|
新一代大数据计算引擎 Flink从入门到实战
课程目录
│ , w: V% {% c: X6 X! R( y3 k3 G+ h7 G
│ flink-train-master.zip
│ hadoop000.rar
│ & I$ E- O& P$ I# ]# _4 [# `
├─第10章 Flink监控及调优& s* X4 C5 I* N& d) S. U/ A3 W
│ 10-1 课程目录-.mp4
│ 10-2 historyserver概述及配置-.mp46 f2 S5 K! l" m& X. g
│ 10-3 historyserver的使用-.mp4' Z+ e6 ^, e+ ~
│ 10-4 historyserver rest api使用-.mp4& _1 S! _. Z( `# p/ z( M9 y% {
│ 10-5 monitoring rest ap-.mp47 {: R! O1 |3 L/ L
│ 10-6 flink metric-.mp4( j' i- @& g7 f, e: f3 F( g1 K
│ 10-7 flink常用优化策略-.mp48 I! C* |$ |5 F
│ ; J7 n! W: e |$ P
├─第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
│ 11-1 课程目-.mp4! P8 Z4 F4 T/ |* Y# t3 {
│ 11-10 flink中watermark的定义及使用-.mp4" ^% {& B# s A5 x
│ 11-11 windowfunction业务逻辑的-.mp4
│ 11-12 es部-.mp4) p: s* k F& @; w% r7 D( x/ b
│ 11-13 kibana部-.mp4
│ 11-14 统计分析数据写入es并通过kibana展示出-.mp4+ l8 G6 B& t" d% O- L; U$ r
│ 11-15 通过kibana图形化展示es中存储-.mp4
│ 11-16 第一个功能-.mp4/ R3 _$ @ s( b! ]9 p
│ 11-17 功能二需求及数据准-.mp49 I. n( D$ A; q" g; c
│ 11-18 自定义mysql数据源读-.mp4
│ 11-19 完成两个流关联的数据清洗功-.mp49 K& N9 e3 ^& G' h5 V, K
│ 11-2 项目背-.mp4
│ 11-20 本章节总-.mp4
│ 11-3 项目功能需求描述-.mp4$ _0 H' p, c% W9 v
│ 11-4 项目架-.mp4
│ 11-5 mock数据之kafka生产者代码主流程开发-.mp41 E2 ^8 G1 C; K( }" l# ?0 v: |
│ 11-6 mock数据之kafka生产者代码日志生产开-.mp46 y% O H! V. l! D/ ?/ S% w4 X
│ 11-7 使用flink消费kafka生产的数据-.mp4# L) L' `' U8 t6 l/ J: c6 |
│ 11-8 使用flink完成实时日志清洗功能开发-.mp4
│ 11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤-.mp40 F6 O" V- n5 w3 g8 C0 F
│ ! ~+ j0 V C1 @6 y( C
├─第1章 初识Flink$ H+ b+ H! B9 l2 M
│ 1-10 如何以正确的姿势来学习flin-.mp4
│ 1-3 课程目录-.mp4
│ 1-4 flink概述-.mp4! B4 Z# M V# C. |+ a; t
│ 1-5 flink layered api-.mp4 v# i& O# q {, Z
│ 1-6 flink运行多样化-.mp4
│ 1-7 业界流处理框架对比-.mp46 O, x6 a9 p `" \; r Y( }
│ 1-8 flink use cases-.mp42 y1 J& Q4 G' @7 v$ ~# r
│ 1-9 flink发展趋势-.mp4
│
├─第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
│ 2-1 课程目录-.mp4; q( F; d4 O5 V6 O1 E7 U% n
│ 2-10 flink批处理应用scala开发之功能实现-.mp4" N7 I/ _5 _" E
│ 2-11 使用java和scala开发flink应用程序对比-.mp49 ~" G" x c# z6 p) r
│ 2-12 flink实时处理应用java开发之功能实现-.mp4, g, U, L# {0 B
│ 2-13 flink实时处理应用java开发之代码重构-.mp4
│ 2-14 flink实时处理应用scala开发之代码重构-.mp4
│ 2-15 开发过程中依赖的注意事项-.mp4
│ 2-2 开发环境准备之jdk安装-.mp4
│ 2-3 开发环境准备之maven安-.mp4
│ 2-4 开发环境准备之idea安-.mp4
│ 2-5 flink批处理应用开发之需求描述-.mp4" A) C. F- @4 Y& u* Y
│ 2-6 flink批处理应用java开发之环境准备-.mp4; V3 r) d5 J& T% z7 Q. j+ F
│ 2-7 flink批处理应用开发之八股文编程-.mp4
│ 2-8 flink批处理应用java开发之功能实现-.mp4) }0 W2 h$ m8 Q' A3 `& t/ b
│ 2-9 flink批处理应用scala开发之环境准备-.mp4
│ , p8 y8 {: ]( m' L& F0 ^
├─第3章 编程模型及核心概念
│ 3-1 课程目录-.mp4
│ 3-10 flink支持的数据类型-.mp4
│ 3-2 核心概念概述-.mp4
│ 3-3 dataset和datastream-.mp4
│ 3-4 flink编程模型-.mp4
│ 3-5 延迟执行-.mp40 E# _8 j" l5 S! `" q
│ 3-6 指定key之tuple-.mp4
│ 3-7 指定key之字段表达式-.mp4% c2 E6 H4 Z" E4 q3 L& n7 F
│ 3-8 指定key之key选择器函数-.mp46 \5 _" d, ^0 \3 v8 O$ H* ^) n
│ 3-9 指定转换函数-.mp4
│
├─第4章 DataSet API编程
