Flink 实时处理实战

第一章：实时处理利器：Flink（一） (5讲)

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1. Flink 的基本介绍

时长 18:35

2. Flink 的集群架构及集群运行

时长 25:45

3. Flink 的入门案例及并行度设置

时长 23:03

4. 数据源及 DataStream 转换算子

时长 32:03

5. DataSet 转换算子

时长 18:32

第二章：实时处理利器：Flink（二） (4讲)

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1. Flink 中的 connector

时长 22:17

2. 计数器累加器、分布式缓存和 Task 数据传输策略

时长 27:06

3. Flink 的四层模型和 State

时长 20:33

4. Flink 的 ValueState、ListState 操作

时长 26:03

第三章：实时处理利器：Flink（三） (8讲)

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1. Flink 的 mapState、reduceingState 等操作

时长 23:06

2. 状态保存

时长 18:07

3. 容错机制

时长 28:07

4. Flink 集成 Kafka

时长 17:08

5. CheckPoint 实现原理

时长 17:36

6. Flink 的两阶段提交

时长 19:06

7. Flink 的时间类型和窗口概念

时长 24:36

8. 窗口操作案例

时长 22:02

第四章：实时处理利器：Flink（四） (7讲)

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1. Flink 的数据增量聚合及全量聚合

时长 33:07

2. Flink 的 watermark 机制和顺序数据的 watermark

时长 30:04

3. 使用 watermark 机制处理乱序数据

时长 29:01

4. 用 connect 实现两个流数据的 join 操作

时长 29:32

5. 三种窗口类型的数据关联

时长 19:06

6. TableAPI 和 SQL 的基本介绍

时长 23:04

7. Flink 的基本编程

时长 26:34

第五章：实时处理利器：Flink（五） (7讲)

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1. TableAPI 的各种数据源输入

时长 25:51

2. TableAPI 的 MySQL 及 Hive 数据源输入

时长 17:03

3. TableAPI 的数据输出

时长 30:25

4. FlinkSQL 的语法

时长 29:41

5. TableAPI 基于窗口的操作简介

时长 25:35

6. TableAPI 基于滑动窗口、会话窗口的操作

时长 27:16

7. TableAPI 基于 OverWindow 的操作

时长 26:32

第六章：实时处理利器：Flink（六） (6讲)

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1. FlinkSQL 基于 GroupWindow 的操作

时长 25:10

2. FlinkSQL 基于 OverWindow 的操作

时长 12:45

3. FlinkSQL 的自定义 UDF、UDTF 函数

时长 41:38

4. FlinkSQL 的自定义 UDAF 函数

时长 15:11

5. Flink 的 CEP 复杂事件处理

时长 30:47

6. CEP 实战案例

时长 32:24

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