. e2 p7 |/ A- G( U4 u) f1 F! H# F- Z ]$ \
〖课程介绍〗
+ [1 c3 Q9 U2 H5 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。$ E! a9 d% u- A ^7 L; q9 k
/ E7 Z- ~" w$ Q〖课程目录〗
; p- e3 c- N7 s4 T& P: Z1 p& y第1章 初识Flink
/ A) [! z+ V& v% N1-1 课程导学 (12:01)
% E2 E( z, U, a0 u1-2 ***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）
- {9 d( l# A( L, Q( M- N7 M/ `1 S1-3 课程目录 (01:28)2 }! U* Q, H( a" F
1-4 Flink概述 (12:52)( K( b M" Z, F/ X
1-5 Flink Layered API (05:13)
. r e! x" l, B4 I/ W1-6 Flink运行多样化 (04:49)
' @$ j3 [; x4 p2 @% U1-7 业界流处理框架对比 (03:21)8 ~& R- g) l/ s
1-8 Flink Use Cases (03:18)% K+ k7 ?$ H: a: a, ]
1-9 Flink发展趋势 (02:12)# U2 v3 v! F" a: u* ?! _ y6 T. A* S3 p
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)0 ^3 g2 X: J' `$ c! S
- Z( `! d% b& `5 T# q" f" d9 U" V
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 ; F$ N8 Z: t4 p& U
2-1 课程目录 (01:36)5 Q. @! K, S, l" n
2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
% }* ]* h$ @6 L0 r. H* i5 X( d7 n2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
% |1 V9 P* J K$ f7 d! s; o- X2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)8 j7 g6 |) i; T b# k9 |0 T
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
' ^3 {- `0 c% h* L2 |. q2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
; t" {, ?. m% p& E2 C0 k/ a, B2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)( ^/ V [' h% r9 H$ |
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)# B( U2 P7 i O
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)+ e( ^8 y% A; b
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)# [8 c$ Y1 T& U1 V# ]) b
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
' {/ G2 ]4 y( ~2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
$ g, B) U; z9 l- ], ~2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)/ u8 u3 }" t" N- _
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11); B# _/ T2 q. l$ n: ?1 t
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)4 M# V3 P/ A: J" V1 O: @6 h
* F, J' s: E9 s6 u% k
第3章 编程模型及核心概念
3 X/ F% a" [/ l! k) O3-1 课程目录 (02:05), g& d8 D9 y S3 z3 Z J
3-2 核心概念概述 (05:19)- e2 P1 O5 a( N2 S
3-3 DataSet和DataStream (05:59) ^8 C: g8 i, Y* n+ l8 j
3-4 Flink编程模型 (11:33)
' g4 k/ }! R9 m/ f' O3-5 延迟执行 (04:00)) p$ r" C+ Z' [& f S
3-6 指定key之Tuple (07:15)( l5 W- |& y% y9 T0 v% T: f: I
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
3 n9 U; M+ I+ s8 C N7 [- l, E5 H3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)& |" x7 G9 \2 \% k9 ]5 X
3-9 指定转换函数 (04:58)% u3 J1 `# a/ V) T+ A* F
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
2 Q: F8 p# d$ L( D) G# @# R% H/ H. X6 W0 I
第4章 DataSet API编程2 r* ~: E, l- |) W" y) ~
4-1 课程目录 (03:03)$ f* _2 u: O8 v8 I# w9 B
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)+ n, z+ k V0 Q: I
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)4 A! ?0 }& N6 I2 u
4-4 Data Source宏观概述 (05:39)# v- a' |3 D) E( [) ?/ v
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
4 @! I* d0 |. _4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)4 H' x' K9 O6 p/ R* W' v& C! R
4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
8 Y, E1 U. C, j. R: o7 A4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
: `6 I0 Y' u+ f0 p8 I4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
$ K( E% c. g% c- h% s" O4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
/ V9 `, |" W; }* X2 R4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
! \# j2 ?3 @' l2 @" P/ S4-12 Transformation概述 (03:24)- B+ T; ], O+ Q0 q. U6 U* Z( H0 z
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
- q j n5 ^* r% Y2 b4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
: j q9 _1 s- q8 l' W4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
9 a- c* L6 y1 I( z# f2 O$ k. d4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
5 B4 M/ k* d* A! @* P) d/ w4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
$ `9 G+ y/ S" z! G; e) q4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
1 ^6 x, O$ b6 {, s: K4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13). F2 j* k5 e( q2 U* O1 i/ N
