Flink从入门到精通

Flink从入门到精通
共93节 2882人在学 课程详情

  • 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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    课时介绍

    （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

    课程介绍

    本课程从0到1进行Flink的介绍，对当下最火的大数据技术Flink进行深入解析，并结合实际电商项目快速掌握Flink的开发技术。

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