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Flink从入门到精通-

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  • Flink课程整体介绍

    • Flink课程整体介绍
  • 初始化Flink集群搭建环境

    • (1)录制视频的初衷
    • (2)虚拟机的安装
    • (3)centos的安装步骤
    • (4)MtPutty的安装
    • (5)静态Ip地址的配置方式
    • (6)jdk的安装
    • (7)Linux--CentOS7配置阿里云yum源
    • (8)安装并使用nc
    • (9)CentOS虚拟机克隆
    • (10)Hadoop集群角色分布
    • (11)配置SSH免密码登陆(NameNode)
    • (12)Ip地址与主机名进行绑定
    • (13)Hadoop集群从0到1搭建过程详细介绍
    • (14)Hadoop中JobHistoryServer的安装与配置
    • (15)Linux CentOS服务器时间同步阿里云北京时间
    • (16)编写xcall.sh脚本,方便在集群中的每个节点上面执行相同的命令
    • (17)编写xsync.sh脚本(为了从主节点向外分发软件用的脚本)
    • (18)NameNode未启动的解决方案
    • (19)虚拟机各种启动问题
    • (20)Zookeeper集群的安装和搭建
    • (21)Kafka集群从0到1的安装和搭建
    • (22)Redis入门实战--从零到1搭建过程详解
  • Flink简介以及案例开发

    • (1)Flink课程简单介绍
    • (2)Flink批处理:统计一个文件当中单词出现的总次数,并将结果存储到文件当中
    • (3)Flink流处理:滑动窗口计算实现每隔1秒对最近2秒内的数据进行汇总计算
  • Flink的安装和部署

    • (1)Flink伪分布模式搭建以及程序运行
    • (2)Standalone集群模式搭建
    • (3)Flink on Yarn第一种集群模式
    • (4)Flink on Yarn第二种集群模式
    • (5)Fllink Standalone集群的HA安装和配置
    • (6)Flink on Yarn集群的HA安装和配置
  • Flink常用API详解

    • (1)ProcessFunction使用介绍
    • (2)Map使用介绍
    • (3)Map使用介绍
    • (4)FlatMap使用介绍
    • (5)Filter使用介绍
    • (6)KeyBy使用介绍
    • (7)Reduce使用介绍
    • (8)Aggregate使用介绍
    • (9)Join使用介绍
    • (10)CoGroup使用介绍
    • (11)Union使用介绍
    • (12)Connect使用介绍
    • (13)Interval Join使用介绍
    • (14)Redis Sink使用介绍
    • (15)Flink当中定时器详解
  • Flink的分区策略

    • (1)Flink分区策略详解
  • Flink的并行度机制详解

    • (1)Flink的并行度详解
  • Flink的高级特性详解

    • (1)Flink-counter计数器
    • (2)Flink广播变量详解
    • (3)Flink广播流之BroadcastStream
    • (4)Flink分布式缓存Distributed Cache
  • Flink State状态管理与恢复

    • (1)Flink-Checkpoint魅力
    • (2)Flink-Checkpoint魅力
    • (3)Checkpoint机制详解
    • (4)Flink重启策略
    • (5)Flink的savepoint机制
    • (6)Keyed State and Operator State
    • (7)Keyed State状态数据结构与相应方法
    • (8)Keyed State状态数据结构与相应方法
    • (9)Keyed State状态案列介绍
    • (10)State Time-To-Live (TTL)
    • (11)Using Managed Operator State
    • (12)源码查看
  • Flink窗口和WaterMark详解

    • (1)整体的介绍
    • (2)Flink中无界窗口的聚合操作
    • (3)滚动窗口和滑动窗口的示例程序
    • (4)watermark水印的概念
    • (5)全量聚合和增量聚合的实现
    • (6)WaterMark_滑动窗口示例程序:基于eventTime进行wordCount
    • (7)watermark的页面查看方式
    • (8)WaterMark滑动窗口示例程序:基于eventTime进行wordCount
    • (9)延迟数据的处理方式
  • Flink Kafka Connector详解

    • (1)Kafka Consumer Offset自动提交行为的控制
    • (2)Kafka Consumer的消费者程序详解
    • (3)Kafka的Partition机制和Flink的并行度机制深度结合
    • (4)Kafka Consumer的消费模式设置
    • (5)Flink Kafka Producer程序
    • (6)Flink Kafka Producer的容错性机制
  • Flink实战项目之实时热销排行

    • 基于Flink快速开发实时TopN程序(全局TopN)
    • 基于Flink快速开发实时TopN程序(分组TopN)
  • Flink SQL详解

    • FlinkSQL优点介绍
    • FlinkSQL滚动窗口的应用示例
    • FlinkSQL滑动窗口的应用示例
    • FlinkSQL无界窗口和有界窗口的区别以及如何设置空闲状态保留时间
    • FlinkSQL中Over窗口聚合
    • FlinkSQL中OVER之TopN用法
    • Flink SQL之维表JOIN
    • FlinkSQL当中自定义UDF函数
    • Flink Table & SQL 双流Join
    • FlinkSQL当中自定义UDAF函数
    • Flink双流Join之Interval Join Api和SQL的效果测试差异

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