Flink 实时处理实战

你将获得

掌握 Flink 集群架构与核心算子
熟练运用状态管理与容错机制
精通 Flink 与 Kafka 等数据源集成
掌握 TableAPI/SQL 及自定义函数开发
具备 CEP 复杂事件处理实战能力

课程介绍

本课程系统覆盖 Flink 实时处理全栈知识，分六章层层深入。从 Flink 基础介绍、集群架构与入门案例切入，详解 DataStream/DataSet 算子、Connector、状态操作、容错机制及 Kafka 集成；深入讲解窗口、Watermark、流 join 等核心技术，延伸至 TableAPI/SQL 应用、自定义函数开发及 CEP 复杂事件处理。课程兼顾理论严谨性与实战指导性，全面覆盖实时数据处理关键场景，助力企业内部技术人员构建 Flink 全流程开发与优化能力，适配企业实时数据处理业务需求。

课程目录

第一章：实时处理利器：Flink（一）

Flink 的基本介绍
Flink 的集群架构及集群运行
Flink 的入门案例及并行度设置
数据源及 DataStream 转换算子
DataSet 转换算子

第二章：实时处理利器：Flink（二）

Flink 中的 connector
计数器累加器、分布式缓存和 Task 数据传输策略
Flink 的四层模型和 State
Flink 的 ValueState、ListState 操作

第三章：实时处理利器：Flink（三）

Flink 的 mapState、reduceingState 等操作
状态保存
容错机制
Flink 集成 Kafka
CheckPoint 实现原理
Flink 的两阶段提交
Flink 的时间类型和窗口概念
窗口操作案例

第四章：实时处理利器：Flink（四）

Flink 的数据增量聚合及全量聚合
Flink 的 watermark 机制和顺序数据的 watermark
使用 watermark 机制处理乱序数据
用 connect 实现两个流数据的 join 操作
三种窗口类型的数据关联
TableAPI 和 SQL 的基本介绍
Flink 的基本编程

第五章：实时处理利器：Flink（五）

TableAPI 的各种数据源输入
TableAPI 的 MySQL 及 Hive 数据源输入
TableAPI 的数据输出
FlinkSQL 的语法
TableAPI 基于窗口的操作简介
TableAPI 基于滑动窗口、会话窗口的操作
TableAPI 基于 OverWindow 的操作

第六章：实时处理利器：Flink（六）

FlinkSQL 基于 GroupWindow 的操作
FlinkSQL 基于 OverWindow 的操作
FlinkSQL 的自定义 UDF、UDTF 函数
FlinkSQL 的自定义 UDAF 函数
Flink 的 CEP 复杂事件处理
CEP 实战案例

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讲师

王超( 老王)

大数据资深讲师

经历过创业公司、国有企业、上市公司以及独角兽互联网企业。先后任职 Java 研发工程师、大数据工程师、大数据架构师、大数据资深讲师等职务。做过互联网电商平台、数仓建设平台、实时数据处理平台、数据中台建设，自主 BI 分析平台等，熟悉各类大数据的业务场景，有过多次架构设计及落...查看更多