; m3 f c, B5 m8 z& j
6 u' @- O$ b4 L
〖课程介绍〗
& K% T7 B! O& J4 ?) W, X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。
8 |! a9 n. U/ A7 E8 |) r8 J! _. J+ G5 m2 B0 W2 g# e% B L
〖课程目录〗8 ^" u1 \) k+ O0 i& X6 r+ K
第1章 初识Flink
( D7 }; _& a; b* Y- d. p% y1-1 课程导学 (12:01) U3 O$ W8 ^3 v) D4 x
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 v6 W8 p: r. q7 U0 h1 @5 s1-3 课程目录 (01:28)
# L2 p3 s6 R2 T3 l8 |" B/ K; J- x1-4 Flink概述 (12:52)
& s( \: v1 E4 B w! ~% D1-5 Flink Layered API (05:13)* m$ W4 V1 o' b4 r/ j5 n
1-6 Flink运行多样化 (04:49)" K9 n% T' H Z! K3 _7 K
1-7 业界流处理框架对比 (03:21)
" X# M' Q$ y" D0 X0 t1 M2 w1-8 Flink Use Cases (03:18)
) x7 h8 {) n, |7 O$ C1-9 Flink发展趋势 (02:12)
( n# c# d' L! V! Q) C# X' Z9 g1-10 如何以正确的姿势来学习Flink (04:00)
$ u; r9 R+ X/ \4 {7 ]; a
# b& ^8 h$ y! h0 Q4 j第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序 # o7 K `+ F% V( e4 ?2 J
2-1 课程目录 (01:36)
0 A7 r4 S/ i9 U- d4 o i+ R2-2 开发环境准备之JDK安装 (02:55)
; v2 a! A; Y9 t2 ~: J# ?7 Y' U- ~2-3 开发环境准备之Maven安装 (05:08)* x9 k0 l% B5 `5 S- }+ N% q( p" M* c0 P
2-4 开发环境准备之IDEA安装 (01:58)
; O: }: [* s' r/ l" `. u2-5 Flink批处理应用开发之需求描述 (03:29)
( [) |. T$ P9 I7 X/ t1 R9 \2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备 (13:40)
* B/ {1 ]3 [! W: t- _: D$ {2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程 (03:06)
* e$ S* E$ U c2 w7 c! d: o2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 (14:35)
Z4 V) l3 d1 d, g! w2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备 (05:03)" x0 f4 v4 S" g3 y8 `. x
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现 (04:34)- y# f8 @& Z) ~, G6 y! i
2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比 (04:04)
. ~" I# d0 W* R3 K* m& i; `$ A2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现 (08:30)
4 @0 _) J: R9 ?: y* g' U2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构 (05:22)8 R4 z) l u6 o2 W& }" U
2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构 (04:11)
8 _ l3 R' m6 K3 ^2-15 开发过程中依赖的注意事项 (04:04)* p2 S7 j, i- c$ p0 w; c3 M1 V" k- @
: @+ S: W5 b3 o8 F
第3章 编程模型及核心概念
6 l, n. g `# s6 T0 N3-1 课程目录 (02:05)( \5 o- O0 m- O+ _8 w7 ]
3-2 核心概念概述 (05:19)
& B) t3 W; {* [3 g+ q* m4 a3-3 DataSet和DataStream (05:59)
9 N. ?2 H; B$ ]% x3-4 Flink编程模型 (11:33)0 Y6 S" S# o2 A- C5 ~
3-5 延迟执行 (04:00)! h% F7 B0 J$ Q2 s
3-6 指定key之Tuple (07:15)$ h2 d, j4 [; E8 V7 R
3-7 指定key之字段表达式 (15:04)# r) L8 m2 u6 q' I& s
3-8 指定key之key选择器函数 (04:29)
7 T4 ?& s9 ?, w5 ^3-9 指定转换函数 (04:58)
4 n6 g# d3 M% [( w1 a9 e/ V+ |3-10 Flink支持的数据类型 (08:35)+ P; `, W! N$ _) X
9 G, P- \2 w$ e/ J& r8 w/ Y. W" L. K
第4章 DataSet API编程
; D" }0 o; n1 s4-1 课程目录 (03:03)
3 n* @ I* R u/ O4-2 DataSet API开发概述 (08:26)
8 c2 L. \- K8 W# h4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow (04:41)
+ p. O! r1 H0 F# j7 r8 a' ^4-4 Data Source宏观概述 (05:39)
/ V6 f1 D, X+ B& u9 {( G4-5 从集合创建DataSet之Scala实现 (03:52)
8 u7 x$ V7 Y H8 j! J8 w4-6 从集合创建DataSet之Java实现 (03:03)
