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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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发表于 2019-12-12 22:45:34
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