Flink 核心技术与实战
张利兵
第四范式数据中台架构师,Apache Flink 贡献者
16166 人已学习
新⼈⾸单¥68
课程目录
已完结/共 91 讲
第一章:Apache Flink介绍 (5讲)
第七章:Flink监控与性能优化 (5讲)
第九章:项目实战-使用Flink构建推荐系统实时数据流 (2讲)
Flink 核心技术与实战
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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
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
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
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
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
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
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
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
90|实时推荐系统项目设计与实现
91|结束语
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全部留言(26)

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白小白
老师,你的书我买了,书里的例子多是scala的,咱们视频里的例子也是scala的么?

作者回复: 这个老师会尽量用Scala和Java同时提供实例,讲解的话会以Scala为主,因为结构比较清晰。

2020-08-26
2
4
Cryhard
必须说,老师的声音还是比较温柔的。希望可以有章节介绍一下从storm过渡到flink的思路。

作者回复: 可以的,这个后面在后面章节加一些内容

2020-08-27
3
对方正在输入。。。
个人总结:为什么选型flink?flink有着低延迟、高吞吐、精确一次处理的数据一致性保障

作者回复: 准确 但是Flink还是有很多优秀的特性的,这三个是最基本的

2020-10-17
1
吴澎湖
流式数据,如何才能有感觉地体验到。

作者回复: 需要实际去尝试使用流处理工具处理,通过实时动态的感受数据上结果的变化才能感受到流式数据,同时后面的章节中我们会通过一些具体的实例来讲解,谢谢

2020-08-27
1
小朋友
老师,只有SQL基础,如果使用flink是基于Java还是Scala更容易些,反正都是0基础

作者回复: 都一样的,结合着代码实例学,原理用清楚,语言都差不多,后面也有Flink SQL 那个相对比较适合你

2020-10-12
洪明伟
老师,这门课针对的人群是什么样的?如果有过一定的flink开发经验,再来看这门课,会不会觉得太浅了?

作者回复: 前面比较基础点,后面的课程都很深入的,但是源码层面可能还不到,原理基本上都会讲的

2020-09-03
OnFire
老师,aggregatea add中间结果需要state存储,不然获取不到吗

作者回复: 是的,要不就要借助外部存储实现,但是性能很低

2020-08-29
长脖子树
不多说,好好听好好学 正好最近在研究flink

作者回复: 加油������

2020-08-27
Jay
老师自带0.5倍速
2021-03-29
1
13
星凡
老师的课真的很系统很专业👍 我写了篇Flink入门,大家可以先花10分钟了解一下Flink,对后面学习会有一定帮助的 https://mp.weixin.qq.com/s/E7nxgEudNBUExBFAzBqZag
2021-09-05
4
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