徐葳 Flink入门及实战(上+下) 视频教程

冰点也疯狂

课程目标：
《Flink入门及实战》课程主要讲述了Flink实时框架的基本操作使用以及案例实战开发。通过本课程的教学，使学生既能学习Flink的理论知识，也能掌握Flink的实战内容。为后期工作中的实时处理业务提供多一种技术选择。
) m2 a- i$ n- j& V; C1 W: X# z* T
适用人群：
对大数据、实时计算感兴趣的同学，需要具备一定的编程基础(java\scala)。
1 J$ v# S  r) i  c
7 @# d& a$ `* z5 q: T课程简介：
本套课程基于Flink**版本V1.6.1
本套课程主要针对Flink课程进行讲解，学完以后可以帮助大家快速掌握数据实时计算技能。  
8 ~, V+ b9 q0 P, Y. x: T/ D
课程目录：
4 V* u+ ]8 k+ [2 ~' ^" D+ d上部
第1章 Flink简介
3 b- T3 l1 l; T0 q1-1 课程相关资料及PPT等内容下载说明
( K$ q6 p3 \+ O1-2 Flink基本原理及应用场景分析
& G. U2 `- `. N7 k3 `5 w0 {+ o1-3 Flink vs Storm vs SparkStr
. Q0 a, R5 F9 l3 }
* D9 p/ D9 O# M  L2 J第2章 Flink案例开发-滑动窗口单词计数(Streaming)
* N" u1 L; X: ]1 z4 v3 X2-1 Flink案例开发需求分析
3 G$ I" p1 a. f! M- ~( K2-2 滑动窗口单词计数-java代码实现
  c$ e* F! e  f9 w" `1 @6 ^2-3 滑动窗口单词计数-scala代码实现
- l9 Z4 L. l! }" j/ P: d7 |8 H4 S6 N
3 \; ~( G% Y1 i9 @) E3 p2 v第3章 Flink案例开发-批处理单词计数(Batch)
0 v" `6 H% U4 }9 u5 S/ ?' h: r( ]3-1 batch批处理-java代码实现
3-2 batch批处理-scala代码实现
3-3 Flink streaming和Batch代码层面的使用
3 S: t9 P8 d6 T; C. y5 k
第4章 Flink集群安装部署+本地代码提交到集群运行
4-1 Flink local集群安装以及集群代码提交执行
4-2 Flink standalone集群安装部署
4-3 Flink on yarn的两种方式
: m+ r7 H  X  c- M2 q7 z) F4-4 Flink on yarn内部实现
# M2 j" w7 n' r# s. J
0 V- u6 I% h+ b第5章 Flink 集群HA配置
3 u! M) l4 V5 Y- ]; Y5 f5-1 Flink standalone集群HA配置
5-2 如何解决集群启动失败的问题
: @/ C" ?8 H% j* r0 ~/ R5-3 Flink on yarn集群HA配置

2 o5 x. y8 E8 f2 o8 s第6章 Flink scala shell 代码调试
- Y- V8 H$ P; S$ i3 l/ @. q6-1 Flink scala shell代码调试

0 K5 I) b1 i2 i$ l7 n' m下部
第1章 Flink DataStreamAPI详解
1-1 课程相关资料及PPT等内容下载说明
1-2 课程内容介绍
1-3 DataStream之source讲解-java
, {4 K7 K7 Z: E. t; l7 k- ]  l1-4 DataStream之自定义source-1
+ K- `0 p4 N' e0 f# w& D. y1-5 DataStream之自定义source-2
1-6 DataStream之算子操作-java
1-7 DataStream之partition-java
0 v6 g2 C, H' Z$ K2 E+ \1-8 DataStream之sink-java
- ]& E+ M( b& P* Y) g1-9 DataStream之source-scala
1 {* R; U6 L, ]& f7 |3 r1 `9 O1-10 DataStream之算子操作-scala
1-11 DataStream之partition-scala
1-12 DataStream之sink-scala

第2章 Flink DataSetAPI详解
* Y* i' b% g, O8 O; ~5 w+ w  y* k2-1 DataSet之算子操作-java-1
/ Y' ]2 c# t5 h  ?# M& T2-2 DataSet之算子操作-java-2
2-3 DataSet之partition-java
2-4 DataSet之算子操作-scala-1
2-5 DataSet之算子操作-scala-2

