Flink原理深入和实战第十期视频教程 附代码+资料

冰点也疯狂

课程目录：
5 b& z  _! F) ~( tflink-day01
01 flink的简介.mp4
02 flink的standalone模式集群安装.mp4
03 flink任务的提交.mp4
) H3 R+ c/ J& X0 C7 W04 flink的java项目初始化.mp4
05 flink的scala项目初始化.mp4
06 用java编程一个实时的WordCount.mp4
07 java编写的实时WordCount优化.mp4
2 x3 ~& o7 E( ~, P- s$ y08 用scala编写一个实时的WordCount.mp4
09 将任务打包提交的集群.mp4
. e, u% P. D5 C4 g5 L+ C; f10 Lambda表达式编写WordCount.mp4
5 B* I* `/ J: u: A11 用java编写离线WordCount.mp4
: A- q( z5 w! H3 H; U% R12 用scala编写离线WordCount.mp4
( |/ f6 l  ]" y/ t; h- D6 e
* a  t/ ~( c/ e  F, N+ G' bflink-day02
4 c. r0 z) E' S) }. m3 i+ A& O13 非并行的Source-socketTextStream、fromElements、formCollection.mp4
14 并行的Source-fromParallelCollection、generateSequence.mp4
15 并行的Source-readTextFile.mp4
16 并行的Source-kafkaSource.mp4
; d' Z: A, J+ o17 Transformation-map方法的使用.mp4
18 Transformation-flatMap方法的使用.mp4
19 Transformation-filter方法的使用.mp4
$ [# l# H5 M1 E20 Transformation-keyBy方法的使用-使用元组.mp4
( e8 Z) o2 j) R21 Transformation-keyBy方法的使用-自定义bean.mp4
, D& E  ]& C4 {; p  h1 Q22 Transformation-keyBy方法的使用-多字段分组.mp4
23 Transformation-reduce方法的使用.mp4
24 Transformation-min和max方法的使用.mp4

flink-day03
7 e7 B- W5 q& Z* x) C2 E25 Transformation-fold方法的使用.mp4
+ q9 W2 P! e8 h26 Sink-PrintSink编号的问题.mp4
/ D& Q, i8 q/ O* k  m* D27 Sink-addSink的使用.mp4
28 Sink-csvSink的使用.mp4
3 O6 U. [; B6 R. @! ~& j29 深入理解Flink的Task和SubTask-划分Task的依据.mp4
30 深入理解Flink的Task和SubTask-startNewChain和disableChaining方法的使用.mp4
31 深入理解Flink的Task和SubTask-共享资源槽.mp4.mp4
* V( L' l1 |3 V1 \1 U32 Flink的时间和窗口.mp4
7 j2 k4 a, Y" I33 CountWind的使用.mp4
" ~" ~" X; C  A. ]2 \- V0 i34 滚动窗口的使用.mp4
35 滑动窗口的使用.mp4
36 SessionWindow的使用.mp4
37 EventTime和SessionWindow.mp4
38 重要：KafkaSource结合EventTIme和滚动窗口.mp4
+ n5 O% B( ?9 \" b& z( O39 滚动窗口结合EventTime&WaterMark延迟触发任务机制.mp4
40 滑动窗口结合EventTime.mp4
. |* V- |4 ~! }" p; q' G- ^
6 L# U' N  Z2 E, I7 gflink-day04
41 需求：关联活动维度数据.mp4
42 使用RichMapFunction关联维度数据.mp4
' O0 a& Z/ b7 Q/ N2 y43 需求：根据经纬度查询高德API关联位置信息.mp4
44 使用RichMapFunction查询高德API关联位置信息.mp4
; O6 P6 y5 ^$ v& c6 d/ I45 Flink的异步IO查询.mp4
46 优化：使用异步IO查询位置信息.mp4
47 异步IO的使用场景和案例.mp4
48 自定义MysqlSink.mp4
8 }9 a8 e9 D' m$ \! u0 e) C8 F  Z; e
flink-day05
49 昨日内容复习.mp4
50 RedisSink的使用.mp4
51 Flink的重启策略.mp4
. Q! c) s9 d) `3 F) K52 Flink的StateBackend的使用.mp4
, ^; Y1 Z9 T/ x, N53 设置取消任务不删除Checkpoint的数据.mp4
54 flink的stand-alone集群job向hdfs写入数据出现的异常.mp4
, G' O/ L# @. F' f1 Z: h) ~, `  M55 重指定的SavePoint路径恢复历史状态数据.mp4
. q% w- X% h9 Z0 X6 G4 u+ i4 c56 KeyedState和OperatorState介绍和演示.mp4
57 Java-使用KeyedStates实现类似sum累加的功能.mp4
4 z- z/ m: O0 d# r58 scala-使用mapWithState的KeyedStates实现类似sum累加的功能.mp4
/ }* Q" q' E; O0 Z. n) k) h
; t7 g1 X0 V. s! Oflink-day06
1 n" g! ~0 Z2 G5 K59 深入理解KeyedState.mp4
7 g, V! `. e- A% R6 x60 需求-使用OperatorState的记录文件偏移量.mp4
3 W0 j# K4 w* j( }* b) G61 自定义并行Source并结合OperatorState.mp4
* I6 C2 l7 P+ G, ?5 S) S! ]62 深入理解OperatorState.mp4
3 E1 d  Q9 `+ d$ V% @% T63 深入理解KafkaConsumer的偏移量存储位置.mp4
64 Flink高级工具类封装.mp4
% z3 C3 X2 V+ `6 O5 {65 自定义高级的RedisSink.mp4
3 s# G4 Q; t4 C, A6 s. q0 V* o: e66 Kafka读取数据并写入Redis实现ExactlyOnce.mp4
% w* y* a  H( Z& b* K# n
+ {( A3 U; E6 Y1 J& ?8 m7 Fflink-day07
) ?* ^4 e" r' X7 E01 Flink的Checkpoint详解.mp4
02 分两阶段提交详解.mp4
03 自定义MySQL支持事物的Sink.mp4
04 日志采集服务介绍.mp4
" U+ V/ U( N0 z% [* }05 openresty的安装.mp4
( Z* \+ r- [8 o' A0 u+ m06 openresty响应空gif图片.mp4
5 l0 V# I1 L2 O% J07 openresty结合lua脚本.mp4
9 ^- T1 v, G. P* b9 G% ?08 通用的日志采集服务.mp4
8 a% U" D5 f+ T" Q& u09 前端日志埋点演示.mp4
' V( p3 u' {0 B3 F3 Q) N' ~/ \10 日志接入到Kafka.mp4
+ s: I# R  a( @2 T% i5 K, s9 B
flink-day08
( N6 E5 u  u+ k+ ?: i

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