9 ~/ p' D% j% s
/ l8 q1 p# z. ?: I' d
〖课程介绍〗9 i8 o* V* E2 i% B7 g9 }
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。' J$ t b$ k6 P& w) J
2 q& t! B3 _' v6 Y; p) n7 }〖课程目录〗0 v! V7 J+ W# T3 {& Q7 a M
第1章 初识Flink
6 D% G6 I3 n2 N- J: w1-1 课程导学 (12:01)$ [# W; x/ E5 |& S8 ^8 G
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）
+ D) l% N3 Q: `1-3 课程目录 (01:28)
0 G. _6 Z: f& x% ~6 S1-4 Flink概述 (12:52)
; K" _" @2 W1 Y1-5 Flink Layered API (05:13); u' u* h, K" _& J3 ^
1-6 Flink运行多样化 (04:49)
9 _ A3 e7 M$ J) z9 F* y1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
; F4 Z0 S& x/ {& {3 ?; ?1-8 Flink Use Cases (03:18)# |$ \- E: q, ]# [6 h$ y
1-9 Flink发展趋势 (02:12)! O" H+ J+ |' c6 r2 u
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)9 G8 q3 a" \5 Z4 l& R' V
0 s) k% \* ^9 J/ j第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
/ _9 g0 }* w& e8 T2-1 课程目录 (01:36)" n9 W2 p6 S; j/ y8 O2 z
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
" y& ?7 a/ i& r9 b9 C5 ~ {2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)3 Y6 g. e. f) C" z- j
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)- h, J2 L* q2 [
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29): S% v4 K2 Z/ c( M. c
2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
# p8 }: t2 M4 E, Z6 y7 k8 T) [, T2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)' |, e. l4 t' I4 |: C
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
# M9 t% \4 X. Y2 Y2 S* b2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)
! K" g/ z! O5 m$ t: G) Z/ m% G2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)
7 W8 w+ \, Q; ]9 O2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
; W8 v8 H3 X/ c: } W2 @2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
7 [; E/ n0 H! q5 ^0 e2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)
t; i: e9 P3 l* O0 G2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)) a3 K9 H/ K' D# C, q
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)3 \' w# N l/ |' t
2 f( x, P+ X4 D3 d9 O
第3章 编程模型及核心概念. T) b( k) G# `8 C# D" [/ g2 l
3-1 课程目录 (02:05)5 B! c$ k; X8 G# i
3-2 核心概念概述 (05:19)" G5 L% k: e7 D1 P# j
3-3 DataSet和DataStream (05:59)
& V% j' P2 I, Q$ |3-4 Flink编程模型 (11:33)
: ^3 D: F8 g: ~4 J- f) ]3-5 延迟执行 (04:00)
4 S7 }" m0 S Z- h. R; m- O# U3-6 指定key之Tuple (07:15)7 w/ I7 Z$ B5 Y$ u2 ^' a
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
9 x& A2 o2 J3 s6 ~0 f3-8 指定key之key选择器函数 (04:29) M! f9 z- S' L5 r; ~% `
3-9 指定转换函数 (04:58)
3 o J' s2 F4 t2 T3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
1 D* C: h3 D/ E# f$ H% n }: c
' E F0 Z4 B5 G& c. z1 E' B- r C第4章 DataSet API编程
1 e- Q( H+ R1 |4-1 课程目录 (03:03)- M' \; o" t, Z3 M$ ^ ]5 \
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
# h# t" S$ G1 H; [4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)% B2 S' g0 j. _' a! ]% X
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
) `$ Y9 I, A# L4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)5 C- S9 e$ X+ m8 d+ F: o
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)5 e3 g; N, g" y6 h( k6 S5 ^
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
* k0 [' p) L6 d/ G. w+ }5 f) _4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
( x( Q# g6 s! R) N ^: z+ [4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)1 b0 M& Y, z9 M, R# n! Q- F) ~
4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
# ^) `' z% k7 N' `4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
! ?; X5 N- n" p- T6 ^! P4-12 Transformation概述 (03:24)
5 S3 l6 |% Y5 ]( a4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)0 v4 k8 l5 b* D& F; D
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)3 l" R& `% [. R8 E0 B$ i6 _, u# O l
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
K' W5 I" \: x; @1 B$ `4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
0 s+ |7 ]8 [( u0 z4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
& D, G+ f/ m) d" h( Y4 t; E4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)6 I" o3 b8 `: ^# c1 a0 k* U$ T/ O0 L
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
7 Q9 s3 G0 ~ @/ K( z, f4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)
