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1. Flink认知篇
- 1-1 课前须知,这里有你需要了解得一切
- 1-2 课程目录
- 1-3 业界大数据分布式计算框架
- 1-4 初识Flink
- 1-5 什么是Flink
- 1-6 【科普小贴士】Flink发展史&特点&行业应用
- 1-7 学习一个新框架的方法论
2. Flink本地开发快速上手篇
- 2-1 课程目录
- 2-2 Maven部署
- 2-3 IDEA社区版和旗舰版区别
- 2-4 基于官方提供的命令来构建Flink项目
- 2-5 基于IDEA构建多module的Flink项目
- 2-6 Flink编程模型
- 2-7 基于Flink开发第一个实时处理案例之需求分析
- 2-8 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现一
- 2-9 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现二
- 2-10 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现三
- 2-11 基于Flink开发第一个批处理案例之需求分析
- 2-12 基于Flink开发第一个批处理案例之功能实现
- 2-13 基于Flink开发第一个批处理案例之功能实现重构
- 2-14 基于Flink编程套路总结
- 2-15 本章重难点总结
- 2-16 【讨论题】关于数据结果的思考
- 2-17 【任务题】Lambda 表达式版案例实现
3. Flink部署篇
- 3-1 课程目录
- 3-2 【环境配置】云主机开通及配置
- 3-3 Flink架构
- 3-4 Flink部署
- 3-5 Flink UI参数讲解
- 3-6 通过命令行方式提交&展示&取消Flink作业
- 3-7 通过UI方式提交&展示&取消Flink作业
- 3-8 关于并行度的补充
- 3-9 【讨论题】知识梳理
- 3-10 【任务题】Flink集群部署应用
4. Flink实时处理核心API基础篇
- 4-1 课程目录
- 4-2 DataStream API概述
- 4-3 StreamExecutionEnvironment详解
- 4-4 Source概述
- 4-5 Source API编程之Socket及并行度
- 4-6 Source API编程之并行集合及并行度
- 4-7 【核心组件部署】ZooKeeper&Kafka部署
- 4-8 Source API编程之对接Kafka数据
- 4-9 Transformation概述
- 4-10 Transformation算子之map
- 4-11 Transformation算子之filter
- 4-12 Transformation算子之flatMap
- 4-13 Transformation算子之keyBy
- 4-14 Transformation算子之reduce
- 4-15 Sink概述
- 4-16 Sink之print&printToErr及并行度
- 4-17 【任务题】词频统计
- 4-18 【任务题】Kafka消息的发送和接收
- 4-19 【任务题】readTextFile的并行度
- 4-20 【面试讨论题】Flink中的并行度
- 4-21 【面试讨论题】Task Slot的理解
5. Flink实时处理核心API进阶篇
- 5-1 课程目录
- 5-2 MapFunction&RichMapFunction认识
- 5-3 通过RichMapFunction认识对应的生命周期方法
- 5-4 SourceFunction代码层级
- 5-5 自定义单并行度Source
- 5-6 自定义多并行度Source
- 5-7 自定义Source读取MySQL数据
- 5-8 Transformation算子之union
- 5-9 Transformation算子之connect
- 5-10 Transformation算子之CoMapFunction
- 5-11 Transformation算子之CoFlatMapFunction
- 5-12 自定义分区器
- 5-13 自定义MySQLSink需求分析
- 5-14 自定义MySQLSink功能实现
- 5-15 RedisSink功能实现
- 5-16 【核心组件部署】Redis部署
- 5-17 【任务题】自定义RedisSink
- 5-18 【任务题】自定义数据源
- 5-19 【面试讨论题】Flink中的分区策略
- 5-20 【面试讨论题】Flink DataStream中使用得算子
6. 【项目实战第一篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战
- 6-1 课程目录
- 6-2 同类产品分析
- 6-3 项目架构
- 6-4 项目子工程创建
- 6-5 字段说明
- 6-6 用户行为日志类定义
- 6-7 功能一需求分析
- 6-8 功能一实现之数据清洗
- 6-9 功能一实现之统计分析
- 6-10 功能一实现之统计结果入Redis
- 6-11 功能一实现之拓展
- 6-12 需求二之功能分析
- 6-13 需求二之IP解析测试
- 6-14 功能二实现之自定义UDF函数解析IP地址
- 6-15 功能二实现之统计分析及入库
- 6-16 需求二之异步IO补充
- 6-17 前面两个需求可能会遇到的问题提炼
- 6-18 重难点总结
- 6-19 【任务题】统计新老用户的数据分布(1)
- 6-20 【任务题】统计新老用户的数据分布(2)
- 6-21 【任务题】统计结果存储
- 6-22 【面试讨论题】在数据清洗过程中做过的处理
- 6-23 【面试讨论题】使用Flink做实时处理项目架构选型
7. Flink时间语义及Window API篇
- 7-1 课程目录
- 7-2 时间三兄弟
- 7-3 时间三兄弟举例解释
- 7-4 初识Window
- 7-5 Window分类
- 7-6 Window Assigner
- 7-7 滚动窗口
- 7-8 滑动窗口
- 7-9 会话窗口
- 7-10 窗口生命周期
- 7-11 基于ProcessingTime的Non-Keyed滚动窗口实战