Z2 e1 J2 z! [ c4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现 (04:34)
8 Z& B5 C5 n9 l; E2 X! s4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现 (02:11)
7 i4 @: A/ W* E. `, s4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现 (12:58)
# @* N1 t" Y; w' G4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现 (05:16)
, e; X3 f3 l6 k1 B" S/ w6 ^* N4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现 (06:39)
+ V! n" s; m+ {* x Z4-12 Transformation概述 (03:24)6 \) Y' L. u6 T+ w1 y
4-13 Transformation函数map之Scala实现 (06:17)
: D: P' O; F" l1 N& I. `# s4 b4-14 Transformation函数map之Java实现 (04:32)5 X8 m. w, t1 r9 W( i" D) G9 x
4-15 Transformation函数filter之Scala实现 (03:02)
( o& h% j( }9 S$ F. j; S r4 ~% U4-16 Transformation函数filter之Java实现 (01:48)
x% x0 G! @/ o. ?2 d- C: m4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现 (08:15)
1 C+ S/ v" F# d, g0 `4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现 (04:09)) I `6 G0 g6 Q
4-19 Transformation函数first之Scala实现 (06:13)
. Q# V' w8 {! i! I7 t4-20 Transformation函数first之Java实现 (04:39)$ K: p0 a3 i9 s
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现 (04:03)
( i: Q# c% E% Z* _% |0 T5 g4-22 Transformation函数flatMap之Java实现 (04:10)9 J. ^- _3 h. q" I0 u* c
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现 (02:47)! }. Y: ^4 A+ x2 l, N
4-24 Transformation函数join之Scala实现 (05:29)3 R$ q% L9 B0 Y/ |8 O+ I& H7 P
4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现 (04:49)
+ `. E, G; _7 ?+ Q2 Z7 ~/ \0 u4-26 Transformation函数join之Java实现 (03:48)
" P0 J1 T4 @( {7 I6 _. N4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现 (02:43)6 ^! c6 u1 h9 ?# Q4 y
4-28 Transformation函数cross之Scala实现 (03:34)
6 i* }4 E1 W) K: {! o* {) W- V' _- \4-29 Transformation函数cross之Java实现 (02:02)
/ ?6 y& ~" Q1 D$ X! q6 _% [4-30 Transformation小结 (05:56)$ K g4 W4 b8 @7 c2 i( T
4-31 Sink函数Scala实现 (11:06), Q- V/ }; q! h& m6 S# `8 ?
4-32 Sink函数Java实现 (03:10)
: J7 }9 B: q5 {: l4-33 通过案例引入Flink的计数器 (05:36)" j4 G! w" L Z ~
4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现 (08:09)
5 P& [ }& @, U. k2 Z ^ ^" z4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现 (03:53)
2 v% h& O9 L ~- E2 y4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现 (15:46)1 ]1 P# D/ W! ^& j$ X2 G
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现 (04:27)
% @$ G& Z8 }: }4-38 本章节小结及作业 (04:58). C5 T5 l" R9 _: R X8 f
0 M/ t2 P/ m0 A6 D% U
第5章 DataStream API编程
9 L( q! o2 m8 ^( ^5-1 DataStream API编程概述 (09:56)
: v$ P7 ]: z* z2 s5-2 从Socket创建DataStream之Java实现 (02:21)2 F: m) k/ M# `
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现 (09:26)8 w2 q& {2 f* n* |( u6 N9 j1 C: |
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现 (12:09)7 K/ k! ?8 H5 u( j4 V
5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现 (03:19)
: q* s$ x/ p& u3 J2 j5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现 (03:38)
