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第1章 初识Flink
3 r6 a! O! G6 t7 p% p6 g了解Flink是什么，Flink应用程序运行的多样化，对比业界常用的流处理框架，Flink的发展趋势，Flink生态圈，Flink应用场景及Flink如何进行高效的Flink学习。
$ n1 E3 [9 R; {6 c/ { 1-1 课程导学 试看6 b5 z* m# g* | _' 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）- W2 m, v3 s. W
1-3 课程目录; A& D i; }( j1 g3 a( m
1-4 Flink概述 试看
2 [1 ]7 |7 B5 Y( y2 Q2 b 1-5 Flink Layered API# Y1 V* h- `* t2 B7 d4 j
1-6 Flink运行多样化
3 O$ l. w0 c4 Z H# W* h 1-7 业界流处理框架对比
/ u: q& M! f+ l1 ? 1-8 Flink Use Cases
- F$ }: Q+ c, a4 n9 ^% G 1-9 Flink发展趋势
0 g, D" p9 q. _9 R' v2 a( D& F 1-10 如何以正确的姿势来学习Flink
* g" H7 q2 w5 k" V! q1 a9 K) Q' s7 M: T" X1 u7 Y/ H: l
第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
2 N; d- E* E1 p. h; K6 h动手搭建Flink的开发环境，快速使用Java和Scala语言开发第一个基于Flink的批处理和流式处理的应用程序。
" P% \0 c* K9 ^+ V 2-1 课程目录3 D1 ~$ i% ~% X, c$ i
2-2 开发环境准备之JDK安装
: \. Z3 b- H; m/ E6 Q4 K6 F" t 2-3 开发环境准备之Maven安装
) x1 o3 s# w, C* k( G" s5 K 2-4 开发环境准备之IDEA安装+ I8 D5 l9 k; W+ s$ Q' G
2-5 Flink批处理应用开发之需求描述
$ q. d! T4 A* a2 Z# C7 y 2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备" E4 \7 ~. y- G5 i
2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程/ F' d6 d1 S9 D- U* W$ E% y+ I
2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现 试看3 X( W R. D8 |* U& a
2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备! \0 ]1 o8 {6 {+ g8 ^
2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现
+ O9 C1 Y/ K4 C L4 J) @$ Q% F 2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比& `1 _, ?0 D p4 C9 D
2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现- R- \4 o& Z7 k. v. _
2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构
8 K' F {% e" D! g! z( N 2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构/ Q7 N( p# g2 D2 U6 l* ]
2-15 开发过程中依赖的注意事项
# n+ Q" x' Z8 B+ P. Z1 d1 C
0 _# n$ w5 B+ _9 Z4 X X第3章 编程模型及核心概念1 \0 S$ R0 c2 d) n* H
掌握Flink的核心概念及编程模型，如何在编程中执行key及转换函数，Flink支持的数据类型。
/ n" ^ V+ e/ B( V 3-1 课程目录, t9 o6 m& p K! N/ g
3-2 核心概念概述
. t4 B2 P& h- Z. V/ u 3-3 DataSet和DataStream
+ ?/ I: I9 h: L1 b; r& P* @ 3-4 Flink编程模型
. k3 n$ h+ U' ^/ b 3-5 延迟执行
4 v! Z$ ~* E8 g! v8 X- h 3-6 指定key之Tuple
. ~2 }" z, I: B 3-7 指定key之字段表达式
- t/ j) p7 [- J. e- Q0 }7 i1 t5 e 3-8 指定key之key选择器函数
/ q# X9 v6 H+ Q) a' {* j 3-9 指定转换函数 z+ y4 R- q- H }6 a( T4 e
3-10 Flink支持的数据类型% ~; R1 |5 i" X4 `1 W9 `
" ^ i0 }# l" p8 z" t
第4章 DataSet API编程2 `: r% {+ ]/ h, J: p2 B. N
掌握Flink批处理开发的DataSet API的编程，包括数据源、转换函数、Sink、计数器以及分布式缓存的编程。* f4 L7 n4 b* Y, `% D5 C4 s3 z' ]
4-1 课程目录
' n* z* y$ Q2 f% v6 r: ~ 4-2 DataSet API开发概述1 x" ~# m3 ^+ R2 q: n. ^
4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow/ G; I$ k: R! M2 w6 Z
4-4 Data Source宏观概述
! I z* u, E5 H) g 4-5 从集合创建DataSet之Scala实现
' [" |: u! T+ h1 A7 [& m 4-6 从集合创建DataSet之Java实现
