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2018年Flink初级入门及实战视频教程精讲

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  • 商品名称:2018年Flink初级入门及实战视频教程精讲
  • 商品编号:588484511927
  • 品牌:1***红
  • 上架时间:2019-03-28
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  • 品牌:other/其他
  • 付款方式:全额支付
  • 开课形式:随到随学
  • 校区:校区一
  • 培训班类型:一对一
  • 省份:全国
  • 培训类别:大数据
  • 学习平台:站外线上学习(非淘宝)

2018年最新Flink入门及实战视频教程,总三套视频

第一套目录

Flink视频教程(两套) 主要内容
1. Flink基本原理概述
2. Flink实战生产技术。
3. Druid。
课程大纲:
第一课: Flink基本概念与部署
1. Flink 简介
2. 编程模型
3. 运行时概念
4. 应用部署与原理
a. 部署模式
b. On-Yarn 启动设置与原理
c. Job 启动设置与原理

第二课: DataStream
1. DataStreamContext环境
2. 数据源(DataSource)
3. 转化(Transformation)
4. 数据Sink

第三课:Window & Time
1. Window介绍
a. 为什么要有Window
b. Window类型
2. Window API的使用
a. Window的三大组件
b. Time&watermark
c. 时间语义
d. 乱序问题解决WaterMark
e. AllowLateness正确设置与理解
f. Sideoutput在Window中的使用
3. Window的内部实现原理
a. Window的处理流程
b. Window中的状态存储
4. 生产环境中的Window使用遇到的一些问题
第四课: Connector
1. 基本Connnector
2. 自定义Source 与 Sink
3. Kafka-connecotor
a. Kafka 简介
b. Kafka Consumer 与Sink 的正确使用方式
c. Kafka-Connector 内部机制与实现原理

第五课: 状态管理与恢复机制
1. 基本概念
2. KeyState 基本类型及用法
a. ValueState
b. ListState
c. ReduceState
d. FoldState
e. AggregatingState
3. OperatorState基本用法
4. Checkpoint
a. 概念
b. 开启checkpoint
c. 基本原理
第六课: Metrics 与监控
1. Metrics的种类
2. Metrics的获取方式
a. Web Ui
b. Rest API
c. MetricReporter
3. 用户自定义Metric指标方式
4. 监控和诊断:Metric和Druid 实时OLAP联合使用
a. Metric上报
b. Metric指标聚合
c. Metric的分类和格式定义
5. Druid查询和指标系统
a. Flink作业反压监控
b. Flink作业的延迟监控
c. 其他
6. Metric系统的内部实现
7. 生产环境中的案例分析 -- 通过指标来排查应用问题

第七课: Flink应用案例介绍
1. 数据清洗:map/flatmap等
2. 监控告警系统
a. 数据拉平
b. 基础窗口计算等
3. 线上运营系统
4. 风控系统
第八课: Druid基本概念与架构设计
1. Druid与OLAP VS Kylin、ES等
2. Druid与指标系统 VS 各种时序数据库
3. Druid特性
4. 基本架构:角色节点与基本职责
a. 角色行为
b. 角色暴露的API
5. 基本架构:外部依赖
a. MySQL数据结构
b. ZK数据结构
c. HDFS数据结构

第九课: Druid数据写入与查询
1. 数据流向与存储格式
a. 数据写入流程
b. 存储与索引格式
2. 实时数据写入
a. Firehose
b. Realtime Node
c. Index-Service原理介绍
d. Tranquility原理介绍
e. Kafka-index-service原理
3. 离线数据写入
a. Indexer
b. MR Indexer
4. 查询模式与查询类型介绍
第十课: Druid实践介绍
1. 容错设计
2. 指标监控
a. 基于Graphite搭建指标监控系统
b. 重要的指标项
3. 运维实践
a. 数据修复
b. 集群升级实践
c. Segment元数据管理
d. JVM调优
c. 资源隔离

第二套目录:

Flink入门及实战
讲述了Flink实时框架的基本操作使用以及案例实战开发。通过本课程的教学,使学生既能学习Flink的理论知识,也能掌握Flink的实战内容。为后期工作中的实时处理业务提供多一种技术选择。
本套课程基于Flink最新版本V1.6.1,基于java代码+scala代码讲解。
1:Flink基本原理及应用场景分析
2:Flink vs Storm vs SparkStreaming
3:Flink案例开发需求分析
4:滑动窗口单词计数-java代码实现
5:滑动窗口单词计数-scala代码实现
6:batch批处理-java代码实现
7:batch批处理-scala代码实现
8:Flink streaming和Batch代码层面的使用区别
9:Flink local集群安装以及集群代码提交执行
10:Flink standalone集群安装部署
11:Flink on yarn的两种方式
12:Flink on yarn内部实现
13:Flink standalone集群HA配置
14:如何解决集群启动失败的问题
15:Flink on yarn集群HA配置
16:Flink scala shell代码调试

Flink入门及实战(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

第三套目录(赠送的,只有视频,没有资料):

01.flink介绍.mp4

02.flink-无界数据集-有界数据集.mp4

03.flink-两种执行模型.mp4

04.flink-特点.mp4

05.flink-特点2.mp4

06.flink-流计算模型-有界数据集处理.mp4

07.flink-从下到上的架构层次说明.mp4

08.flink-datasource-flink-datasink结构.mp4

09.flink-总结.mp4

10.flink-体验.mp4

11.flink-体验-下载flink.mp4

12.flink-体验-解压flink.mp4

13.启动flink本地集群脚本-验证启动是否成功.mp4

14.flink-体验-启动webui查看flink状态.mp4

15.flink-编写java版wordcount程序.mp4

16.flink集群运行模式-从IDEA中导出jar包.mp4

17.检查flink集群运行状况-传递jar到centos.mp4

18.启动centos的nc服务器地址-端口指定9999.mp4

19.flink程序运行-执行结果查看-注意事项.mp4

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