6 Z7 W. j8 X3 {% [第3章 Flink 支持的DataType和序列化
& ^% E. h/ J4 t& Z/ u( V3-1 Flink支持的dataType和序列化

第4章 Flink Broadcast
4-1 Flink Broadcast广播变量-(java代码)
! T+ x2 i; \3 F6 I4-2 Flink Broadcast广播变量-(scala代码)

第5章 Flink Accumulators & Counters
6 N7 x+ Q/ f$ z5-1 Flink Counters-java代码
  x( Y9 C2 b6 a7 Z$ d  ]5-2 Flink Counters-scala代码

第6章 Flink Distributed Cache
6-1 Flink Distributed Cache

, s3 C, O3 U" K" c0 C第7章 Flink state(状态)管理与恢复
# Y, r( c4 S1 u7 w; h+ B; H7-1 state之keyedState分析
) G1 V% V2 A3 Y  y+ d" X- l  \7-2 state之operatorState分析
7 t1 D% m# m/ h: M7-3 Flink checkPoint分析
% s* i0 m* v4 v8 ^& I; U5 k; Q7-4 Flink state backend详细分析
' ~, p4 e0 {% ^3 q# O9 |: W7 E, Z7-5 Flink state backend实战演示
5 Z( }! K$ f5 O$ l# ]' {7-6 Flink 重启策略分析
7-7 Flink 从checkpoint恢复数据
7-8 Flink savePoint的使用详解
# P. C: P7 B/ g5 _  n, `. X: U
- o/ u/ [1 ]& p( m2 v/ y第8章 Flink Window和Time详解
8-1 Flink window详解
% J2 D2 y. G" {* T/ _; W+ f7 y. e8-2 Flink time介绍
" ]& [- F2 _6 C. o8-3 Flink watermark介绍
; [1 c2 ?% ~+ G* z8-4 Flink watermark解决乱序数据-1
9 I- s2 I" o* Q1 t+ w  `  [* p- z7 [8-5 Flink watermark解决乱序数据-2
0 H) i9 T  b4 Y2 c8 t% A& G; |
第9章 Flink 并行度详解(Parallel )
9-1 Flink parallelism并行度分析

第10章 Flink UI界面指标介绍
/ Z9 d5 ]  D4 K" x, U7 ^10-1 Flink UI界面介绍
0 r, c! }( h2 r7 _
第11章 Flink Kafka-Connector详解
11-1 Flink kafka-connector分析
11-2 kafka-connector代码操作-java
9 _3 S" q) d# j$ j11-3 kafka-connector代码操作scala
- g& u' Y/ G5 G  F! t
; v4 |4 t5 [6 ]2 U! ]% X第12章 Flink 生产环境主要配置
. l. y7 f, u% s9 F12-1 Flink 生产环境配置介绍
4 C8 {/ E+ s% t! N6 u
/ r- q9 }; y/ u" h2 g& }第13章 Flink 实战案例开发
13-1 实战需求分析(数据清洗[实时ETL])
5 `# _9 y0 _# i  t6 B$ R$ L. q13-2 数据清洗[实时ETL]-java代码实现-1
13-3 数据清洗[实时ETL]-java代码实现-2
- |" Q  ^  D. C2 V1 \: {) F' O13-4 数据清洗[实时ETL]-java代码提交集群运行
13-5 数据清洗[实时ETL]-把任务提交命令封装成脚本
& `  ~3 q: ~4 F3 z' a13-6 数据清洗[实时ETL]-scala代码实现
5 T; W4 z/ e) @$ G13-7 实战需求分析(数据报表)
13-8 数据报表-java代码实现-1
* t+ f3 F% \# P  s5 W7 `13-9数据报表-java代码实现-2
13-10数据报表-es和kibana的安装
9 Q4 e0 ]2 B, k4 V9 Q; c% {13-11数据报表-运行任务
13-12数据报表-执行脚本封装
6 V2 d3 d( R/ P1 f7 I- B6 ~13-13数据报表-scala代码实现
13-14项目代码地址

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