- 7-12 基于ProcessingTime的Keyed滚动窗口实战
- 7-13 WindowFunction概述
- 7-14 WindowFunction之ReduceFunction实战
- 7-15 WindowFunction补充
- 7-16 WindowFunction之ProcessWindowFunction实战
- 7-17 重难点总结
- 7-18 【任务题】会话窗口编程
- 7-19 【任务题】滑动窗口编程
- 7-20 【面试讨论题】数据倾斜解决方案
- 7-21 【面试讨论题】对WindowFunction的认识
- 7-22 【面试讨论题】对于时间语义的理解
- 7-23 【面试讨论题】Flink中的窗口分析
8. Flink Watermark
- 8-1 课程目录
- 8-2 Watermark概述
- 8-3 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之没有延迟
- 8-4 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之有延迟
- 8-5 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之延迟数据丢失
- 8-6 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之捕获到延迟数据
- 8-7 重难点总结
- 8-8 【任务题】会话窗口编程
- 8-9 【任务题】滑动窗口编程
- 8-10 【面试讨论题】乱序数据解决方案
- 8-11 【面试讨论题】Flink中水印得理解
9. Flink状态管理篇
- 9-1 课程目录
- 9-2 状态能为什么带来什么
- 9-3 State分类
- 9-4 使用ValueState完成求平均数功能
- 9-5 使用MapState完成求平均数功能
- 9-6 Flink Checkpoint机制
- 9-7 Flink应用程序中开启checkpoint
- 9-8 Restart Strategy
- 9-9 Checkpoint整合重启策略功能测试screenflow
- 9-10 Checkpoint整合重启策略及状态功能测试screenflow
- 9-11 Flink StateBackend
- 9-12 Flink StateBackend之MemoryStateBackend
- 9-13 Flink StateBackend之FsStateBackend
- 9-14 Flink StateBackend之RocksDBStateBackend
- 9-15 FsStateBackend 本地文件系统功能测试
- 9-16 ExternalizedCheckpointCleanup在生产上的使用
- 9-17 FsStateBackend HDFS功能测试
- 9-18 Checkpoint全流程测试之Flink UI操作
- 9-19 Checkpoint全流程测试之命令行操作
- 9-20 Checkpoint小结
- 9-21 Savepoints
- 9-22 重难点总结
- 9-23 【任务题】使用ListState实现求平均数
- 9-24 【任务题】RocksDBStateBackend应用
- 9-25 【面试讨论题】Flink的容错机制
- 9-26 【面试讨论题】Checkpoint和SavePoint的区别
- 9-26 【面试讨论题】Flink中的状态存储
10. 【项目实战第二篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战
- 10-1 课程目录
- 10-2 功能一之需求分析
- 10-3 功能一之实现01
- 10-4 功能一之实现02
- 10-5 功能一之实现03
- 10-6 功能二之需求分析
- 10-7 功能二之实现01
- 10-8 功能二之实现02
- 10-9 重难点总结
- 10-10 【任务题】布隆过滤器的原理
- 10-10 【任务题】ValueState应用
- 10-11 【面试讨论题】布隆过滤器应用分析
- 10-12 【面试讨论题】分组TopN的实现思路及数据倾斜的解决方案
11. 【项目实战第三篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战
- 11-1 课程目录
- 11-2 Flink对接Kafka数据入门
- 11-3 Flink整合Kafka代码开发
- 11-4 参数配置化并读取
- 11-5 Flink对接Kafka完整参数配置开发
- 11-6 Flink对接Kafka数据封装V1版本
- 11-7 Flink对接Kafka数据封装V2版本
- 11-8 Flink对接Kafka数据封装V3版本
- 11-9 Flink对接Kafka数据分析结果入Redis
- 11-10 Flink ExactlyOnce图解
- 11-11 Flink两阶段提交
- 11-12 【任务题】自定义MySQL Sink
- 11-13 【面试讨论题】Flink整合kafka的两阶段提交的认识
- 11-14 【面试讨论题】Flink如何实现Exactly-Once
12. 初识ClickHouse
- 12-1 课程目录
- 12-2 背景需求
- 12-3 初识ClickHouse
- 12-4 ClickHouse部署及快速入门
- 12-5 ClickHouse常用参数讲解
- 12-6 数据类型之Int和Float
- 12-7 数据类型之Decimal
- 12-8 数据类型之Bool
- 12-9 数据类型之String&FixedString&UUID
- 12-10 数据类型之Date&DateTime&DateTime64
- 12-11 数据类型之Array
- 12-12 数据类型之Tuple
- 12-13 数据类型之Nested
- 12-14 数据库和表创建语法及数据库引擎
- 12-15 初识表引擎
- 12-16 表引擎之TinyLog
- 12-17 表引擎之StripeLog
- 12-18 表引擎之Log
- 12-19 ClickHouse整合MySQL
- 12-20 ClickHouse API编程
- 12-21 【任务题】ClickHouse的集群搭建
