51CTO学院.徐葳《Flink入门及实战(上+下)2018年12月》2019

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• 课程目标
  
• 《Flink进阶及实战》课程主要讲述了Flink实时框架的基本操作使用以及案例实战开发。
  
• 适用人群
  
• 对大数据、实时计算感兴趣的同学，需要具备一定的编程基础(java\scala)。
  
• 课程简介
  
• 本套课程基于Flink**版本V1.6.1
  
  
  本套课程主要针对Flink进阶及实战下半部分内容进行讲解，侧重于实战演练。
  
  

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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355815741

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lijing

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849924886

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xws321

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andone23

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翼迈新晨

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