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Flink从入门到实战(2020)

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【课程详情】

  • 001.Flink简介

  • 002.Flink应用场景

  • 003.流式处理的提出

  • 004.流式处理的演变

  • 005.Flink的特点

  • 006.批处理wordcount

  • 007.流处理wordcount

  • 008.流处理wordcount扩展测试和说明

  • 009.Flink集群部署

  • 010.提交Job

  • 011.命令行提交Job

  • 012.其它方式集群部署

  • 013.运行时架构_运行时组件

  • 014.运行时架构_作业提交流程

  • 015.运行时架构_任务调度原理(01)_并行度和slot

  • 016.运行时架构_任务调度原理(02)_slot共享

  • 017.运行时架构_任务调度原理(03)_slot共享示例

  • 018.运行时架构_任务调度原理(04)_执行图和任务链

  • 019.运行时架构_任务调度原理(05)_自定义任务调度规则

  • 020.流处理API_Source(01)_从集合和文件读取数据

  • 021.流处理API_Source(02)_从Kafka读取数据

  • 022.流处理API_Source(03)_自定义Source

  • 023.流处理API_Transform(01)_简单转换算子

  • 024.流处理API_Transform(02)_简单分组聚合

  • 025.流处理API_Transform(03)_reduce聚合

  • 026.流处理API_Transform(04)_分流操作

  • 027.流处理API_Transform(05)_合流操作

  • 028.流处理API_Flink支持的数据类型

  • 029.流处理API_函数类和富函数类

  • 030.流处理API_Sink(01)_文件

  • 031.流处理API_Sink(02)_Kafka

  • 032.流处理API_Sink(03)_Redis

  • 033.流处理API_Sink(04)_ElasticSearch

  • 034.流处理API_Sink(05)_MySQL

  • 035.流处理API_Window API_窗口概念

  • 036.流处理API_Window API_窗口类型

  • 037.流处理API_Window API_窗口分配器

  • 038.流处理API_Window API_窗口函数及其它可选API

  • 039.流处理API_Window API_窗口计算测试

  • 040.时间语义

  • 041.时间语义的设置

  • 042.Watermark概念

  • 043.Watermark原理和特点

  • 044.Watermark传递

  • 045.Watermark代码中引入

  • 046.自定义Watermark生成机制

  • 047.事件时间语义下的窗口测试

  • 048.窗口起始点的确定

  • 049.状态管理(01)_状态的概念

  • 050.状态管理(02)_算子状态和键控状态

  • 051.状态管理(03)_状态在代码中的定义和使用

  • 052.状态编程示例(01)

  • 053.状态编程示例(02)

  • 054.ProcessFuntion_基本概念和使用

  • 055.ProcessFuntion_定时器应用示例

  • 056.ProcessFuntion_侧输出流应用示例

  • 057.状态后端

  • 058.容错机制_检查点概念和原理

  • 059.容错机制_检查点算法

  • 060.容错机制_checkpoint配置

  • 061.容错机制_重启策略配置

  • 062.保存点

  • 063.状态一致性_基本概念

  • 064.状态一致性_Flink端到端状态一致性的保证

  • 065.状态一致性_幂等写入和事务写入

  • 066.状态一致性_Flink与Kafka连接的状态一致性

  • 067.Table API和Flink SQL_基本概念和示例程序

  • 068.Table API和Flink SQL_基本程序结构

  • 069.Table API和Flink SQL_表执行环境

  • 070.Table API和Flink SQL_表的概念和从文件读取数据

  • 071.Table API和Flink SQL_从Kafka读取数据

  • 072.Table API和Flink SQL_表的查询转换

  • 073.Table API和Flink SQL_DataStream和表的转换

  • 074.Table API和Flink SQL_输出到文件

  • 075.Table API和Flink SQL_更新模式

  • 076.Table API和Flink SQL_Kafka管道测试

  • 077.Table API和Flink SQL_输出到ES

  • 078.Table API和Flink SQL_输出到MySQL

  • 079.Table API和Flink SQL_表转换成流

  • 080.Table API和Flink SQL_流处理和SQL查询的不同

  • 081.Table API和Flink SQL_动态表和持续查询

  • 082.Table API和Flink SQL_持续查询示例具体过程

  • 083.Table API和Flink SQL_时间特性(01)_处理时间

  • 084.Table API和Flink SQL_时间特性(02)_事件时间

  • 085.Table API和Flink SQL_窗口(01)_分组窗口

  • 086.Table API和Flink SQL_窗口(02)_分组窗口测试

  • 087.Table API和Flink SQL_窗口(03)_Over窗口

  • 088.Table API和Flink SQL_窗口(04)_Over窗口测试

  • 089.Table API和Flink SQL_函数(01)_系统内置函数

  • 090.Table API和Flink SQL_函数(02)_UDF函数_标量函数

  • 091.Table API和Flink SQL_函数(03)_UDF函数_表函数

  • 092.Table API和Flink SQL_函数(04)_UDF函数_聚合函数

  • 093.Table API和Flink SQL_函数(05)_UDF函数_表聚合函数

  • 094.Flink项目-电商用户行为分析_批处理和流处理以及项目选型

  • 095.Flink项目-电商用户行为分析_用户行为分析应用场景

  • 096.Flink项目-电商用户行为分析_模块设计和数据分析

  • 097.Flink项目-电商用户行为分析_模块需求分析_实时热门商品统计(01)

