7 V4 e) D! K) ~& g/ H% l& F& }
〖课程介绍〗
5 |) R* s6 z+ U! u& E1 V4 x z2 K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 f! l- L9 v& r; r+ R7 P5 l4 i5 a! f; Y! _6 Y7 q) \0 j
〖课程目录〗& G1 ?9 N% K7 a' r8 i, W* @* \" d6 y
第1章 初识Flink g7 f8 h- o @6 @
1-1 课程导学 (12:01)
! p( M" }' e3 M+ W4 s- |/ \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）- }" ~$ }& y: t; Y1 u
1-3 课程目录 (01:28)% L; O! ?4 O2 P; H
1-4 Flink概述 (12:52)
- W! H# ^' B( ^7 i7 M& s- Z1-5 Flink Layered API (05:13)* ]! m; @! ]9 U _
1-6 Flink运行多样化 (04:49)( x1 Y2 f3 J( L v; A5 W
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
0 ^$ o( K! ?5 _( \3 I" T) y1-8 Flink Use Cases (03:18)
# ?. G* e7 R2 I- j1-9 Flink发展趋势 (02:12)
2 o j2 A( ]) w: O1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
0 v. g0 d1 v% c/ }# _8 N
* A3 k3 ~8 a/ g! X第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
. Q+ d2 ^# x" O: Q" v2-1 课程目录 (01:36)3 O. i# v% p1 R# r- d6 ?
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
9 j& P' v7 { i& a! @2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08), K' q7 f" I b) G* f! t; g4 R! G
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
2 C" _# {" q- O7 U& j2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
. u' v- v& K( T3 T5 m2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)& Z, _: Z- z$ y! n
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
" M" ]. D+ r/ y+ V4 R2 n2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)+ A& C# [ Z- O+ R; V" V* \
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)1 M5 `; q6 s* b. Z' m8 y3 @% t
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)/ F7 O% }# z' w4 U8 p
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)9 b3 \) A* G! S9 V
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30); Y2 k0 C! E0 g
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)# S- V( n3 }3 ~# r; A
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)6 U% y: c# g9 |9 Q: N
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)7 k/ Y. L. J9 g z9 m# A9 S
/ K" L3 V4 Z) `0 ~$ D第3章 编程模型及核心概念
, |" p% \. A) q( b4 y, n1 L; U( |! q3-1 课程目录 (02:05)2 i. @8 X6 `! o7 {
3-2 核心概念概述 (05:19)
5 P7 w% N4 w8 U* ~) r, @1 L0 N3-3 DataSet和DataStream (05:59)* H; B) w# ~" P$ w: s& n
3-4 Flink编程模型 (11:33)1 |1 [3 m+ b, B
3-5 延迟执行 (04:00)
$ p3 ?: y/ |8 ~9 `: A3-6 指定key之Tuple (07:15)$ q; |, d! }9 a9 I9 g
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
0 ^4 i6 L& W* V3 t& k B( P$ L4 [3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
* D! k: n7 J/ k3-9 指定转换函数 (04:58)
+ a6 v# G2 V+ W4 f9 H) d; K0 k- y3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
9 N: y4 {7 r U( p8 g3 z6 i* z! [2 S+ [* \
第4章 DataSet API编程. R# b8 \4 g0 o9 \0 l
4-1 课程目录 (03:03)
2 k( G- S6 x0 ~4-2 DataSet API开发概述 (08:26)8 P& k" m# E# ]4 T$ d
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41). L( Q* g1 ^+ N. m) e$ T9 h6 P' c
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
. B/ ^% t$ X) F' O% v4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
2 @) M- `$ A3 M3 E; ~# h4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)3 D: A& U6 Y* d2 Z( W8 |, k8 j
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)$ t* y" s. h2 j+ N
4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
- T0 S. ~ n9 q- Q1 e/ A l4 B4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)6 e- Q+ }2 q3 `
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
7 ?/ P2 t1 Z2 V& I/ k4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)8 h( q/ c0 Z0 e* l& ~ o
4-12 Transformation概述 (03:24)
' h$ }: Y4 c3 d' ]& o% j4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
! X+ n1 o+ ]: g% _4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
3 y" ]/ J# k6 A+ Z6 k" d4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)$ Q! \2 J1 }) I$ b5 n7 n
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)" w b1 O! G8 ?/ R6 i
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
4 n8 R/ y \1 ? i! k% @9 x4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
0 e- z' l) D1 @$ X; M, `4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