- 12-22 【任务题】ClickHouse的数据处理
- 12-23 【面试讨论题】谈谈对 ClickHouse 引擎得理解
- 12-24 【面试讨论题】ClickHouse得选择必然性
13. 【项目实战终极篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战
- 13-1 课程目录
- 13-2 现存问题描述及分析
- 13-3 ReplacingMergeTree引擎的用法
- 13-4 CH表如何设计
- 13-5 CH ID生成策略
- 13-6 Flink整合CH插入数据
- 13-7 使用Flink进行数据清洗
- 13-8 Flink清洗后的数据落地到CH并进行各种维度的统计分析
- 13-9 全流程服务器测试
- 13-10 引入CEP
- 13-11 CEP模式概述
- 13-12 CEP功能开发
- 13-13 CEP功能测试
- 13-14 前端UI展示
- 13-15 【任务题】数据写入ClickHouse
- 13-15 【任务题】Flink on YARN运行全流程
- 13-16 【任务题】使用CEP完成数据提取
- 13-17 【面试讨论题】实时数据分析平台构建思路
14. Flink DataSet篇
- 14-1 课程目录
- 14-2 Flink批处理概述
- 14-3 对接数据源为csv格式的数据
- 14-4 对接数据源为压缩后的数据
- 14-5 对接数据源为子目录的数据
- 14-6 Transformation之map
- 14-7 Transformation之mapPartition
- 14-8 Transformation之distinct
- 14-9 Transformation之first-n
- 14-10 Sink
- 14-11 Flink中分布式缓存的使用
- 14-12 Flink中计数器的使用
- 14-13 重难点总结
- 14-14 【任务题】实现join的功能
- 14-14 【任务题】join和cross算子的编程
- 14-15 【面试讨论题】Flink中使用分布式缓存的看法
15. Flink Table&SQL API篇
- 15-1 课程目录
- 15-2 Flink Table API&SQL概述
- 15-3 Flink Table API&SQL编程模型
- 15-4 Flink SQL整合DataStream编程
- 15-5 Flink Table API整合DataStream编程
- 15-6 Flink Table API整合DataStream编程toRetractStream使用
- 15-7 动态表和连续查询
- 15-8 图解连续查询
- 15-9 Table转Stream的方式
- 15-10 Flink Table API&SQL Connector概述
- 15-11 Flink Table API&SQL FileSystem Connector读取数据
- 15-12 Flink Table API&SQL FileSystem Connector写出数据
- 15-13 Flink Table API结合Window及EventTime编程
- 15-14 Flink SQL结合Window及EventTime编程
- 15-15 Flink UDF函数概述
- 15-16 Flink UDF函数编程实战
- 15-17 重难点总结
- 15-18 【任务题】实现数据的对接和Sink
- 15-19 【任务题】实现EventTime结合滑动窗口的功能测试
- 15-20 【任务题】完成IP解析的功能开发
- 15-21 【面试讨论题】Flink项目中选择哪种访问方式
- 15-22 【面试讨论题】Flink使用Kafka对接时的注意事项
- 15-23 【面试讨论题】Flink SQL是如何实现SQL的解析的
16. Flink版本升级篇
- 16-1 课程目录
- 16-2 开发环境准备
- 16-3 老版本keyBy的用法
- 16-4 新版本keyBy的用法
- 16-5 老版本WM的用法
- 16-6 新版本WM的用法
- 16-7 新老版本Table API&SQL整合WM的用法
- 16-8 Flink on YARN运行及升级
- 16-9 【拓展阅读】Flink版本升级核心梳理
17. 【拓展】基于Flink构建实时数仓项目实战
- 17-1 课程目录
- 17-2 实时数仓架构及分层
- 17-3 认识Canal
- 17-4 Canal对接Kafka联调
- 17-5 使用TCP方式拉取Canal数据
- 17-6 双流JOIN设计思路
- 17-7 双流JOIN实现之对接数据
- 17-8 双流JOIN实现之设置WM
- 17-9 双流JOIN实现之JOIN实现
- 17-10 双流JOIN实现之未关联上的数据处理方案
- 17-11 实时数仓数据流转&命名规范
- 17-12 【任务题】基于Flink实现维表的join
- 17-12 【任务题】双流join的测试
- 17-13 【面试讨论题】如何基于UI配置方式完成项目设计
- 17-13 【面试讨论题】maxwell和canal的区别
18. 总结和展望
- 18-1 课程总结和回顾
19. 【2022持续升级】Flink CDC编程实战
- 19-1 课程目录
- 19-2 针对现存问题进行分析引出CDC
- 19-3 认识Flink CDC
- 19-4 开发之前的准备工作
- 19-5 基于DataStream API的Flink CDC编程实战
- 19-6 监听多表实战
- 19-7 StartupOptions选项讲解
- 19-8 反序列化概述
- 19-9 自定义反序列化器开发
- 19-10 Flink CDC整合Checkpoint保证一次性语义
- 19-11 Flink CDC版本调整
- 19-12 Flink CDC对接Table&SQL API实战
- 19-13 Flink CDC对接Table&SQL API选项参数
- 19-14 两种实现方式对比
- 19-15 Flink CDC总结及扩展
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THE END
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