  • 098.Flink项目-电商用户行为分析_模块需求分析_实时热门商品统计(02)

  • 099.Flink项目-电商用户行为分析_模块需求分析_其它需求

  • 100.Flink项目-电商用户行为分析_项目框架搭建

  • 101.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门商品统计(01)_窗口聚合

  • 102.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门商品统计(02)_排序统计输出

  • 103.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门商品统计(03)_从Kafka消费数据测试

  • 104.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门商品统计(04)_批量消费Kafka数据测试

  • 105.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门商品统计(05)_Table API和SQL实现

  • 106.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门页面流量统计(01)_开窗聚合统计

  • 107.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门页面流量统计(02)_统计结果排序输出

  • 108.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门页面流量统计(03)_乱序数据的处理

  • 109.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门页面流量统计(04)_保证状态更新结果正确

  • 110.Flink项目-电商用户行为分析_PV统计(01)_基本实现

  • 111.Flink项目-电商用户行为分析_PV统计(02)_数据并行的优化

  • 112.Flink项目-电商用户行为分析_UV统计(01)_基本实现

  • 113.Flink项目-电商用户行为分析_UV统计(02)_布隆过滤器去重思路和程序架构

  • 114.Flink项目-电商用户行为分析_UV统计(03)_布隆过滤器简单实现

  • 115.Flink项目-电商用户行为分析_UV统计(04)_UV去重的布隆过滤器实现

  • 116.Flink项目-电商用户行为分析_APP市场推广统计(01)_自定义数据源

  • 117.Flink项目-电商用户行为分析_APP市场推广统计(02)_开窗聚合统计输出

  • 118.Flink项目-电商用户行为分析_广告点击量统计分析(01)_基本需求实现

  • 119.Flink项目-电商用户行为分析_广告点击量统计分析(02)_刷单行为过滤思路和整体框架

  • 120.Flink项目-电商用户行为分析_广告点击量统计分析(03)_刷单行为过滤代码实现

  • 121.Flink项目-电商用户行为分析_恶意登录检测(01)_实现思路和代码框架

  • 122.Flink项目-电商用户行为分析_恶意登录检测(02)_具体代码实现

  • 123.Flink项目-电商用户行为分析_恶意登录检测(03)_代码改进

  • 124.Flink项目-电商用户行为分析_恶意登录检测(04)_CEP代码实现

  • 125.Flink项目-电商用户行为分析_CEP简介(01)_CEP介绍及Pattern API整体概念

  • 126.Flink项目-电商用户行为分析_CEP简介(02)_个体模式

  • 127.Flink项目-电商用户行为分析_CEP简介(03)_模式序列

  • 128.Flink项目-电商用户行为分析_CEP简介(04)_模式的检测和事件处理

  • 129.Flink项目-电商用户行为分析_订单超时检测(01)_实现思路和程序架构

  • 130.Flink项目-电商用户行为分析_订单超时检测(02)_CEP具体代码实现

  • 131.Flink项目-电商用户行为分析_订单超时检测(03)_流式输入数据测试

  • 132.Flink项目-电商用户行为分析_订单超时检测(04)_ProcessFunction代码实现

  • 133.Flink项目-电商用户行为分析_双流实时对账(01)_需求分析和整体架构

  • 134.Flink项目-电商用户行为分析_双流实时对账(02)_合流代码实现

  • 135.Flink项目-电商用户行为分析_Join API(01)_Window Join

  • 136.Flink项目-电商用户行为分析_Join API(02)_Interval Join

  • 137.Flink项目-电商用户行为分析_双流实时对账(03)_Join代码实现

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Flink从入门到实战(2020)[138课时]

001.Flink简介 (10:49)

【免费试听】 002.Flink应用场景 (19:45)

【免费试听】 003.流式处理的提出 (11:03)

004.流式处理的演变 (15:16)

005.Flink的特点 (16:33)

006.批处理wordcount (23:57)

007.流处理wordcount (20:13)

008.流处理wordcount扩展测试和说明 (19:14)

009.Flink集群部署 (26:46)

010.提交Job (22:34)

011.命令行提交Job (07:30)