% V2 s8 K, A1 t4 s- o0 e" [0 E4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)! _9 _9 X4 x# V n4 B
4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
; \5 O8 @8 c3 l; n4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
! y& _0 @. _& `" g0 \4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
, A0 s, H8 o/ F5 y4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
2 Z% c2 _( H( \4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)/ ^/ D) o; d ]/ M) v
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)0 S! G4 ~/ I. Q' G
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
0 K9 g- |. j. p& k/ S/ [" r4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
$ Q# K; j2 u$ |! B8 Y, G* @4-30 Transformation小结 (05:56)
5 N2 u& J! D. o- u8 V- s! x( e4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
1 e5 k v. E1 n7 S' N1 w4-32 Sink函数Java实现 (03:10)/ w: c* }7 R+ d$ [( f
4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
/ F$ L$ L, ^; S2 b3 @+ A4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)$ ?* T. q0 j* f5 O/ R9 J
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)% y& y& c8 K! M3 s, Z( I
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46) [; ?1 S0 T3 G3 Z# O% ]' r
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
& _8 B* p, P0 C. s [ g4-38 本章节小结及作业 (04:58)
/ T8 n" I2 ]/ A, W9 H% B
- A) R8 j/ \- f: r6 S: ?4 H第5章 DataStream API编程4 B- k+ w: ]0 n4 u4 D
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
8 e1 P3 D- o$ d# ^5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)% E$ x+ X# H+ s: P& o# X" N
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
8 [- D( d5 J( m9 J8 y$ }5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)" ]+ v- F Q4 l( J
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
( r# y# p' u- S1 s5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
' t6 ^5 {% W0 I3 l5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
1 o/ ^. P- c# p; t* l5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
. [1 b: Y# K$ k9 i5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
5 k2 d" K b1 N ~5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)( E2 H# J4 G& x4 f6 Q6 I
5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07); W- F; K9 g& V8 E& H& q: u
5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)) ]4 M @: S$ W. W# t2 j8 M0 e# E
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
+ @8 ?% m. u) S( c0 A5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
+ I' g# v7 d, j- c' A" A: G& E8 J5-15 DataStream API开发小结 (02:58)( W( E" ~$ g% }' c
5-16 作业节
2 D# M+ J y3 I5 x9 R. D( S7 _ i: l; {9 \7 v9 T. I
第6章 Flink Table API & SQL编程% W" q) q4 L% G2 y; N( J
6-1 课程目录 (01:48)
8 o, g I# q% {3 U) ?9 Z# Y1 B: y6-2 什么是Flink关系型API (09:05)
7 ?2 Y5 {" \" U. c4 I+ j& O6-3 Table API&SQL概述 (06:04)
/ C) c) U. b* _3 g3 g' d' H4 x6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
3 Q9 c/ _6 M2 j3 | g6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)) | r* ]( F% i/ d+ F. K
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
" n% x# L9 x4 n; _4 C* L3 S' `+ d% r8 r7 ^7 |+ ^
第7章 Flink中的Time及Windows的使用' D) P$ T1 _+ R6 U3 k6 i) ]* {7 {' d
7-1 课程目录 (02:21)' a8 X/ l% _9 S/ E
7-2 Processing Time详解 (11:21)
+ H1 ] N! s0 i0 k7-3 Event Time详解 (09:35)
& k0 e: K/ k5 z7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
8 \9 U3 g$ t# o3 A/ g- U7 N% ~" ^7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)1 [, o- E; X# Z y
7-6 Windows概述 (07:00)1 U4 K. x( G2 M3 o/ ]& O4 v) o
7-7 Window Assigners详解 (07:16)! @6 X" m! }: @ W1 r) q0 b' ?4 x
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
, n* e; j: D) t7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
2 h% a* y- @$ U. q3 T2 c* |* J7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)
" z7 y( F, p% Z0 ?: G7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
( b( ]8 V7 c! o4 g" `3 l7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
1 m$ T& @5 t; r" h6 _" i7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
3 y% z, {$ S7 j' s" n; r3 {7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)8 I' B8 J7 ~: m- Z2 _+ _+ `4 u- [( G
