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© 播妞 程序媛   /  2020-5-11 18:34  /  9190 人查看  /  50 人回复  /   1 人收藏 转载请遵从CC协议 禁止商业使用本文

课程亮点:
1,知识体系完备,从小白到大神各阶段读者均能学有所获。
2,生动形象,化繁为简,讲解通俗易懂。
3,结合工作实践及分析应用,培养解决实际问题的能力。
4,每一块知识点, 都有配套案例, 学习不再迷茫。

课程内容:
1、Flink框架简介
2、Flink集群搭建运维
3、Flink Dataset开发
4、Flink 广播变量,分布式缓存,累加器
5、Flink Datastream开发
6、Flink Window操作
7、Flink watermark与侧道输出
8、Flink状态计算
9、Flink容错checkpoint与一致性语义
10、Flink进阶 异步IO,背压,内存管理
11、Flink Table API与SQL

适用人群:

1、对实时计算领域或者Flink感兴趣的在校生及应届毕业生。
2、对目前职业有进一步提升要求,希望从事大数据行业高薪工作的在职人员。
3、对大数据行业感兴趣的相关人员。

课程目录介绍
第一章 Flink简介
01.Flink的引入
02.什么是Flink
03.Flink流处理特性
04.Flink基石
05.批处理与流处理

第二章 Flink架构体系
01.Flink中重要角色
02.无界数据流与有界数据流
03.Flink数据流编程模型
04.Libraries支持

第三章 Flink集群搭建

01.环境准备工作
02.local模式
03.Standalone集群模式
04.Standalone-HA集群模式
05.Flink On Yarn模式-介绍
06.Flink On Yarn模式-准备工作
07.Flink On Yarn模式-提交方式-Session会话模式
08.Flink On Yarn模式-提交方式-Job分离模式            
09. Flink运行架构-Flink程序结构                                                                                                                                                                              
10. Flink运行架构-Flink并行数据流                                                                                                                                                                                          
11. Flink运行架构-Task和Operator chain                                                                                                                                                                        
12. Flink运行架构-任务调度与执行                                                                                                                                                                                    
13. Flink运行架构-任务槽与槽共享

第四章 Dataset开发
01.入门案例
02.入门案例-构建工程、log4j.properties
03.入门案例-代码运行yarn模式运行
04.DataSource-基于集合
05.DataSource-基于文件
06.Transformation开发
07.Datasink-基于集合
08.Datasink-基于文件
09.执行模式-本地执行
10.执行模式-集群执行
11.广播变量
12.累加器
13.分布式缓存
14.扩展并行度的设置


第五章 DataStream开发

01.入门案例-流处理流程
02.入门案例-示例、参考代码
03.流处理常见Datasource
04.Datasource基于集合
05.Datasource基于文件
06.Datasource基于网络套接字
07.Datasource-自定义source-SourceFunction
08.Datasource-自定义source-ParallelSourceFunction
09.Datasource-自定义source-RichParallelSourceFunction
10.Datasource-自定义source-MysqlSource
11.Datasource-自定义source-KafkaSource
12.DataStream-transformations
13.DataSink-输出数据到本地文件
14.DataSink-输出数据到本地集合
15.DataSink-输出数据到HDFS
16.DataSink-输出数据到mysql,kafka,Redis

第六章 Flink中Window
01.为什么需要window
02.什么是window
03.Flink支持的窗口划分方式
04.Time-window之tumbling-time-window
05.Time-window之sliding-time-window
06.Time-window之session-window
07.Count-window之tumbling-count-window
08.Count-window之sliding-count-window
09.window-Apply函数

第七章 Eventime-watermark
01.时间分类
02.watermark之数据延迟产生
03.watermark之解决数据延迟到达
04.watermark综合案例
05.watermark之数据丢失
06.watermark+侧道输出保证数据不丢失

第八章 Flink状态管理
01.状态管理概述之无状态计算
02.状态管理概述之有状态计算
03.状态管理概述之有状态计算场景
04.状态的类型之Managed State&Raw State
05.状态的类型之Keyed State&Operator State
06.API演示之ValueState
07.API演示之MapState
08.案例之OperatorState
09.案例之BroadcastState

第九章 Flink容错&重启策略
01.checkpoint是什么
02.checkpoint执行流程
03.checkpoint持久化存储
04.案例之checkpoint设置演示
05.Flink重启策略之重启策略配置
06.案例之重启策略演示
07.Savepoint与checkpoint区别
08.案例之savepoint演示
09.端到端一致性语义解释
10.案例之kafka实现EndToEnd一致性语义
11.案例之Mysql实现EndToEnd一致性语义

第十章 Flink扩展_异步IO_反压_内存管理
01.异步IO之使用前提
02.异步IO之核心API Async IO
03.案例之异步IO案例
04.什么是反压问题
05.Flink如何解决反压问题
06.Flink内存管理
07.定制化内存管理
08.定制化序列化框架
09.使用堆外内存


第十一章 Flink-sql开发
01.Flink sql背景
02.sql常用算子之select
03.sql常用算子之where
04.sql常用算子之distinct
05.sql常用算子之group by
06.sql常用算子之union_union all
07.sql常用算子之join
08.sql常用算子之group window
09.案例之批处理sql案例
10.案例之流处理sql案例
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RE: 【视频教程】大数据教程flink从入门到精通 [修改]
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