7 L$ k# \8 u' O, A3 d# M5-7 自定义数据源方式之Java实现 (05:47)
& R, z4 d' l4 K2 D; W5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现 (06:19)
: p ~' y# }# L5-9 Transformation函数map和filter之Java实现 (02:47)3 \7 c, ~# V- _1 b+ y6 Y" L
5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现 (03:02)
' ~$ Z" C A' M+ K; U/ \5 T5-11 Transformation函数split和select之Scala实现 (05:07)
1 N& f O' E6 Q5-12 Transformation函数split和select之Java实现 (02:35)
8 v0 e9 r5 m# M- b5-13 自定义Sink之需求描述及表创建 (05:48)
# k% r5 } r: J" c) S' ?# V8 ^5-14 自定义Sink之功能测试 (11:47)+ c7 { Q2 E! e
5-15 DataStream API开发小结 (02:58)
v: A Z, i+ N) Y) s" A5-16 作业节
* t6 `5 s) J U5 ^/ n& i
$ [+ l: v/ A* C- Z9 _第6章 Flink Table API & SQL编程2 p) {2 j5 X4 R3 R; R7 N* X: {; g
6-1 课程目录 (01:48)! R4 n' l7 a" x8 z
6-2 什么是Flink关系型API (09:05)8 j2 u! T' Q* e$ S/ r5 \
6-3 Table API&SQL概述 (06:04)0 |( l9 e; d9 a k1 R! G
6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发 (10:32)
( F. `' ?+ f+ e# e* K$ d6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发 (07:59)* q7 b* J" _# g a+ V9 P" S
6-6 Table API&SQL其他功能介绍 (01:39)
# ]* e0 E) B7 C i, ?
9 ]9 h, ^ ~' V1 P( J. f. D第7章 Flink中的Time及Windows的使用
' K" S$ w( H% E2 p! o7-1 课程目录 (02:21)3 F- a+ d. I3 {5 l1 x h
7-2 Processing Time详解 (11:21)
. \1 n7 G; j# @' v2 Z: B7-3 Event Time详解 (09:35)
! r# c: ]6 ~5 q2 C9 Z% V, h7-4 Ingestion Time详解 (03:49)
, l3 a4 g" h& |, W( ]& q% \% Q7-5 如何在Flink中指定Time的类型 (02:39)) A: J1 A: u% H9 }- l
7-6 Windows概述 (07:00)
/ O9 A7 ?. d; N8 w: @! z R$ l$ m7-7 Window Assigners详解 (07:16)( c9 {1 Z3 {: M. K& H, @( L1 I( N# f
7-8 基于Time和Count的Windows (03:24)' u# { Q8 x2 p. M8 Y% U; @( x* N
7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程 (07:50)
) N+ {5 f. i% P' O+ F7-10 Tumbling Windows Java编程 (04:33), e& v3 K6 g# j$ F. X7 x
7-11 Sliding Windows详解及Scala编程 (06:28)
6 `& K+ |" U+ l( z/ E L S q7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现 (10:33)
5 V8 v" O6 s! l4 A7 h7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现 (03:12)
& B" V3 ]3 T! h' x' f7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现 (05:48)
3 X. D9 r! p# C0 ^9 c: s7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现 (01:19)
' S% B0 A% n6 \1 n) }7-16 Flink watermark概述 (02:32)
4 R) ]& T7 U8 C. b7 k9 z7-17 作业节8 c; [ b( A( X5 Q* I& y$ ]
7-18 作业节" V. U% j, E) P3 c7 t5 V0 v% [: T& \
( x9 c' H" z6 X% }2 g第8章 Flink Connectors0 s2 O3 m3 d0 Z. B4 Q j
8-1 课程目录 (02:16)- m& W9 W$ G. @" A! u+ t( K
8-2 Connectors概述 (03:31)( A _4 S# F; W/ ~6 X
8-3 HDFS Connector的使用 (11:07)
5 T6 V. {1 n% D, R# Q, M$ Z8-4 Kafka Connector概述 (05:35)& r. ^7 h' ]: t) \% k+ y
8-5 OOTB环境的使用 (06:43)# \: I, A6 a, b; y7 m7 x+ Q
8-6 ZooKeeper部署 (05:45)0 G/ Q6 _7 y5 w* Z
8-7 Kafka部署及测试 (08:46)7 R+ _0 l0 [0 i8 x! [5 }
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用 (08:15)& j% ?# G5 r7 y: p/ `' y
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用 (05:28)( r1 B& ` ?9 X7 \) b+ M
8-10 作业 (01:06)
