Flink核心技术与实战(完结)

2022-01-28 JavaEE 477
IT学习视频
IT学习视频 2022-01-28 14:12:052
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〖课程介绍〗:
        系统掌握流数据处理必杀技
〖课程目录〗:
( e9 h4 B' x: [0 f# E        第一章:Apache Flink介绍 (5讲)
; n: ?( H0 L& q; Q: e, ~/ q        01 | 课程介绍
        免费
        02 | 内容综述
5 d) L9 N7 b4 J) l& g0 O7 `        免费
        03 | 流处理技术概览
5 N, M2 f3 S9 V0 B        免费
        04 | Flink发展历史与应用场景
" E6 o5 B5 k) X4 G) S5 y0 H4 U8 {        免费
        05 | Flink核心特性
( X6 e2 ?2 s! s, z8 D6 O& L        第二章:Flink部署与应用 (13讲)
        06 | Flink集群架构
        07 | Flink集群运行模式
* s5 a" ~" J' u# [, p: ?- X        08 | Flink集群资源管理器支持
( R4 q7 @6 C4 h+ [8 z$ E1 v        09 | Standalone原理讲解与实操演示
        10 | Flink On Yarn部署讲解
' Z7 m: m4 ^- E& [  c        11 | Flink On Yarn实操演示
% |( {. u( T# j3 P        12 | Flink On Kubernetes部署讲解
- ~" C0 a$ J1 A! ?; H        13 | Flink On Kubernetes实操-Session模式
6 D& x8 J& u" G0 T0 \; W        14 | Flink On Kubernetes实操-Per-Job模式
        15 | Flink On Kubernetes Native部署讲解
        16 | Flink On Kubernetes Native实操演示
. y+ K) W% \1 p6 w$ f/ r6 g4 K0 M        17 | Flink高可用配置原理讲解
        18 | Flink高可用配置实操演示
        第三章:Flink DataStream API实践原理 (19讲)
        19 | 分布式流处理模型
        20 | DataStream API 实践原理
/ N4 D" r, Y1 M' f; W        21 | Flink 时间概念
7 U$ n6 ]/ F/ Q$ Z* B        22 | Watermark实践原理
        23 | Watermark与Window的关系
  U5 P& B6 a8 B' \3 y+ O        24 | Watermark Generator
        25 | Windows窗口计算
0 k  o8 ?  M1 {) O9 ^: A        26 | Window Assigner
        27 | Window Trigger
' {: P" c- ]! @8 {        28 | Window Evictors
0 N' `  n" L- h. [        29 | Window Function
+ E  e% j) _' p  K1 _# F  T( R        30 | Windows多流合并
        31 | Process Function应用
        32 | SideOutput旁路输出
        33 | Asynchronous I/O异步操作
        34 | Pipeline与StreamGraph转换
        35 | Flink类型系统
        36 | 自定义SourceFunction
( z' J0 m; O- Y/ q  b. ~- p        37 | 项目实战:基于DataStream API实现PV,UV统计
/ z2 a9 M& q2 I0 _+ t        第四章:Flink状态管理和容错 (13讲)
        38 | 有状态计算概念
        39 | 状态类型及应用
+ C4 P; M* ?6 A$ g& }2 }! d        40 | KeyedState介绍与使用
2 L# q+ ]' ~/ ~; [2 G        41 | OperatorState介绍与使用
& F( a* s% o3 j        42 | BroadcastState介绍与使用
        43 | Checkpoint实现原理
5 b5 B9 W! \) a) }! ?( Q- H2 X$ J        44 | Savepoint与Checkpoint
# U! ~9 W  ?6 H        45 | StateBackends状态管理器
        46 | State Schema Evolution
        47 | State序列化与反序列化
        48 | Queryable State介绍与使用
/ Q% ], q5 K& F6 T        49|项目实战:实时交易反欺诈项目介绍
! }2 c$ d. u& _! [# p$ ]        50|项目实战:实时交易反欺诈项目演示
        第五章:Flink Table & SQL实践原理 (19讲)
        51|Flink Table API/SQL介绍与使用
        52|Table API/SQL核心概念
        53|DataStream & DataSet 与Table相互转换
# W% Z: [7 g5 p& f8 b* |        54|Table Connector介绍与使用
        55|Querying Dynamic Tables
* P& r1 N7 t) }        56|TimeStamp与Watermark时间属性定义
        57|Query With Temporal Condition
& p; e0 g0 G  f/ a        58|Join With Dynamic Table
        59|Join With Temporal Function
        60|Join With Temporal Tables
6 L" s- @& L. L# ]8 ?) W8 O# Q# Z1 b        61|Catalog原理与使用
+ i. x$ ~* h( ]% F        62|Apache Hive集成
        63|SQL Client介绍与使用
        64|Flink SQL Table数据类型
        65|自定义Function
$ ^0 \4 n  ~' D* ^        66|Table Connector使用
        67|自定义Connector
        68|new tablesource & tablesink api
) |3 c! o3 p* p( t. l1 I; I! M        69|项目实战:基于Flink SQL实现Top10商品统计
$ C' ]7 w; c# p4 Y- {3 ]        第六章:Flink Runtime设计与实现 (11讲)
* v- O6 \. J/ i        70|Runtime整体架构
& B, R% z! C* a8 a. b. |- g5 x        71|Flink Client实现原理
# B/ c$ U! ?2 `        72|ResourceManager资源管理
        73|Dispatcher任务分发器
# x( d4 B3 V# [  r7 i% U$ A2 m        74|JobGraph提交与运行(上)
" d5 E% H+ N+ m9 e* b+ U        75|JobGraph提交与运行(下)
3 r4 f# V8 V( m3 h. c5 p$ m        76|Task执行与调度
        77|Task重启和容错策略
! M" }& [. ?2 N0 w        78|集群组件Rpc通信机制
: U; f1 O3 z0 t: I        79|NetworkStatck实现原理
        80|Flink内存管理
# K* n9 f" g' x3 s5 O8 P        第七章:Flink监控与性能优化 (5讲)
        81|Metric指标分类与采集
        82|Flink RestAPI介绍与使用
+ R5 ?; H/ P* }4 W        83|Checkpoint监控与调优
        84|反压监控与原理
        85|Flink内存配置与调优
        第八章:Flink组件栈介绍与使用 (4讲)
        86|PyFlink实践与应用
        87|Flink复杂事件处理:Complex event process
        88|Alink机器学习框架介绍与使用
, W& y1 M5 D; v. i, O* z        89|Stateful Function介绍与使用
        第九章:项目实战-使用Flink构建推荐系统实时数据流 (2讲)
        90|实时推荐系统项目设计与实现
        91|结束语
        编辑推荐
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