M; o% B: h6 y8 N( Z% W0 f 4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现
2 {; h: \ r6 W* E 4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现
L- {- x/ d7 } 4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现
2 M4 t" B1 N, k 4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现4 E5 p' v* N0 e9 W
4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现$ ]' L6 v c4 c; q+ X. f1 K0 a; n
4-12 Transformation概述
`1 e w( V& F* d 4-13 Transformation函数map之Scala实现
7 A$ Y8 S1 M. P. r- l! p4 X 4-14 Transformation函数map之Java实现9 s% c5 H6 H. i! b! q: @4 ?2 |7 @
4-15 Transformation函数filter之Scala实现
8 c. I8 j% v. r7 K4 v2 L 4-16 Transformation函数filter之Java实现
, \& g6 ]/ ]. D9 T! N) _1 F 4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现- I J0 I/ c+ r+ c- p; C/ f
4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现) v; R ?8 Z5 x7 z6 v5 @9 a- I
4-19 Transformation函数first之Scala实现( B% W0 R9 E" [
4-20 Transformation函数first之Java实现; C( V5 l$ X6 n% I6 m8 T! W* {
4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现
% {# J: z* W9 m8 B5 }1 v, z: O 4-22 Transformation函数flatMap之Java实现& u$ o! c; _/ `, D) o$ ~
4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现! o* i3 M6 t1 h) a% R
4-24 Transformation函数join之Scala实现
/ O; @# e# x8 |, Q1 L9 X& H 4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现- F* H \7 _) q* b: y; e
4-26 Transformation函数join之Java实现# u1 N' m0 h& T0 y
4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现
; @2 F3 Y" f) N6 {/ u 4-28 Transformation函数cross之Scala实现
$ c! m: r! |3 a* p 4-29 Transformation函数cross之Java实现$ u4 I0 @5 X- n: l9 P
4-30 Transformation小结2 |) V3 F- i" x( ?. [' \
4-31 Sink函数Scala实现# ?6 s/ h6 p8 i i
4-32 Sink函数Java实现
, I5 d h. w9 R# P# u' U 4-33 通过案例引入Flink的计数器
( Q& N9 u9 T. o 4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现, C1 a9 \2 u* L: k% H0 Z( b
4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现8 z4 }4 [+ D! i# ~, f6 S: ?
4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现9 v( R2 j* ~& y2 O
4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现/ l; Q6 [- {9 y7 h) m/ B/ s) H
4-38 本章节小结及作业) f0 k" K9 _1 f( N3 d
2 U; `% ?" P' s- b4 j- Y3 K第5章 DataStream API编程
1 z+ |4 `7 T" J/ b& ?( W' e掌握Flink流处理开发的DataStream API的编程，包括数据源、转换函数、Sink的用法，以及如何自定义数据源和自定义Sink的实现。# f* H4 k$ C) O) C* A6 r4 j
5-1 DataStream API编程概述
; a ~% `6 h% R7 Z \ 5-2 从Socket创建DataStream之Java实现# S5 L. ?( C2 @" R" I
5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现3 d5 a7 W6 g8 T t
5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现
! U" K* D6 s2 U0 `7 F& r 5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现2 [) {$ h% ^5 b6 T3 T
5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现, r' V: k, U1 A4 [9 R% q. h
5-7 自定义数据源方式之Java实现/ P& `3 H: ^& P7 r
