& O, L. l, e5 l- g' D
! W( b* V* R, j8 v" R4 S〖课程介绍〗 H% C* w' j0 T9 I) k% t
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。
; @$ J2 T3 P/ A2 m4 G3 G) O: }3 m4 `6 M6 `1 M% R
〖课程目录〗
4 M/ C H. E- U9 X$ L; z5 Z% e第1章 初识Flink
; o( p' }$ o% c) n- C$ A! w! F1-1 课程导学 (12:01)" g9 ~) a% ^; z. @* t
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）; c0 N. \, i: V; Q- v" U5 d
1-3 课程目录 (01:28)
7 Z3 M* P3 U8 X8 c! e% @: \/ Y1-4 Flink概述 (12:52), ~" u, R$ s) Z
1-5 Flink Layered API (05:13)
/ v7 j' I; E0 F; V) K1-6 Flink运行多样化 (04:49)
* t0 N+ _# f5 P9 J' P' |0 Z1-7 业界流处理框架对比 (03:21)% H$ j( i0 v n* L5 \: b& N
1-8 Flink Use Cases (03:18)
$ ]7 x4 a8 `! v- @: f$ A4 @; } U# W# L7 x1-9 Flink发展趋势 (02:12) D8 o% E2 k1 @& U3 D8 X) ^
1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00); q+ e3 c7 ^9 J
+ r3 M. t: e( M) I" z2 o9 R" G# c$ K
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 / s/ [$ `& u1 T
2-1 课程目录 (01:36)
4 T* @2 G# _& ~' }3 v7 }2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)1 ]/ D" [: Y3 C
2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)
3 D0 }* B9 B1 z4 ~/ C% D- {- N `2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)$ K6 d1 ~: O& ~
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
% h) J; w' Q7 U) W m m2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
g: {/ S) Z* ^5 ^/ P; c2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
# [# I$ n$ n# j) V% ^3 V2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
. z! g7 p0 R5 ]+ [2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)+ Y' F7 q9 y5 W1 W2 {
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)+ h1 r! m5 x3 b: L: | m
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
1 G) ~& i* G2 c- w2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
k& O6 d7 P6 u. X3 d) A2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)/ h. Z' b& r" @& [
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11) x$ C2 F& M) I4 p
2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)9 s0 E9 h/ [( G1 ?# U( t/ h7 L
/ V7 L; i" w& H! K @第3章 编程模型及核心概念
5 I7 A7 L" e$ M3-1 课程目录 (02:05), s* Y9 H' I4 N! Y- B
3-2 核心概念概述 (05:19). u6 d4 l0 O5 [9 a+ i" T# z5 A
3-3 DataSet和DataStream (05:59). D0 e9 A# {' [: M6 Z7 z+ g
3-4 Flink编程模型 (11:33)- _- b( \& F# d9 l7 K
3-5 延迟执行 (04:00)- x4 ]. |$ B1 ^
3-6 指定key之Tuple (07:15)8 v$ N* q/ |6 z
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)
7 T3 j' H* e3 e% b% w4 K3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
# d1 D% r+ \. ?* w& E5 F1 ^3-9 指定转换函数 (04:58)! B( p( C, j0 T' Z6 I; c* t" Z
3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)
* E" p+ C9 e1 S" F$ s5 `( C$ F: o: r! w
第4章 DataSet API编程
& @$ Z! N/ R5 A7 D0 U* ]& X; M4-1 课程目录 (03:03)0 ]- `4 Z5 d3 C# D& P7 e* v6 `! i
4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
( D" W6 K7 p2 n& L5 Q5 Z4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
9 T- P3 B# I2 B1 B& l! c9 S1 c. r, w4-4 Data Source宏观概述 (05:39) b' s# n) G' w% A: B
4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)7 Z" f3 O+ O' d `; @
4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
* Y+ t9 y/ ?; C! ~4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
5 C9 U4 x( L+ Q6 C) T9 R4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)0 Z. H- A& V7 {1 F' J' c
4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
# I( H( }) h: M3 q$ F/ V: F4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
$ x7 B! N; V5 ^9 u8 O8 X4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)9 S3 `( T, i- [: c6 f) w
4-12 Transformation概述 (03:24)2 u3 N+ j* {7 X- q8 c: E
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)9 \2 j0 t9 n; a( b9 o& {' B
4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)
% I+ z% d7 Z8 q" f4 ?9 G# O4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)6 ?, n: K/ @! u/ T4 p
4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)+ u% X" j' L6 ~3 v7 i; K8 a
4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
% L9 B* q! {6 T- L+ d( @' j0 r& p4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)
8 Z$ |/ j5 e8 L; V5 i3 A4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
, Q! @+ }7 B9 h# x3 l9 ]4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39) \1 b0 o' v. q/ q4 z. A0 o
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
" p/ |- N y) ~2 V( b1 r) x3 ~: x4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)% v5 y( {( P9 B. h& t9 r
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)# B/ A( E1 |5 @' w
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)
2 O8 @5 L0 o8 f8 J7 n& X1 d. M4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)4 J9 O9 e. i5 N% d
4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)# c5 F# `; P6 W: Y: v
