100058801-Flink核心技术与实战 – 网盘下载 - 系统掌握流数据处理必杀技

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第一章:Apache Flink介绍

  • 01 | 课程介绍
  • 02 | 内容综述
  • 03 | 流处理技术概览
  • 04 | Flink发展历史与应用场景
  • 05 | Flink核心特性

第二章:Flink部署与应用

  • 06 | Flink集群架构
  • 07 | Flink集群运行模式
  • 08 | Flink集群资源管理器支持
  • 09 | Standalone原理讲解与实操演示
  • 10 | Flink On Yarn部署讲解
  • 11 | Flink On Yarn实操演示
  • 12 | Flink On Kubernetes部署讲解
  • 13 | Flink On Kubernetes实操:Session模式
  • 14 | Flink On Kubernetes实操:Per-job模式
  • 15 | Flink On Kubernetes Native部署讲解
  • 16 | Flink On Kubernetes Native实操演示
  • 17 | Flink高可用配置原理讲解
  • 18 | Flink高可用配置实操演示

第三章:Flink DataStream API实践原理

  • 19 | 分布式流处理模型
  • 20 | DataStream API实践原理
  • 21 | Flink时间概念
  • 22 | Watermark实践原理
  • 23 | Watermark与Window的关系
  • 24 | Watermark Generator
  • 25 | Windows窗口计算
  • 26 | Window Assigner
  • 27 | Window Trigger
  • 28 | Window Evictors
  • 29 | Window Function
  • 30 | Windows多流合并
  • 31 | Process Function应用
  • 32 | SideOutput旁路输出
  • 33 | Asynchronous I/O异步操作
  • 34 | Pipeline与StreamGraph转换
  • 35 | Flink类型系统
  • 36 | 自定义SourceFunction
  • 37 | 项目实战:基于DataStream API实现PV,UV统计

第四章:Flink状态管理和容错

  • 38 | 有状态计算概念
  • 39 | 状态类型及应用
  • 40 | KeyedState介绍与使用
  • 41 | OperatorState介绍与使用
  • 42 | BroadcastState介绍与使用
  • 43 | Checkpoint实现原理
  • 44 | Savepoint与Checkpoint
  • 45 | StateBackends状态管理器
  • 46 | State Schema Evolution
  • 47 | State序列化与反序列化
  • 48 | Queryable State介绍与使用
  • 49|项目实战:实时交易反欺诈项目介绍
  • 50|项目实战:实时交易反欺诈项目演示

第五章:Flink Table & SQL实践原理

  • 51|Flink Table API/SQL介绍与使用
  • 52|Table API/SQL核心概念
  • 53|DataStream & DataSet 与Table相互转换
  • 54|Table Connector介绍与使用
  • 55|Querying Dynamic Tables
  • 56|TimeStamp与Watermark时间属性定义
  • 57|Query With Temporal Condition
  • 58|Join With Dynamic Table
  • 59|Join With Temporal Function
  • 60|Join With Temporal Tables
  • 61|Catalog原理与使用
  • 62|Apache Hive集成
  • 63|SQL Client介绍与使用
  • 64|Flink SQL Table数据类型
  • 65|自定义Function
  • 66|Table Connector使用
  • 67|自定义Connector
  • 68|new tablesource & tablesink api
  • 69|项目实战:基于Flink SQL实现Top10商品统计

第六章:Flink Runtime设计与实现

  • 70|Runtime整体架构
  • 71|Flink Client实现原理
  • 72|ResourceManager资源管理
  • 73|Dispatcher任务分发器
  • 74|JobGraph提交与运行(上)
  • 75|JobGraph提交与运行(下)
  • 76|Task执行与调度
  • 77|Task重启和容错策略
  • 78|集群组件RPC通信机制
  • 79|NetworkStatck实现原理
  • 80|Flink内存管理

第七章:Flink监控与性能优化

  • 81|Metric指标分类与采集
  • 82|Flink REST API介绍与使用
  • 83|Checkpoint监控与调优
  • 84|反压监控与原理
  • 85|Flink内存配置与调优

第八章:Flink组件栈介绍与使用

  • 86|PyFlink实践与应用
  • 87|Flink复杂事件处理:Complex event process
  • 88|Alink机器学习框架介绍与使用
  • 89|Stateful Function介绍与使用

第九章:项目实战-使用Flink构建推荐系统实时数据流

  • 90|实时推荐系统项目设计与实现
  • 91|结束语
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THE END
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