; h& `! r. f5 n2 g; V I" l8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义 (04:21)
0 H0 R/ O6 [" k1 \, v1 i8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理 (03:19)
9 n5 Q( G: ?" q& B+ J; H, Y& r# I! n ?5 O
第9章 Flink部署及作业提交
: O6 O4 Z% Q6 l+ s9-1 课程目录 (03:06)* ?$ [( I" Y; [( I
9-2 Flink部署准备及源码编译 (15:47)6 p3 T2 D7 [# c+ j0 Q
9-3 单机模式部署及代码提交测试 (12:15)! \; V* i! c. {6 W
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解 (19:20)
- H: A0 A. ]5 s3 I2 ^' \; ]9-5 Hadoop集群快速搭建 (07:32)% `5 i4 @: ?4 A6 R7 R
9-6 Flink on YARN两种方式 (06:54)
0 U. @* c+ r: ?- Q n9-7 Flink on YARN第一种模式实操 (08:42)
8 A2 T5 N* l+ }7 O9-8 Flink on YARN第二种模式实操 (03:09)
! E( _1 ^) V( z+ p: ^! V) G) S9-9 Flink on YARN作业 (01:13)
- F h6 w9 X& R! x w* o+ I9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍 (04:58)
) V4 D: F6 y) l! H7 t9-11 Flink Scala Shell的使用 (03:02)$ I: O( P+ Y# l" d
9-12 本章作业 (02:24)
/ J, ~# |4 w/ Y" G1 o* i) o0 O
; _9 W' y, {6 q1 }第10章 Flink监控及调优
3 X! G1 r; ?+ m/ @' b0 h" t10-1 课程目录 (02:21)
2 u* y7 C* [4 s% a( n$ C10-2 HistoryServer概述及配置 (14:03)
* n5 b) Y4 s% s1 X9 B4 ~8 A10-3 HistoryServer的使用 (03:13)2 M& t& Z: k9 f# ~8 C+ w
10-4 HistoryServer REST API使用 (05:20)
5 R. T3 } F7 G2 K10-5 Monitoring REST API (04:11)
6 n, T6 i) R- ^5 ?4 @5 g: u10-6 Flink Metrics (10:20)
* i. m* |. F0 |( E, |1 w10-7 Flink常用优化策略 (09:11)( F) f0 J* r/ n Y
' `* N$ S, p. }, c# M
第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
- W1 f) F& C: F9 D6 ~0 |11-1 课程目录 (00:56)9 l) s7 n2 M% O2 ]( ~9 }. ^; [7 W) P
11-2 项目背景 (04:27)
7 ^% s/ [; i# r11-3 项目功能需求描述 (03:46)
o. B+ @9 B# l2 ?" A6 ^11-4 项目架构 (04:00)
; r! |& _5 L" n$ \/ U: k11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发 (09:24)
% t5 g* f3 f$ [. u11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发 (07:33)
- v: d6 i/ T7 v+ U j11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 (05:31)
& a2 e7 H5 p' l" Y2 {' p' L11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发 (07:01)
4 Y- d( T9 C+ d11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤 (05:25)& H' b) H; R8 T5 t3 q7 g
11-10 Flink中Watermark的定义及使用 (09:31)" `0 q5 d. h5 x
11-11 WindowFunction业务逻辑的实现 (12:41)
1 N" o! d9 j" v" L# a/ N6 @7 S11-12 ES部署 (04:25)
$ }- z- Z# R; M2 S11-13 Kibana部署 (03:31)4 e0 Z* ~; z( B8 X/ h
11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来 (14:20)
0 D3 a7 n$ @! d% k' E8 P+ ]11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果 (05:48)
! K3 x% X, s* {) [4 A/ l11-16 第一个功能作业 (02:02)
6 Y% N% O+ j4 j( I1 W3 X4 S3 T11-17 功能二需求及数据准备 (06:41)
! V! h2 b: O' W. I9 D4 y5 Q/ M, c4 c11-18 自定义MySQL数据源读取 (09:21)! m( E4 V0 L( [ e# j# U! `# F
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能 (08:58)/ e8 d0 G6 e% J8 c5 ?' G. v
11-20 本章节总结 (04:57)
7 {" j) I {/ k; e0 Z6 s0 j/ D+ m11-21 作业节
2 n( K) R/ i* @+ H3 @: ~1 f11-22 作业节
2 H r1 r8 \5 e6 g$ W
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