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：
) e9 `4 h% L4 ~: v# lflink-day01
01 flink的简介.mp4
3 @# I8 R2 z6 r8 f' v02 flink的standalone模式集群安装.mp4
03 flink任务的提交.mp4
04 flink的java项目初始化.mp4
7 }8 b; L6 g2 `1 D05 flink的scala项目初始化.mp4
9 D. G. [& b$ g) ^% n06 用java编程一个实时的WordCount.mp4
07 java编写的实时WordCount优化.mp4
: {+ Z+ t! C* J: X( w* L" S08 用scala编写一个实时的WordCount.mp4
# W: N( w) v& [09 将任务打包提交的集群.mp4
10 Lambda表达式编写WordCount.mp4
11 用java编写离线WordCount.mp4
- F& K' Z% ]3 F2 U12 用scala编写离线WordCount.mp4

flink-day02
13 非并行的Source-socketTextStream、fromElements、formCollection.mp4
14 并行的Source-fromParallelCollection、generateSequence.mp4
15 并行的Source-readTextFile.mp4
- S( B* L7 [; b# t7 V16 并行的Source-kafkaSource.mp4
$ b0 ^! h$ L1 A, v2 s8 Q2 P# s17 Transformation-map方法的使用.mp4
" m7 T4 @9 K) b+ G7 e18 Transformation-flatMap方法的使用.mp4
19 Transformation-filter方法的使用.mp4
20 Transformation-keyBy方法的使用-使用元组.mp4
21 Transformation-keyBy方法的使用-自定义bean.mp4
# d, u8 {+ B2 l% z" }8 C: R22 Transformation-keyBy方法的使用-多字段分组.mp4
* l. d2 f% |4 W$ K* @; S: ^1 t$ ~8 P23 Transformation-reduce方法的使用.mp4
* w7 I( H+ _: t0 ^. F$ a& @. _2 S24 Transformation-min和max方法的使用.mp4

flink-day03
25 Transformation-fold方法的使用.mp4
8 h- V4 t$ P" V( V26 Sink-PrintSink编号的问题.mp4
27 Sink-addSink的使用.mp4
28 Sink-csvSink的使用.mp4
3 d, o/ o) u( j3 k% p# S( g5 }29 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
32 Flink的时间和窗口.mp4
33 CountWind的使用.mp4
34 滚动窗口的使用.mp4
, x; x/ \6 a: h: l35 滑动窗口的使用.mp4
36 SessionWindow的使用.mp4
37 EventTime和SessionWindow.mp4
6 h3 @) A# f; C38 重要：KafkaSource结合EventTIme和滚动窗口.mp4
2 o* @* S0 `% p2 @( ~. ]0 I39 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

8 n- S( ~, x4 [% V$ fflink-day04
41 需求：关联活动维度数据.mp4
42 使用RichMapFunction关联维度数据.mp4
' v0 f- V3 |/ a4 {43 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
45 Flink的异步IO查询.mp4
46 优化：使用异步IO查询位置信息.mp4
: w8 A0 b- i+ A47 异步IO的使用场景和案例.mp4
48 自定义MysqlSink.mp4
0 C3 s( h2 i7 a# Y3 L" X+ i% ?
# Z+ h/ y$ t( J; o2 O# L4 nflink-day05
49 昨日内容复习.mp4
9 Q( h( ?* p2 T* K0 s9 {50 RedisSink的使用.mp4
51 Flink的重启策略.mp4
52 Flink的StateBackend的使用.mp4
53 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
* t. l+ W# b) g/ ^55 重指定的SavePoint路径恢复历史状态数据.mp4
3 r2 J6 ]+ r- H56 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
3 z+ A+ M% a* T9 |58 scala-使用mapWithState的KeyedStates实现类似sum累加的功能.mp4
) h( a5 c  p6 J
flink-day06
: R6 h4 K/ }5 q9 i, M1 C$ i* l59 深入理解KeyedState.mp4
& [$ ]2 J4 u2 ^& r" N: I60 需求-使用OperatorState的记录文件偏移量.mp4
* f4 U" n# {+ J61 自定义并行Source并结合OperatorState.mp4
62 深入理解OperatorState.mp4
63 深入理解KafkaConsumer的偏移量存储位置.mp4
4 F' o7 C6 d  m) f9 l8 x64 Flink高级工具类封装.mp4
. u. r- K; ~7 K5 @2 b% {- R4 h65 自定义高级的RedisSink.mp4
66 Kafka读取数据并写入Redis实现ExactlyOnce.mp4

" L. y* M4 z4 q# Y3 z3 pflink-day07
01 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
05 openresty的安装.mp4
7 P) q+ q$ J+ C3 n  G/ d& f; ?06 openresty响应空gif图片.mp4
07 openresty结合lua脚本.mp4
08 通用的日志采集服务.mp4
9 Q$ j, s4 S. c) I  g; _9 x09 前端日志埋点演示.mp4
10 日志接入到Kafka.mp4
4 P$ L' r- y0 B7 j: Y
flink-day08

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