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)" S# r( q( A( A4 R0 k9 d
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)8 v/ p, [. }& i+ i4 R. _
4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
- r3 [3 u7 G7 t4-30 Transformation小结 (05:56)
" j/ M* R0 F7 c k. S6 |% V4-31 Sink函数Scala实现 (11:06)
; M/ K* I7 g( [) h) b4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
+ O: H& Z/ F( g% v& H4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)
4 R# L& h; T1 a+ Q4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)# n# P; W& @4 H- p. ~5 E: M( {
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
0 @. w8 {1 U( B4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46), S5 D4 B' O* M x3 _8 R
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27), k8 E9 J9 Q! {2 @) ]
4-38 本章节小结及作业 (04:58)
( |% P; e* G) ]! b& C: h& { A
( d* K7 W/ T0 P1 f- j& r第5章 DataStream API编程8 `; P% _+ l, Y. I- g
5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
* C* P) f# \! r) j5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)
$ J& g, f& R. G+ _5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)
1 l* D: L3 m3 ]5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)$ e6 }9 Z1 l: u# x6 j: V. L* Q& ]
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
' ^" C# O" u# s# H" h5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)" a' M% p9 r- n" ?$ w
5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
& _. V: b5 U) r) X, b2 z6 Q5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)% Y+ X9 B3 w! \; f6 X3 r! j
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)
4 }4 \1 T4 \' }5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
, ]* }0 l& b. _, O4 r5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
( s( @& E' g) C7 I7 Z5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
7 K- i2 T) i$ }( s+ a' j5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)- w7 y# ]! R& s9 u
5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)
* d L$ F$ G2 _8 A& i* a5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
% n/ W2 Y+ J+ h& V6 I/ s4 w5-16 作业节+ U/ P" P5 W8 J9 Y9 f1 a
* q1 n }7 v+ ~" l" L+ G第6章 Flink Table API & SQL编程
- u0 W( W6 Z6 c. G6-1 课程目录 (01:48)9 T7 b2 e' Q9 J" Q- u
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)& I0 u" k3 u1 ?8 {+ g0 s- [
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)7 |! a% }4 t& O
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
5 ]. V2 _, K; |) j' q* l6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)+ i- l' ?' T+ m% W5 u
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)! }4 }3 g5 w* O, j4 I. h; `" ^9 C
2 N ~* K& O+ E' I4 T, p* z7 l
第7章 Flink中的Time及Windows的使用$ G; s4 g7 ^' N% r& j: ~$ A7 @
7-1 课程目录 (02:21)$ k/ v0 \% m1 F
7-2 Processing Time详解 (11:21)
& g9 c4 T; ?3 u8 V# Z7-3 Event Time详解 (09:35)# H+ t0 ~$ E% a7 e
7-4 Ingestion Time详解 (03:49)7 C0 G0 L" R7 I' f& K
7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)" n5 z" r) Z) h/ N& u
7-6 Windows概述 (07:00)
+ j, l* n+ l7 Z% T/ l7-7 Window Assigners详解 (07:16)
: l7 F3 r6 o4 I2 ?; p: ^7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)
' b: {. N. \& `2 z7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)1 d# i8 M j& y7 R* N' S
7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33)! v! I+ ]- E) y, r- X0 w. V
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
U9 d0 N' w! V7 B* x7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
- P. S+ p t% c7 k; E2 \3 z7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)4 s3 G* l# c* w9 X, `
7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
& ^) W' c2 g2 {. \+ J4 _! h7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)' y1 r; @3 J$ R$ f5 ]- ^
7-16 Flink watermark概述 (02:32)8 x% r' K0 r# L
7-17 作业节5 {, n, U' F! P- U" k; b& }
7-18 作业节
* g0 R2 ?( o; D o) e C- @% X5 a4 U |
第8章 Flink Connectors& i p; {$ ^. V- o
8-1 课程目录 (02:16)6 B+ E! l, h" N6 B: P' ^6 P
8-2 Connectors概述 (03:31)4 m/ Y3 R7 p. R. Y7 H
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
: e/ F! i: O- f) Q8 d; Y8-4 Kafka Connector概述 (05:35), t# a1 R) l W4 W
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)8 A0 _6 D& |* ]# p. f% S0 p) F. Z
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)) t1 e$ e1 }6 w+ B: `2 b
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)
9 j! t5 O4 a. l8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)/ S; L: n/ A8 M) G
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)+ R7 f/ W% {6 b7 D
8-10 作业 (01:06)
# j8 h- `: g, N; x8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
+ M' C$ j0 ^& M" j% u8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)( ^& s( R9 z1 P! t1 H5 n% u- ?