012.其它方式集群部署 (12:50)

013.运行时架构_运行时组件 (08:35)

014.运行时架构_作业提交流程 (13:22)

015.运行时架构_任务调度原理(01)_并行度和slot (16:27)

016.运行时架构_任务调度原理(02)_slot共享 (17:22)

017.运行时架构_任务调度原理(03)_slot共享示例 (06:15)

018.运行时架构_任务调度原理(04)_执行图和任务链 (25:35)

019.运行时架构_任务调度原理(05)_自定义任务调度规则 (12:20)

020.流处理API_Source(01)_从集合和文件读取数据 (16:18)

021.流处理API_Source(02)_从Kafka读取数据 (21:32)

022.流处理API_Source(03)_自定义Source (24:49)

023.流处理API_Transform(01)_简单转换算子 (06:49)

024.流处理API_Transform(02)_简单分组聚合 (19:15)

025.流处理API_Transform(03)_reduce聚合 (11:20)

026.流处理API_Transform(04)_分流操作 (12:23)

027.流处理API_Transform(05)_合流操作 (19:54)

028.流处理API_Flink支持的数据类型 (09:39)

029.流处理API_函数类和富函数类 (19:40)

030.流处理API_Sink(01)_文件 (18:54)

031.流处理API_Sink(02)_Kafka (10:44)

032.流处理API_Sink(03)_Redis (18:29)

033.流处理API_Sink(04)_ElasticSearch (16:42)

034.流处理API_Sink(05)_MySQL (17:47)

035.流处理API_Window API_窗口概念 (07:21)

036.流处理API_Window API_窗口类型 (10:12)

037.流处理API_Window API_窗口分配器 (27:16)

038.流处理API_Window API_窗口函数及其它可选API (20:59)

039.流处理API_Window API_窗口计算测试 (15:05)

040.时间语义 (17:56)

041.时间语义的设置 (04:32)

042.Watermark概念 (19:05)

043.Watermark原理和特点 (15:56)

044.Watermark传递 (08:07)

045.Watermark代码中引入 (16:32)

046.自定义Watermark生成机制 (07:08)

047.事件时间语义下的窗口测试 (16:10)

048.窗口起始点的确定 (09:20)

049.状态管理(01)_状态的概念 (08:07)

050.状态管理(02)_算子状态和键控状态 (15:13)

051.状态管理(03)_状态在代码中的定义和使用 (27:24)

052.状态编程示例(01) (17:14)

053.状态编程示例(02) (17:29)

054.ProcessFuntion_基本概念和使用 (23:23)

055.ProcessFuntion_定时器应用示例 (32:49)

056.ProcessFuntion_侧输出流应用示例 (09:44)

057.状态后端 (15:35)

058.容错机制_检查点概念和原理 (13:30)

059.容错机制_检查点算法 (25:45)

060.容错机制_checkpoint配置 (26:28)

061.容错机制_重启策略配置 (08:20)

062.保存点 (07:31)

063.状态一致性_基本概念 (10:45)

064.状态一致性_Flink端到端状态一致性的保证 (08:42)

065.状态一致性_幂等写入和事务写入 (23:34)

066.状态一致性_Flink与Kafka连接的状态一致性 (18:19)

067.Table API和Flink SQL_基本概念和示例程序 (22:02)

068.Table API和Flink SQL_基本程序结构 (09:21)

069.Table API和Flink SQL_表执行环境 (15:42)

070.Table API和Flink SQL_表的概念和从文件读取数据 (19:13)

071.Table API和Flink SQL_从Kafka读取数据 (09:28)

072.Table API和Flink SQL_表的查询转换 (11:03)

073.Table API和Flink SQL_DataStream和表的转换 (08:24)

074.Table API和Flink SQL_输出到文件 (25:13)

075.Table API和Flink SQL_更新模式 (10:50)

076.Table API和Flink SQL_Kafka管道测试 (17:40)

077.Table API和Flink SQL_输出到ES (18:17)

078.Table API和Flink SQL_输出到MySQL (08:08)

079.Table API和Flink SQL_表转换成流 (11:33)

080.Table API和Flink SQL_流处理和SQL查询的不同 (07:06)

081.Table API和Flink SQL_动态表和持续查询 (12:23)

082.Table API和Flink SQL_持续查询示例具体过程 (12:49)

083.Table API和Flink SQL_时间特性(01)_处理时间 (20:15)

084.Table API和Flink SQL_时间特性(02)_事件时间 (14:15)

085.Table API和Flink SQL_窗口(01)_分组窗口 (13:10)

086.Table API和Flink SQL_窗口(02)_分组窗口测试 (18:42)

087.Table API和Flink SQL_窗口(03)_Over窗口 (11:57)

088.Table API和Flink SQL_窗口(04)_Over窗口测试 (13:02)

