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：
# z, u7 c, I" e8 K& t2 Bflink-day01
01 flink的简介.mp4
02 flink的standalone模式集群安装.mp4
3 T& h6 R6 e" D& e  B1 ?03 flink任务的提交.mp4
$ |5 C3 x$ E# |- p( E6 o04 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
4 K4 k4 O7 h6 B  ?4 i07 java编写的实时WordCount优化.mp4
7 E$ [2 o5 P8 q$ i08 用scala编写一个实时的WordCount.mp4
09 将任务打包提交的集群.mp4
10 Lambda表达式编写WordCount.mp4
; l" p: T% }  o$ ]4 F$ r11 用java编写离线WordCount.mp4
1 c! ]& @) e5 M  q' H1 w12 用scala编写离线WordCount.mp4

6 N2 D* m1 X9 qflink-day02
13 非并行的Source-socketTextStream、fromElements、formCollection.mp4
14 并行的Source-fromParallelCollection、generateSequence.mp4
: i, L0 D9 F# C! U: h' c15 并行的Source-readTextFile.mp4
! N+ |; o8 m; ^* Y$ q16 并行的Source-kafkaSource.mp4
$ `6 w( p! M9 o17 Transformation-map方法的使用.mp4
% @  [2 M% a, Q7 X) b" p18 Transformation-flatMap方法的使用.mp4
/ A# ?$ E8 D" m19 Transformation-filter方法的使用.mp4
20 Transformation-keyBy方法的使用-使用元组.mp4
# ?+ ?# n# ^" ?+ Y/ \! x9 F21 Transformation-keyBy方法的使用-自定义bean.mp4
9 W6 v1 G! M6 M22 Transformation-keyBy方法的使用-多字段分组.mp4
5 S! x7 E6 P) w# }! o23 Transformation-reduce方法的使用.mp4
6 J9 ?% f; c  c24 Transformation-min和max方法的使用.mp4

! o/ b; J( O+ @flink-day03
$ y/ E$ M* x5 f3 f0 B- h25 Transformation-fold方法的使用.mp4
, l9 S# p& X7 f2 z% P! o26 Sink-PrintSink编号的问题.mp4
* d) Q" ^2 T  g  t* L9 y! I27 Sink-addSink的使用.mp4
! E& b# c( v" i& v" X28 Sink-csvSink的使用.mp4
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
) ]$ w2 u+ i% N! @) w32 Flink的时间和窗口.mp4
33 CountWind的使用.mp4
4 \! R- X$ D- e9 M+ Y34 滚动窗口的使用.mp4
35 滑动窗口的使用.mp4
4 V$ {5 U% f5 M* V7 X' v: C36 SessionWindow的使用.mp4
% W2 H$ u2 n% U3 m) O  ~37 EventTime和SessionWindow.mp4
! W( B& S2 d* R1 S% a& }. i38 重要：KafkaSource结合EventTIme和滚动窗口.mp4
4 C3 {4 \1 y0 f. q2 h4 [: V+ Z39 滚动窗口结合EventTime&WaterMark延迟触发任务机制.mp4
  ]8 {" P$ N& h6 q/ H& p. @40 滑动窗口结合EventTime.mp4

6 {& y0 R. [) \2 @. hflink-day04
; }% m; B1 @% ]( m7 |4 j4 V" q/ J2 J3 }41 需求：关联活动维度数据.mp4
42 使用RichMapFunction关联维度数据.mp4
7 O% ~5 G: @0 |. \4 j$ i4 s' m43 需求：根据经纬度查询高德API关联位置信息.mp4
3 T5 a/ ~; e' P1 {) w44 使用RichMapFunction查询高德API关联位置信息.mp4
1 H' F0 z* V. F8 C( a; K45 Flink的异步IO查询.mp4
5 `! @( V3 a" K" L$ d3 \: p7 ]2 T  h46 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

/ }& b" v. u3 d3 t  ^6 C- aflink-day05
! [) |! a6 G% G; o. }0 U2 k49 昨日内容复习.mp4
& ?* n) d/ h% D$ [0 Y  P7 @50 RedisSink的使用.mp4
& A$ ]0 h, @, ]51 Flink的重启策略.mp4
52 Flink的StateBackend的使用.mp4
5 y: E" w7 @5 Z53 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
2 c. [( w7 N9 E7 A) W55 重指定的SavePoint路径恢复历史状态数据.mp4
56 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
& z2 Y5 _" E+ }6 o5 l7 K. M+ V2 f58 scala-使用mapWithState的KeyedStates实现类似sum累加的功能.mp4

( s. F1 {( ?" U$ v" Eflink-day06
59 深入理解KeyedState.mp4
+ G+ Y# I% n4 w/ m$ `  U9 `60 需求-使用OperatorState的记录文件偏移量.mp4
/ I. c7 G) m+ ?. g) t61 自定义并行Source并结合OperatorState.mp4
- w# X& i2 d; O& o" M0 x% o7 K62 深入理解OperatorState.mp4
7 t" Q* x6 M0 J2 W) }  P; _3 C63 深入理解KafkaConsumer的偏移量存储位置.mp4
64 Flink高级工具类封装.mp4
65 自定义高级的RedisSink.mp4
& L! d/ [7 a3 X( [  `) s; h7 p/ e% U66 Kafka读取数据并写入Redis实现ExactlyOnce.mp4

flink-day07
" G( l* z* f# x3 L9 v01 Flink的Checkpoint详解.mp4
02 分两阶段提交详解.mp4
, a' \# r: N5 O* l% ]2 N5 R03 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
06 openresty响应空gif图片.mp4
07 openresty结合lua脚本.mp4
$ T8 \2 H/ j3 \4 L5 A% l* u* J9 s08 通用的日志采集服务.mp4
09 前端日志埋点演示.mp4
10 日志接入到Kafka.mp4
- i* Y0 I7 q& N- W9 q$ Z
- z2 `/ b3 Y5 hflink-day08

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

" L+ ]6 o3 l( m7 x* K; e$ W: ~; s/ M

续杯啤酒

感谢大佬分享6！