, ~- ~& I1 l3 G( q b
第9章 Flink部署及作业提交+ P A, s1 x( U+ x' l. L! ^
9-1 课程目录 (03:06)9 G1 R( Z6 H# a# y
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)
" ~8 I( R$ s* o9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)
( T/ {* H* F0 m7 _0 C2 p; t( ~8 z4 F9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
9 m& `" R* E f9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)
1 u" O, V$ \' B9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
+ r. ]' V3 k% p9 Z% K9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42) \0 m" U9 o( s1 h T+ W, x
9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)8 R, D! {! Q# \+ d2 u; S
9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
4 ^, d9 ]9 M/ y9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
5 M" G8 u) O& i; x! Z7 H9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02); e- t0 U- ^5 I5 B0 X7 V0 u* ?
9-12 本章作业 (02:24)8 {! l; p& K- O8 }9 F; |
4 r. m" s# X0 k, J1 Y% b3 h第10章 Flink监控及调优8 @$ O m1 ^* c9 q. h
10-1 课程目录 (02:21)# f1 f+ U3 N4 o- w5 w" W
10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
& u. x- m, z0 j6 ]0 j% y# l10-3 HistoryServer的使用 (03:13)' F! V- \; l C* l
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20) [/ q/ ~# \0 `
10-5 Monitoring REST API (04:11)
4 \7 r" ^0 H+ k) B: d10-6 Flink Metrics (10:20)4 u5 y7 c$ A5 V5 P8 `
10-7 Flink常用优化策略 (09:11): p F& [5 l8 H8 a4 ?
( O6 X) |0 r7 I% F: S. }
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战1 l- B" S) G5 i# t3 l4 S
11-1 课程目录 (00:56)
1 P- B# K( |, V11-2 项目背景 (04:27)5 ]0 \! z! V% o- h4 Q2 {; W
11-3 项目功能需求描述 (03:46)# R5 k* o, h$ {0 D9 `; M
11-4 项目架构 (04:00)1 y0 p! r( y: f# _
11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
5 G5 f9 l0 h2 x0 K8 b+ d0 i11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)( _ L! v0 F7 R) G0 f b3 ?
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)" G: v! \5 C+ x4 x
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)- Q) n+ f% ~1 a# c4 j8 }
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)
3 c5 o' O0 f& l7 {- [11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)
9 e; w7 c9 c+ W0 a, N- d! W# V& S11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)' `3 K3 g5 |+ X0 U+ o' `0 [
11-12 ES部署 (04:25)4 [& A7 P6 u+ Q; _
11-13 Kibana部署 (03:31)$ A" y6 Z% E* q4 c7 A# q. I# y
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)& d0 `, i+ ~: \
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
U: F8 q; |4 H8 i11-16 第一个功能作业 (02:02)# \/ @% s7 m8 {" U$ H) S* R ?
11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)& ^2 O Q5 X" t9 }3 U" y8 Y+ e' h: ^
11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)8 u$ R) q( o8 X7 a4 W. W8 G" I
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)
m" }6 w0 ^) g: x; T11-20 本章节总结 (04:57)( X0 w( ]# Z% Z
11-21 作业节 \4 G: d. T# @; D) [1 {
11-22 作业节9 t; ~7 s7 n! R2 a3 Z9 }
& f: Q+ T0 Q- F〖下载地址〗0 Z% F$ n9 K% p& l0 N9 p, W
& C4 m6 m" m9 d7 a
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