4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)+ N3 S7 S. m g0 Q0 w4 s3 I! H
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
& }6 e+ l8 V1 n( n2 P8 s" T d4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)
+ I+ L3 ?/ J1 f7 z4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)
7 o5 G# z; S$ j5 H- M9 t4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
( ]3 J9 f0 C" e9 |4 F4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
$ @( y7 J! G6 Y4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)" ^9 Z" x/ b8 F# E4 f2 f( ~
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)8 ?8 |3 h! U" z% X* C
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)7 C3 q1 J8 w: ^& n
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
0 G5 {' J8 l1 c k4-30 Transformation小结 (05:56)
& o1 K, q& @9 q0 J! c5 k4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)3 ]3 P3 O/ M; |! q: E
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
: g! }9 |7 ^% T9 x* V% d o4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)) w" H8 N- n) {9 B6 c0 e2 w$ s
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)5 H3 ^0 P0 N3 V, U! {! n. r; I
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
8 I6 m, y. f$ K4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)1 S1 T5 q. X: I5 h; J
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)4 M# H( B$ t3 o) ~, y" ]; x
4-38 本章节小结及作业 (04:58)4 N( L2 V7 l0 h4 W# }
3 \& X2 A0 u1 r/ T" v9 P
第5章 DataStream API编程
$ Y' N4 p2 C+ r5-1 DataStream API编程概述 (09:56)( M6 r7 b. |; n: O; V7 h
5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
& N7 Q, I g9 x U2 ~5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)7 C f t( k) U
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)
" d* C4 V" U h l: w; N5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)1 ^9 f9 D& J8 d# [5 L
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)/ T- o5 D7 o0 y. ^* }; N% j( ]
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
* i5 b& M: I& e8 {5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)' l) B3 i8 r5 ~$ B
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)/ c6 G7 ]' L5 a3 S7 ^/ F8 {0 A/ s
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
9 y$ y' a1 g+ X6 r3 r+ u6 [5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
: K/ d9 d: z5 m# ?/ d5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
' Q/ q4 E/ H+ r$ L5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
2 O' V+ C# X7 N5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)- x5 V+ b- o* z9 n% a' y
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)" F, Y) K# ?, u, B4 j3 Q9 Y5 q
5-16 作业节0 T/ n) t4 b, q) E1 R- [+ v) x S
$ r# B* t @; G1 X% l% l$ y
第6章 Flink Table API & SQL编程
: J; T& j* Z0 B# j, U f& f9 A; d- Z6-1 课程目录 (01:48)6 z/ r# M+ U5 E3 \6 ]' |
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)" ^; q# h" ?6 R, t6 ]2 F$ z" m
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)" f' h1 K2 s; c- A
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)0 y2 i( P& ~8 ?/ z$ M; }
6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)' ~- \0 I* D9 H
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
/ a" ]$ y5 n0 C* x9 ?, L* H _: ~6 I( m/ Y5 p3 Z
第7章 Flink中的Time及Windows的使用8 Z+ i* [5 c0 j$ G
7-1 课程目录 (02:21)
+ w+ E7 E1 u" e; c* {8 z7-2 Processing Time详解 (11:21)/ r% I; v6 k4 V& F
7-3 Event Time详解 (09:35)8 c3 N i! C* R* a! r6 r* N8 [ S
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)$ A' E& q/ v8 Q. p2 |
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)1 d0 G* r. K6 n2 ~
7-6 Windows概述 (07:00)* t& \, O* r& D( w! g
7-7 Window Assigners详解 (07:16)+ D3 R) J) d9 K
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)+ P6 V) @( k/ V3 y
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)8 q; U2 C2 [: T: Y% p0 s
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)3 z' R" Y% q4 x
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
5 ~& h2 `: N* l7 s7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33), |/ E& V/ X f2 b/ @5 k8 \0 v- Z
7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12); ^8 t3 k! A; k, q