7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
' I! f2 P' O7 u4 Q* K% E5 }7-16 Flink watermark概述 (02:32)+ z( s* A8 k" O; b v+ e' z8 O
7-17 作业节# S7 l6 C7 t( Y
7-18 作业节
: d& i+ W' Q0 P: ?2 ?4 j9 s8 M4 B1 P/ X2 k" C H9 Y9 P/ `
第8章 Flink Connectors4 s( `- T# A5 v/ v
8-1 课程目录 (02:16)
+ S6 I4 i4 s9 }" p# }8-2 Connectors概述 (03:31)8 X/ x4 X) H3 k1 J% W; ]
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)% `* `. a+ s: G& d" l/ w
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)4 o5 f+ H2 y6 {' u
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)- g6 n8 {8 O8 [: ?( q# e& |
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
. a% i- F+ N! \ S7 p9 Q, T8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
, y" L* S' v5 P0 X6 |( K) \/ d# S8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)$ v* t; R7 T/ T: {: f5 b' l0 F& `
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
2 m: X5 h1 X; S0 {: v8-10 作业 (01:06)6 `" Z/ ]# ?0 V/ @
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21) u. g- j$ n( @8 v
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)3 [9 F% |. p$ k5 t' n+ n
" L; l( N+ N% s, v. ?' ^6 v% a0 u
第9章 Flink部署及作业提交
7 _/ U9 L' r4 E7 i' i9-1 课程目录 (03:06)
) u# G: h/ k: J9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
+ Q1 L# H! @% W6 u, K0 R% y+ K- f9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)9 V& l" O; ^7 m
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
0 E! V. L- y/ T/ _/ w5 |. W# m9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32) k1 G% T7 w0 e/ C! x
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)% M) n3 K4 \6 l8 _4 \) |
9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
% J3 `& [* Q. r% U/ w8 m& v- h9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)3 M+ R! `. f. d3 {7 w
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
% @ q w0 Y$ A! c- X9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
8 n* z4 [( B/ q. w9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
- D3 A F0 R; J% M( r9 p5 i9-12 本章作业 (02:24)8 Z! s- s9 Z' k- X" A8 b3 b" Y
! B1 H* e- C" W) _+ w第10章 Flink监控及调优& b, ]" c6 a+ k& M) z
10-1 课程目录 (02:21)
( r+ c$ o \- E3 N1 f( \+ \10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)6 D6 w' U X4 S# i3 Z2 x
10-3 HistoryServer的使用 (03:13)
2 S) R" Y3 {7 S& Y* O: ~, ?/ P10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
/ t" M* u* E+ `/ } `7 o4 n10-5 Monitoring REST API (04:11)
+ h s$ _& ~0 Q9 E5 G( ^10-6 Flink Metrics (10:20)
* z+ f: J* F* Y5 s' m) x10-7 Flink常用优化策略 (09:11)
6 k7 W$ {6 Z. A4 T1 r! D
0 c5 w% H7 i! |" M) L: |$ G# @3 D第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
# D# j7 X$ g/ ~$ B11-1 课程目录 (00:56)4 [0 O& ]6 J- p8 ^9 x# M
11-2 项目背景 (04:27)
: Q% w' i/ `, M( q# F2 o11-3 项目功能需求描述 (03:46)9 E3 @7 \6 s6 z' J4 C' }
11-4 项目架构 (04:00)+ ]4 ^' h1 V" y& O2 s2 Q
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)" A1 V0 K) O6 ~0 p
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)$ E o& s3 a) c% r1 K
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
! \: }" Y& t& w: G7 U1 Q' b! M5 r11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
* X( d4 x9 d4 k5 i, P2 S) b11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)4 F1 V6 J' T6 p5 \' E% h
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
8 l4 m% d4 r4 k+ _2 A/ O11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)3 ]8 k/ u# o3 y
11-12 ES部署 (04:25)3 k1 @# d i& Q' h/ O7 z# d
11-13 Kibana部署 (03:31)
+ w$ i& k j9 T: F11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)% [' L2 ~9 w6 g% [9 C `* X( u
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
$ A4 P8 _. F* j8 r* g/ D1 m11-16 第一个功能作业 (02:02)
- }- R/ a: G! n9 e11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)* }7 M& ]9 a9 H! e
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)1 g; \% @' ?/ W) N4 x/ f
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
8 `9 F( _& U6 I9 W! b2 b0 @11-20 本章节总结 (04:57) k$ }; z* d5 H1 T& s0 d6 e% V
11-21 作业节- Z7 W8 ^" s& j* W7 K" ], @4 ]
11-22 作业节/ |9 B3 w$ @4 @ W3 {# N7 ?" Y
' W% u1 A: ]6 E5 W9 j, @
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