5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现2 I% ~: L$ Y9 }4 E, A
5-9 Transformation函数map和filter之Java实现
: A$ j- X& ~7 b" i8 T7 n 5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现
7 {' D# w) H" ^) @2 i) J 5-11 Transformation函数split和select之Scala实现- |5 Z% F) y' S) u- r: X( T
5-12 Transformation函数split和select之Java实现6 z5 E7 h }9 W& n% @
5-13 自定义Sink之需求描述及表创建
9 q! M* D* V+ F, V! t1 [: q 5-14 自定义Sink之功能测试
3 Z- K1 j: _4 Z9 R( S- n0 F 5-15 DataStream API开发小结* t: S$ g- e# J" s* Z0 U. F7 @
6 T" u7 A1 @! A2 P4 _3 J- H7 A# n第6章 Flink Table API & SQL编程. E: v' ?8 Y% }- g6 \ J2 r
了解Flink中统一编程模式的编程Table API以及SQL API的开发及使用。' N Y! S. p2 I! F1 N* X0 @
6-1 课程目录/ K, i' x+ }7 f+ x4 q% Z% v2 r% `
6-2 什么是Flink关系型API
) Y! p n7 f; p" z0 ^; R. t# Z 6-3 Table API&SQL概述
' x j. W/ p* Y* c 6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发
) |1 [ E& \! V3 I1 ]! p+ b, }) y 6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发
& Q; L# q6 q- V1 l6 W7 f 6-6 Table API&SQL其他功能介绍
8 y' y: |0 j' K' A1 C
' c- c& X7 h3 N r1 b- ^6 C0 h第7章 Flink中的Time及Windows的使用
; r1 }) T) F# k1 L1 a7 q: r7 t掌握Flink中三种常用的Time处理方式，掌握Flink中滚动窗口以及滑动窗口的使用，了解Flink中的watermark。% I/ `7 E( B, W/ `
7-1 课程目录
) U0 ] P$ X' { u' g+ U+ g 7-2 Processing Time详解
5 _; c. r( _/ y1 j; p" D3 W 7-3 Event Time详解
8 \. o5 I& ~1 a6 W# d8 f2 k: F: [4 J 7-4 Ingestion Time详解3 S$ w$ ]1 Y* g- s9 G; {
7-5 如何在Flink中指定Time的类型. I) {" {# S7 ` h
7-6 Windows概述$ j5 B9 `, h6 w
7-7 Window Assigners详解
' s3 e, M0 c3 K 7-8 基于Time和Count的Windows
4 U; R/ Y5 z c7 l2 F3 _, ` 7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程# w9 i0 o2 s3 I6 v0 b% P6 z
7-10 Tumbling Windows Java编程
" n K% j$ M5 }0 I 7-11 Sliding Windows详解及Scala编程$ g- T2 w5 u" `1 ` {
7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现
8 V" B5 L8 h' S' a9 I 7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现
3 k; k4 y& i. h% o: D 7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现
+ c x& A* W/ ~3 \4 U- R/ M( e 7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现$ N8 m) h# N6 i% O8 x0 K
7-16 Flink watermark概述4 d8 Q) ?( j$ U( b+ i
H% p+ d4 F3 z6 j! p
第8章 Flink Connectors
) W! K4 c; {5 g8 s9 f+ w了解Flink中常用的Connector有哪些，了解HDFS Connector的用户，掌握Flink和Kafka对接的Connnector用法。
' V/ X& F) r% d! k1 w" E- { 8-1 课程目录' I( ^4 Y4 `" b
8-2 Connectors概述
/ z ~& F1 S B: F* o# d 8-3 HDFS Connector的使用
3 K) s4 Q% r; U) y1 w( v 8-4 Kafka Connector概述
' B! O/ {# R4 [$ Z& {! Z 8-5 OOTB环境的使用
* p; s5 X8 l& ?7 n 8-6 ZooKeeper部署7 ^6 S6 M, I s/ O" z S# P
8-7 Kafka部署及测试* V" U1 H1 y0 O" Z Q" T
8-8 Flink对接Kafka作为Source使用& t: [- M! T$ i( v5 p r9 ^
8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用8 h" E% Z- {2 K% w6 _! V Q
8-10 作业7 k/ L6 h& H8 z* ]! l: x
8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义7 I0 [& l/ a! N# N: N( \) t7 L