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
6 J5 y! u! D9 L1 \* o7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
, \' q! u0 a0 d* ~ k \) A7-16 Flink watermark概述 (02:32)3 S" b' E8 Q9 L5 b3 K
7-17 作业节, ?' b$ v! O& E: l0 B2 V
7-18 作业节
; T/ z2 x4 q$ u# j6 L6 d4 r& p) q' o! l1 ~4 W( W3 Z
第8章 Flink Connectors3 Q0 K4 G& Z$ o
8-1 课程目录 (02:16)
( Y* _: h6 K# N1 h% d4 [0 ~8-2 Connectors概述 (03:31)
8 I6 _2 O8 }/ i( e( c8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)0 T5 y( J/ V; A- w: S# A
8-4 Kafka Connector概述 (05:35)
" h+ b& j% v4 d+ D. B0 V# W9 H8-5 OOTB环境的使用 (06:43)
' h3 D* Y+ c" A p) R4 t8-6 ZooKeeper部署 (05:45)
; q9 q+ J* p' B& v# `+ M8-7 Kafka部署及测试 (08:46)( A9 j. R- \2 A$ T& ~% m; [* J# b' I
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15), H8 l$ L( G2 w% G( d
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)
: M8 O& D# @2 l! f8-10 作业 (01:06)
. n: W% y! m' H0 `8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
1 ]2 ]) @& l6 V, k1 m8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)( r( ^ Y$ P, E6 P3 r% G5 B& A
* [- A7 L3 m/ \2 v第9章 Flink部署及作业提交; d( }( Z, U" K) k: R
9-1 课程目录 (03:06)0 v8 j- p0 d! v ~/ ]
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)5 N) o1 P, u4 S* `
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
' R1 n! R, o4 `) f8 [9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20) p( Q. r* f; X
9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
$ R% T1 u: g1 V" C4 T9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
" R. }: ^4 }7 N4 K9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)! O: ]' N: W0 T+ s3 s
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
8 M! M2 X5 \; A+ m. n9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
. x: H E' w' S& e9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)5 ^4 {, i+ I! ~# W+ K6 I) @
9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)
& @/ N& F6 P( r; I: _' u+ t* E6 `9-12 本章作业 (02:24)
8 u0 B& X* C E& p. }; p6 i
) m6 Y+ ^9 } `( T2 ?第10章 Flink监控及调优
1 T/ j) f: n# i/ E$ K7 O2 T10-1 课程目录 (02:21)0 H8 R( U, o \. y3 w: l( b/ Q3 _
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
: |& `9 P6 Y2 [: ?' M10-3 HistoryServer的使用 (03:13)5 Z! y4 F2 q9 w3 V' ]
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)4 _- R8 {! Q3 M9 w% R/ ]
10-5 Monitoring REST API (04:11)
6 g1 R( ?& k: K* b* A: e: M4 o10-6 Flink Metrics (10:20)/ W, u7 E" A' z
10-7 Flink常用优化策略 (09:11) _5 Y7 {4 `" E2 p& Q8 N
+ S& d9 m% i7 m
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战3 E( l9 a: o+ }2 C6 \, J$ M& {
11-1 课程目录 (00:56)
" q3 ?5 X! T/ z$ n11-2 项目背景 (04:27)/ w8 C* o0 ~& U* h5 z% ~& p
11-3 项目功能需求描述 (03:46)
9 N* i# W) Q2 K) M- D. J11-4 项目架构 (04:00)
( u& T6 l# z) E! l- e11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)! \% L; L" k: g
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33) b; Z2 A5 ^# g; Q* E
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)3 [ ^. u6 f: M/ y7 g! M% q0 t
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
' F1 G- \, ~1 T' w' f11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)0 H# ?* e5 z* \" N) ]6 S5 h' N
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
; L4 S: ~' }# L! t& H11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
8 `( G8 [6 n/ T11-12 ES部署 (04:25)+ L" W( E4 U9 k7 t
11-13 Kibana部署 (03:31)
) A2 D/ N6 y: l3 ] q H: `; e11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)! d# l$ C* S( d5 @8 g# x9 j
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)& Q2 m. o8 i. t% @9 ?( i
11-16 第一个功能作业 (02:02)- V$ c5 p i; i0 G
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
- @8 i4 \6 D5 h: m11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21) o9 h1 Q6 i) `( t. R- s4 Q
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)$ s, F( p1 O: R
11-20 本章节总结 (04:57)6 t. N6 S6 u% h2 f+ d. L( \
11-21 作业节6 i7 r2 y' y& }3 R6 D6 a8 p
11-22 作业节& U! B5 g+ O$ J1 f+ f
4 j4 ^! r3 j( v2 ^, B- W
〖下载地址〗
" c) J: I4 W; c% R
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; @4 l6 e# R$ [ R! J% O0 w2 |2 }
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