089.Table API和Flink SQL_函数(01)_系统内置函数 (11:03)

090.Table API和Flink SQL_函数(02)_UDF函数_标量函数 (14:38)

091.Table API和Flink SQL_函数(03)_UDF函数_表函数 (17:18)

092.Table API和Flink SQL_函数(04)_UDF函数_聚合函数 (26:57)

093.Table API和Flink SQL_函数(05)_UDF函数_表聚合函数 (27:55)

094.Flink项目-电商用户行为分析_批处理和流处理以及项目选型 (08:11)

095.Flink项目-电商用户行为分析_用户行为分析应用场景 (15:26)

096.Flink项目-电商用户行为分析_模块设计和数据分析 (09:11)

097.Flink项目-电商用户行为分析_模块需求分析_实时热门商品统计(01) (21:02)

098.Flink项目-电商用户行为分析_模块需求分析_实时热门商品统计(02) (09:06)

099.Flink项目-电商用户行为分析_模块需求分析_其它需求 (10:02)

100.Flink项目-电商用户行为分析_项目框架搭建 (10:20)

101.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门商品统计(01)_窗口聚合 (27:53)

102.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门商品统计(02)_排序统计输出 (27:13)

103.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门商品统计(03)_从Kafka消费数据测试 (20:50)

104.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门商品统计(04)_批量消费Kafka数据测试 (10:02)

105.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门商品统计(05)_Table API和SQL实现 (28:42)

106.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门页面流量统计(01)_开窗聚合统计 (26:05)

107.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门页面流量统计(02)_统计结果排序输出 (09:46)

108.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门页面流量统计(03)_乱序数据的处理 (21:03)

109.Flink项目-电商用户行为分析_实时热门页面流量统计(04)_保证状态更新结果正确 (21:40)

110.Flink项目-电商用户行为分析_PV统计(01)_基本实现 (20:38)

111.Flink项目-电商用户行为分析_PV统计(02)_数据并行的优化 (19:21)

112.Flink项目-电商用户行为分析_UV统计(01)_基本实现 (15:27)

113.Flink项目-电商用户行为分析_UV统计(02)_布隆过滤器去重思路和程序架构 (30:47)

114.Flink项目-电商用户行为分析_UV统计(03)_布隆过滤器简单实现 (09:11)

115.Flink项目-电商用户行为分析_UV统计(04)_UV去重的布隆过滤器实现 (23:31)

116.Flink项目-电商用户行为分析_APP市场推广统计(01)_自定义数据源 (17:02)

117.Flink项目-电商用户行为分析_APP市场推广统计(02)_开窗聚合统计输出 (20:43)

118.Flink项目-电商用户行为分析_广告点击量统计分析(01)_基本需求实现 (19:18)

119.Flink项目-电商用户行为分析_广告点击量统计分析(02)_刷单行为过滤思路和整体框架 (14:27)

120.Flink项目-电商用户行为分析_广告点击量统计分析(03)_刷单行为过滤代码实现 (23:19)

121.Flink项目-电商用户行为分析_恶意登录检测(01)_实现思路和代码框架 (18:16)

122.Flink项目-电商用户行为分析_恶意登录检测(02)_具体代码实现 (18:20)

123.Flink项目-电商用户行为分析_恶意登录检测(03)_代码改进 (18:18)

124.Flink项目-电商用户行为分析_恶意登录检测(04)_CEP代码实现 (30:32)

125.Flink项目-电商用户行为分析_CEP简介(01)_CEP介绍及Pattern API整体概念 (12:23)

126.Flink项目-电商用户行为分析_CEP简介(02)_个体模式 (12:40)

127.Flink项目-电商用户行为分析_CEP简介(03)_模式序列 (10:22)

128.Flink项目-电商用户行为分析_CEP简介(04)_模式的检测和事件处理 (09:49)

129.Flink项目-电商用户行为分析_订单超时检测(01)_实现思路和程序架构 (19:49)

130.Flink项目-电商用户行为分析_订单超时检测(02)_CEP具体代码实现 (17:28)

131.Flink项目-电商用户行为分析_订单超时检测(03)_流式输入数据测试 (06:41)

132.Flink项目-电商用户行为分析_订单超时检测(04)_ProcessFunction代码实现 (32:19)

133.Flink项目-电商用户行为分析_双流实时对账(01)_需求分析和整体架构 (13:48)

134.Flink项目-电商用户行为分析_双流实时对账(02)_合流代码实现 (22:23)

135.Flink项目-电商用户行为分析_Join API(01)_Window Join (12:55)

136.Flink项目-电商用户行为分析_Join API(02)_Interval Join (09:46)

137.Flink项目-电商用户行为分析_双流实时对账(03)_Join代码实现 (09:21)

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