8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理0 p5 K+ U4 a; A. d' O6 i
$ z+ x( t5 Y& Y+ u% y第9章 Flink部署及作业提交
4 Z) z4 A- Q& |掌握Flink的local、standalone、yarn模式的部署，如何提交Flink作业进行运行，熟悉Flink中常用的配置参数，掌握Flink cli的用法。
, n2 g: Z* a! L3 S& |6 u 9-1 课程目录: M D) ?, z4 L: ]
9-2 Flink部署准备及源码编译
% l9 F5 @, T) b# l" u5 ]2 N 9-3 单机模式部署及代码提交测试3 N# r4 P& X. F* m1 _
9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解* |. G+ G& g" t P7 d" @# S
9-5 Hadoop集群快速搭建% m$ p e$ U: e3 T$ r, N' N( T
9-6 Flink on YARN两种方式0 T0 L( o5 s/ o. }4 j- \! G/ Z. m4 Q
9-7 Flink on YARN第一种模式实操4 D$ ~$ z$ h/ M1 n E
9-8 Flink on YARN第二种模式实操6 b/ Y! ?0 W i- Z+ _2 }0 E
9-9 Flink on YARN作业5 x' I0 ?* @ h' X, D& [. p: [9 c
9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍% D/ ]- g+ u( x# E! y1 f- O8 m
9-11 Flink Scala Shell的使用6 ?: F2 I, {. G5 l" Y7 S
9-12 本章作业4 Z& `! A- N+ ^) g6 ]: l3 P
! N; C0 R- H. W* ~& f
第10章 Flink监控及调优 G# I! r% D1 `' p/ z8 f
掌握Flink的常用监控方式以及调优策略。
+ T) T7 E- l' J% W 10-1 课程目录
; e! V/ ^8 q! q- d$ [7 } 10-2 HistoryServer概述及配置
V2 }0 x, b) n 10-3 HistoryServer的使用- ^$ L0 R' K3 r% b
10-4 HistoryServer REST API使用5 P4 Z) m- |# b- @! u& k; _- P) m
10-5 Monitoring REST API
?* D7 n# T- O2 g% K6 ^7 H 10-6 Flink Metrics
# T! ^9 @' f4 F5 t; Z# e 10-7 Flink常用优化策略
/ J* @# ^! w7 f- ?% `
9 V5 E' s" T! b/ e第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战$ A# {) w: q% r2 Z6 X- |
掌握基于Flink的大数据项目的开发流程、处理流程及架构分析，根据需求进行功能的实现，涉及到基于Flink的实时数据清洗、业务统计、可视化展示等流程。, X! T0 z2 \7 R
11-1 课程目录
. _- i- I+ E: J5 |" C! D2 ^- z8 { 11-2 项目背景
4 U! y/ a5 T9 V: f& P8 X0 a 11-3 项目功能需求描述
& O# [1 z8 U+ V2 \, z+ r 11-4 项目架构
! i% @1 s O2 f; I" x7 P' i+ g 11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发' J9 A1 K8 e: l# A% \
11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发6 J" T. i" F0 ^7 d- V0 Y, Y
11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据 m, g; D4 p# W7 R& [) D6 k6 o
11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发' g, b( P8 M. v* p
11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤
! P# o, f) S9 w% Z& i S" l- x 11-10 Flink中Watermark的定义及使用
; q# i" x5 l" p* [0 m3 j" i 11-11 WindowFunction业务逻辑的实现
8 s7 H4 q+ N) J2 |& _3 C6 ~* y( v 11-12 ES部署: `( I8 X6 m* c. t7 T; S* y
11-13 Kibana部署
T `9 ~+ D1 \' g 11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来) j. W, A' X: d- ^
11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果2 j( I- b# p3 l. l' ~
11-16 第一个功能作业
( k1 }& F; a' Z4 M% B: g 11-17 功能二需求及数据准备
! R! L1 V" {0 P, T 11-18 自定义MySQL数据源读取 T, u9 @( s7 }- I9 ~, ?) ]# W- \
11-19 完成两个流关联的数据清洗功能- j, u+ ]$ d9 f0 I* a; }
11-20 本章节总结
5 }' n$ }) U& E; I. P2 i5 }
# w& [% F4 p! l" n& H! P$ |3 \* ?* K |
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发表于 2019-6-25 12:42:01
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