- `& @8 ~8 G _. h, A4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)0 Q3 D2 W5 L- s% h' H
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
V) }: v/ B, ?& a" x- l4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)+ w7 G9 \' D( n1 K4 _; x
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)/ H; E( a: \) w4 u5 p( c- ~( T
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
l/ v! ?% J! V! {6 |4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
! r* r1 F( n7 U/ Q4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
$ u1 M2 A) ?) `: \! L+ u: U4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)% W* u# H, H# W1 O$ D
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
; u. ]5 `+ X3 B: A9 N a4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
( y# i9 _! N- e+ }4-30 Transformation小结 (05:56)& P3 u3 l) j5 g9 d: B2 f
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
2 {: r, R( j* H+ `8 S' v! B4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
8 w+ G3 J7 _# U( {8 O4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
& b. T- M0 W6 @/ p) X4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)& d* h0 S q' X8 ~$ e6 A5 n9 Q
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53); l. b7 ^, I$ J: ~: |* Q
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)
h, U; L. A8 q& Z; r4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
' z. `4 ^4 @7 H' M/ L8 k+ k4-38 本章节小结及作业 (04:58)
$ ^6 Q' d' A) f# H: W! H. @5 f
! N6 V$ D; Y) {( z# g, D, ?5 e- b第5章 DataStream API编程
9 w" d. s1 ^ u0 V. T5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
: h: V4 U& G4 o2 x8 G* y5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
9 @" p/ |4 {3 N( B& p5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
7 A/ @- q8 |" k( p! c) N5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
+ y: i$ `; L! y7 V3 [5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
0 O& e- \3 ^) J: N( c5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)5 T, D4 u; d) [
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
4 z* ~' c' G; Z3 ^, z6 }$ ^- X: f1 v5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)& D$ u" o0 V" D* h' v
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
; Q# `* \' a3 y1 _- T5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
* m5 w; H) U+ r5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
. `% r: h- `& ], R9 @9 p$ X: |3 D5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)5 M) }+ a' ^3 ^/ w, ]3 Y
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)5 A! k8 i0 m" {) R/ M' K
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)6 P% O0 Y' T4 ]( h; c* ]( Z
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
" U/ c$ u9 T }5 c$ F5-16 作业节. j" I7 L( F3 g$ w) s o' L ~, @
" C. z9 q: h5 u" o1 i+ O7 Q& J
第6章 Flink Table API & SQL编程/ w0 S' w5 m; I4 ~4 G. _- i: K% [
6-1 课程目录 (01:48)
! e% r4 \' _( W1 I, B, j+ d6-2 什么是Flink关系型API (09:05)& r6 R' Y) N. D
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
9 Y* s2 D" ~( R8 k \) a! L6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)4 p& d! C' z4 u
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)$ [8 g1 R6 F9 l
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)+ p- h* @. y8 I0 s
& a4 I, k3 Q" }8 V& m第7章 Flink中的Time及Windows的使用) \9 H, {6 Q( Z1 }; a9 C9 O
7-1 课程目录 (02:21). w8 L- t) t" \# o. z
7-2 Processing Time详解 (11:21)
. O) E, N5 a$ E7-3 Event Time详解 (09:35)
# w& E6 n. ~' E7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
" J5 Z, D* {: _* @+ w7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)
) b. L) d& e/ Y M4 b$ \7-6 Windows概述 (07:00)
' {. S' }. r- H! l, z4 O7-7 Window Assigners详解 (07:16)0 |. r2 J2 h! x3 i
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)8 o0 N6 u+ g0 T6 J" L: M
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50). C) L% c7 a) I3 k
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
& N* k: `# J0 c7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)5 y! \) p5 q% T
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)" `% h' b) h5 C/ t) e7 D9 s
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
