( a; u5 v& ]6 B: l
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07), o" w6 e5 ]0 i( B/ [" L4 |8 a& r2 s
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
$ G3 T4 y; [6 L) A5 v9 \5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)" y& V0 F( J& ]/ ~6 w
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)$ e2 w V( x$ g3 z& g1 O9 w3 H
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)2 K- ]5 \, h. e7 {3 e
5-16 作业节) ]& y0 |2 B- T
_5 \- H) T# a7 U" i8 k
第6章 Flink Table API & SQL编程
' p4 J' ~& r+ Q/ L: ^" U* `6-1 课程目录 (01:48)
. ^" h( k) f8 Y5 b6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
8 K5 X" D# ]# j8 I- f2 K6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
O! R) _# x e6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
" P: [. D Z5 t* F6 D6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)! p6 X( n, _2 x. p- {0 i! |# t8 U
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
( O) _4 ]: d5 l& i% C
3 B, {# Q8 I- v7 [+ @0 M0 L! y7 L第7章 Flink中的Time及Windows的使用
4 u ~! g& l( g: @+ f. U+ d7-1 课程目录 (02:21)
3 _5 j. P' m6 T& |8 Z7-2 Processing Time详解 (11:21)
5 I% p* W# i; t0 P8 G. x |. W D7-3 Event Time详解 (09:35)
4 V# Z7 e) `) ~: B7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
9 _ S: j+ s5 h1 X0 c# n/ L7 S7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
0 \; B1 K8 q5 s2 R$ j; C; J7-6 Windows概述 (07:00)
6 z/ p2 U/ S2 r s0 a- ?' Y$ i7-7 Window Assigners详解 (07:16)* E( t# i- E7 O( u( A# t
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
6 H7 E- o+ I7 Q! E% J& l' ]* h7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)7 o( i" t: d$ l/ G# T! A
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)) G" D2 c/ `4 i2 e/ t3 o p4 F
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
, Y% D* w0 K2 o( T& y7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
* n: a5 `6 s2 O: {0 L1 l7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
3 x! g! \$ J' x6 Y9 s- `( W9 P7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)* w4 X/ @2 F( G# T& I5 O
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
0 F2 O6 ?6 h9 ^# F& A' r4 Q% B7-16 Flink watermark概述 (02:32)
. Z0 _6 T" k4 [% c7-17 作业节) h3 R% V+ L6 \4 q
7-18 作业节
8 }% b2 U( w) V" E& c+ p) |% f$ b! c& {0 Q# C* g# u
第8章 Flink Connectors
# A k' n; u2 C/ s1 J$ o8-1 课程目录 (02:16)
# x: z4 @3 _+ B- @" g3 c# S7 J8-2 Connectors概述 (03:31)) ^- j. {+ Z' Y4 T* G/ ]
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
4 T% ^; m2 J5 Y3 p8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
' Q7 a \+ p) b) [# l! Q, x9 J& M- D8-5 OOTB环境的使用 (06:43)' ~& [. V7 M( O% ]. ?
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
( g4 Q+ Y. B% w0 Q" N# B8 G# A8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
; F" O$ T4 h" D' E$ ]8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
8 ^; z- I7 @" E. m3 A0 b0 e8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)9 l- ]2 m1 o# V4 O4 |4 L& G, X
8-10 作业 (01:06) f8 \0 t, F: j
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21); [% w7 v. _8 j1 ~. a# |
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
) W& w+ r9 _# |3 R& o# D& R* k! b( l' _5 q1 G% \
第9章 Flink部署及作业提交
e3 s9 y" @' D5 K6 Q$ f9-1 课程目录 (03:06)* {' [8 G2 V/ j. [5 t
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)" G5 A, o& X) }
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
* V; o2 S: k5 i4 H. l8 x9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
# b8 V% Z( S/ q1 h+ S, T, L3 L9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)$ S4 t! @+ \$ j, s( g8 o
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
% x5 m+ X/ Q: E& r c, k9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42) B1 U. j" Z) w: X, Q" M
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
, u7 I* g* @3 |+ w9-9 Flink on YARN作业 (01:13)/ F: f( I6 Z: C1 S3 m7 l P" L
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
) M, d6 S1 H; w; D9 {8 G* l. f9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)+ Y- o) o4 a# M0 f2 M2 {* ]* G
9-12 本章作业 (02:24)
6 @) q' N8 Y! i1 `: C, S* o" {- L' u: R' y/ J! m
第10章 Flink监控及调优
+ I& p& g% B3 C# R/ i5 ]' ^' w M10-1 课程目录 (02:21)% s! Q* K1 g. |3 m* m
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03). M& p3 w+ u& l% V* f4 M P7 G
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
9 K& M7 l2 L( S$ a2 w' \/ Z0 L10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
3 J8 H% f) K+ u H6 _10-5 Monitoring REST API (04:11)
- G# v" L5 k2 X9 ^7 [) q+ B: V10-6 Flink Metrics (10:20): x n, h& K! G. A
10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
% t" e1 Q( ]1 R5 e$ r/ y# t' S; n: u
) W& X! L# K% q( Z: W. B* W6 T第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战+ B9 H/ g S* ^9 g' U: S0 M
11-1 课程目录 (00:56)
6 O; R8 z4 P* o0 `5 Z$ W11-2 项目背景 (04:27)0 o! z1 F5 ^3 Z0 `, b9 P
11-3 项目功能需求描述 (03:46)' J1 Y/ o6 k4 i4 m* d+ J5 w
11-4 项目架构 (04:00)
. l7 `. ?! T/ B, i# ^& L, {1 S7 P11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)6 h& ?. d E+ }7 O" t
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
" L8 I( x0 M6 g# ]0 V- }! g11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
1 H7 j. \/ Q9 O- ]4 b11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
( U) s* q4 x, i+ L2 G11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
- j4 u# x; |# D5 w/ G+ t: |11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
. B1 a4 I2 a9 e5 S/ W% }& a11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
4 ]7 K% \/ N. {9 I5 g" Y0 h1 p8 j11-12 ES部署 (04:25)7 \ j/ T9 T! K0 A& y/ N
11-13 Kibana部署 (03:31)2 M, Q( E3 p& w
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20) ?3 N" A- M, m6 _$ `) u* {8 O
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
0 T, [$ a. @) z5 I2 N# g4 ?11-16 第一个功能作业 (02:02)
. E# [( w- y5 U) s. P/ b/ v11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)1 e6 s& Q! J) ^$ ?/ c
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
& o' i8 V4 {: f11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58) J6 H1 m; N% ]' Q* K. V
11-20 本章节总结 (04:57)
" L, y- I3 O5 ?- F% F) L11-21 作业节
* d5 M8 l" X8 E. @4 n+ o; h& J6 m; m11-22 作业节* T/ a$ V) i3 s* L" k8 F2 Z @4 Y
2 J' z4 G! I. d2 n〖下载地址〗2 Q% o$ q# S/ `1 \2 j* ^+ q* u, P' g
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