Flink进阶及实战(下)-课程安排
1:课程内容介绍 2:DataStreamAPI之source讲解-(java代码) 3:DataStreamAPI之自定义source-1-(java代码) 4:DataStreamAPI之自定义source-2-(java代码) 5:DataStreamAPI之transformation-(java代码) 6:DataStreamAPI之partition-(java代码) 7:DataStreamAPI之sink-(java代码) 8:DataStreamAPI之source-(scala代码) 9:DataStreamAPI之transformation-(scala代码) 10:DataStreamAPI之partition-(scala代码) 11:DataStreamAPI之sink-(scala代码) 12:DataSetAPI之transformation-1-(java代码) 13:DataSetAPI之transformation-2-(java代码) 14:DataSetAPI之partition-(java代码) 15:DataSetAPI之transformation-1-(scala代码) 16:DataSetAPI之transformation-2-(scala代码) 17:TableApi简介+Flink支持的dataType和序列化 18:Flink Broadcast广播变量-(java代码) 19:Flink Broadcast广播变量-(scala代码) 20:Flink Accumulators-Counters-(java代码) 21:Flink Accumulators-Counters-(scala代码) 22:Flink Distributed Cache-(java+scala代码) 23:Flink state之keyedState分析 24:Flink state之operatorState分析 25:Flink checkPoint分析 26:Flink state backend详细分析 27:Flink state backend实战演示 28:Flink Restart Strategies(重启策略)分析 29:Flink 从checkpoint恢复数据 30:Flink savePoint的使用详解 31:Flink window详解 32:Flink time介绍 33:Flink watermark介绍 34:Flink watermark解决乱序数据-1 35:Flink watermark解决乱序数据-2 36:Flink parallelism并行度分析 37:Flink UI界面介绍 38:Flink kafka-connector分析 39:Flink kafka-connector代码操作-(java代码) 40:Flink kafka-connector代码操作-(scala代码) 41:Flink 生产环境配置介绍 42:实战需求分析(数据清洗[实时ETL]) 43:数据清洗[实时ETL]-java代码实现-1 44:数据清洗[实时ETL]-java代码实现-2 45:数据清洗[实时ETL]-java代码提交集群运行
46:数据清洗[实时ETL]-把任务提交命令封装成脚本 47:数据清洗[实时ETL]-scala代码实现 48:实战需求分析(数据报表) 49:数据报表-java代码实现-1 50:数据报表-java代码实现-2 51:数据报表-es和kibana的安装 52:数据报表-运行任务 53:数据报表-执行脚本封装 54:数据报表-scala代码实现 55:项目代码地址
本次授课,考虑到大多数学员是java程序员,会基于java代码+scala代码讲解。
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