' P* W, H$ U% z' q9 s8 I% `' U7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)/ \* q0 L$ ]% c) N/ W
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
+ Y) M7 Q- {2 I5 D9 T1 S, V7-16 Flink watermark概述 (02:32)* [" y C' |) P
7-17 作业节
" T3 y S1 `8 e5 D6 U/ T7-18 作业节
+ O: r9 K) p9 ?2 A+ H) m" q' K2 u$ q5 S; U
第8章 Flink Connectors
8 o" Z! | g8 k2 Z( h8-1 课程目录 (02:16)1 H. E2 e2 K" y; O# }( d5 c
8-2 Connectors概述 (03:31)0 F: h0 t2 c) r9 i; x
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
( T/ W( \ ^ M2 O8 z8-4 Kafka Connector概述 (05:35); P$ J3 n% A1 x s: `. Z7 s8 F
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
8 K8 `0 K2 i$ v0 U& i8-6 ZooKeeper部署 (05:45)' S, t$ w# N9 y: [
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
/ R [/ u) d+ Z; F7 a- _8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)
1 Q, ?8 Y" ?( u# C" u4 ^& y6 Z! B+ J( \8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
' ~1 z; H: H1 K+ [, L" H6 v8-10 作业 (01:06)
4 z* J5 o7 E) I0 f8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)5 n2 Q- ^& B' b1 V7 |
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
# F5 Q# o/ l3 a. |
1 p1 P) q, G2 u/ F( j第9章 Flink部署及作业提交. M' E: {9 m7 D1 {" W! P
9-1 课程目录 (03:06)# q0 _5 K* h6 j- b$ ^
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)' \3 r: ^2 ]4 ]
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)) }3 V! b: Q5 E' Y9 }4 K; Z/ u3 Q$ z
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)5 f$ L9 x. i1 X
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
( m5 G9 O. r" l9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
8 [1 {+ `0 q/ O3 G9 O9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
" g9 j4 I; [: Z. P+ I9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)# L2 s" Z% m: b# }) r/ F( ^4 d
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)" ]3 V" R2 z- S `) H% T% Q8 M7 n
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
$ A6 t) c( E4 b9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)' t" E+ b! s( w J4 ?# P8 v) o& E. i
9-12 本章作业 (02:24)1 k# l4 b# a, [% y% A' j
0 B0 d6 X2 ^, i& X1 U) l: W
第10章 Flink监控及调优
: x; ?7 D+ d0 R0 ]3 ? p9 K8 b10-1 课程目录 (02:21)3 D0 S3 j7 Q- K6 Z
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)4 ~: M8 G& j% ?" s6 b& F
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)3 v1 O3 Y+ A' b/ o( v
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
6 O- E9 F- ^9 G q0 p. u10-5 Monitoring REST API (04:11)
% F9 W, d; A# }$ a. G. P! {2 ^10-6 Flink Metrics (10:20)
3 w" ~% H) L7 m10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
' [! D8 i, w$ n# \: A5 _1 [6 T8 v* n$ t' Y0 u
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
3 s/ ~$ ]. ~6 P* V11-1 课程目录 (00:56)
: X' V1 c) e% h+ v5 R11-2 项目背景 (04:27)
+ |: W# u# |$ Q11-3 项目功能需求描述 (03:46)
' u( W2 Y( T" F& H# W) R11-4 项目架构 (04:00)
+ O% @' q0 ~9 M2 Y* ^9 v% L11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24): l8 ~* l" n4 x. T1 q: J
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)* D8 W8 l4 c |% M! \0 j# E
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
. C! m6 O% j% W8 S5 Q11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)" o! e0 s4 ~7 K6 t2 T% Z
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)1 i. v5 f$ d5 y- w
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
! e0 l7 n( P/ I, P11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
8 |" _3 i6 W8 x a1 N) M3 V11-12 ES部署 (04:25)& {: E w$ P' c
11-13 Kibana部署 (03:31)
6 I1 w& h6 d; ]9 C! u7 L: l11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20) t7 j5 F$ h6 [3 |1 q+ h; d- L
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
( D: J3 k& {& { \' ~3 o6 c11-16 第一个功能作业 (02:02)
, u5 {. o. ]& e) k11-17 功能二需求及数据准备 (06:41): c, I8 G2 Z6 L' [# i2 e% M5 p. A
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)
1 j ]8 ?. t5 ?* S11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
7 S" N1 |$ \/ C+ [11-20 本章节总结 (04:57), y4 f; Q( W7 }* {5 h
11-21 作业节% u! `3 R1 q% }7 w% y
11-22 作业节: d$ I7 ]4 m6 l7 W! I
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