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当前播放: 73|Dispatcher任务分发器
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课程目录
第一章:Apache Flink介绍 (5讲)
01 | 课程介绍
免费
02 | 内容综述
免费
03 | 流处理技术概览
免费
04 | Flink发展历史与应用场景
免费
05 | Flink核心特性
第二章:Flink部署与应用 (13讲)
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讲)
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 (13讲)
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 (19讲)
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 (11讲)
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 (5讲)
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 (4讲)
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 (2讲)
90|实时推荐系统项目设计与实现
91|结束语
73|Dispatcher任务分发器

73|Dispatcher任务分发器

张利兵
第四范式数据中台架构师,Apache Flink 贡献者
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本节摘要
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精选留言(4)

  • 董阿强
    问一个无关技术的问题哈, 在视频的05:54时刻的画图软件叫啥?
    2022-01-19
  • 泊浮目
    想请教下老师,为啥要保存两份Graph到ZK里?即RecoverdJobs会保存JobGraph到ZK里,而ArchiveExecutionGraphStore会把ExecuteGraph保存到ZK里
    2020-12-12
  • .
    老师我才接触flink,现在有个需求:需要将静态的数据(维表)left join kafka中的数据以此来告警指定窗口期内静态数据表中没有流入的数据。请问这种场景一般怎么实现。
    现在遇到的两个问题是:1.静态数据的join好像不会触发窗口的计算 2.left join如何实现(使用cogroup?)
    2020-12-08
    1
  • Allan
    老师,你说先理解原理再看源码,那么原理要从哪儿学习到呢?学习这些是不是还要掌握javaEE的东西吗?里面设计的到netty,akka等等这些?

    作者回复: 这个和JavaEE没有太多关系的,主要是要有代码基本功,比如源码里面除了需要将框架的思想梳理清楚,还需要就是要会阅读源码,而源码基本上就会涉及到非常多的细节,比如多线程处理,异步,并发,等,然后就是底层依赖的第三方库,比如Netty,Akka这一类组件等,这些都要比较清楚,才能掌握好一项技术

    2020-11-27
    2
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