│ 4-1 课程目录-.mp46 f# u# a- b8 B0 C) Q2 m: }8 [5 d
│ 4-10 从递归文件夹的内容创建dataset之scala实现-.mp4
│ 4-11 从压缩文件中创建dataset之scala实现-.mp46 C" E0 q( x/ k% p% o
│ 4-12 transformation概述-.mp46 j% D7 P+ H; Z# I9 f4 U
│ 4-13 transformation函数map之scala实现-.mp4
│ 4-14 transformation函数map之java实现-.mp4* D: F) r/ l* z
│ 4-15 transformation函数filter之scala实现-.mp4( j" h' M" ^; Z3 }( g! G5 K% C
│ 4-16 transformation函数filter之java实现-.mp43 h- i+ K) ?' s' H6 X( W# I
│ 4-17 transformation函数mappartition之scala实现-.mp4
│ 4-18 transformation函数mappartition之java实现-.mp4
│ 4-19 transformation函数first之scala实现-.mp4
│ 4-2 dataset api开发概述-.mp4
│ 4-20 transformation函数first之java实现-.mp4% `0 s- p; J J( k
│ 4-21 transformation函数flatmap之scala实现-.mp4
│ 4-22 transformation函数flatmap之java实现-.mp4
│ 4-23 transformation函数distinct之scala和java实现-.mp4, [, a8 h$ |! F& [' [8 f+ Z
│ 4-24 transformation函数join之scala实现-.mp4
│ 4-25 transformation函数outerjoin之scala实现-.mp4# Q+ P& e: X8 A3 M$ X0 T
│ 4-26 transformation函数join之java实现-.mp4. r! X& n8 x# y. ?" a. _9 q# t4 G
│ 4-27 transformation函数outerjoin之java实现-.mp4
│ 4-28 transformation函数cross之scala实现-.mp4' W0 {& Q4 }* G- V( a# ^/ M
│ 4-29 transformation函数cross之java实现-.mp4
│ 4-3 flink综合java和scala开发的项目构建creenflow-.mp4
│ 4-30 transformation小结-.mp49 J: F3 [ [* L9 P7 G2 }
│ 4-31 sink函数scala实现-.mp4
│ 4-32 sink函数java实现-.mp4
│ 4-33 通过案例引入flink的计数器-.mp44 ~ t8 M6 d9 q. z* X3 v/ B4 n
│ 4-34 基于flink编程的计时器之scala实现-.mp4
│ 4-35 基于flink编程的计时器之java实现-.mp4
│ 4-36 基于flink的分布式缓存功能的scala实现.-.mp4
│ 4-37 基于flink的分布式缓存功能的java实现-.mp4- A: ^/ b" D- L
│ 4-38 本章节小结及作业-.mp4
│ 4-4 data source宏观概述-.mp4
│ 4-5 从集合创建dataset之scala实现-.mp4
│ 4-6 从集合创建dataset之java实现-.mp4
│ 4-7 从文件或者文件夹创建dataset之scala实现-.mp4
│ 4-8 从文件或者文件夹创建dataset之java实现-.mp4
│ 4-9 从csv文件创建dataset之scala实现-.mp4
│ , ^. {9 @( K1 C
├─第5章 DataStream API编程
│ 5-1 datastream api编程概述-.mp4& v& z1 g6 Y, j& {: n% y5 h. F2 S
│ 5-10 transformation函数union之scala和java实现-.mp4
│ 5-11 transformation函数split和select之scala实现-.mp4$ Y2 K: Y* c/ |7 @+ [) V4 R1 W
│ 5-12 transformation函数split和select之java实现-.mp4* H2 d% z# C9 A2 `* b$ Y* u9 d
│ 5-13 自定义sink之需求描述及表创建-.mp44 m( t8 I$ H- X5 z6 q+ |' b
│ 5-14 自定义sink之功能测试-.mp4
│ 5-15 datastream api开发小结-.mp4
│ 5-2 从socket创建datastream之java实现-.mp4" ]: n B7 u$ t/ J4 t$ d4 @- x. [
│ 5-3 从socket创建datastream之scala实现-.mp4! ~9 t, ]/ o. o1 t$ \/ r2 V5 ~
│ 5-4 自定义数据源方式sourcefunction之scala实现-.mp4: }1 W" O3 v% l5 T
│ 5-5 自定义数据源方式parallelsourcefunction之scala实现-.mp49 V/ y6 @" n1 X7 c7 k8 h
│ 5-6 自定义数据源方式richparallelsourcefunction之scala实现-.mp4: I C4 z% `& ?0 h3 ]
│ 5-7 自定义数据源方式之java实现-.mp4
│ 5-8 transformation函数map和filter之scala实现-.mp4
│ 5-9 transformation函数map和filter之java实现-.mp4
│
├─第6章 Flink Table API & SQL编程
│ 6-1 课程目录-.mp4
│ 6-2 什么是flink关系型api-.mp4. S, C# X5 q6 |+ q
│ 6-3 table api&sql概述-.mp42 j: u0 u* G4 \8 `% B8 r
│ 6-4 使用scala完成table api&sql功能的开发-.mp49 t* `) @# q. ^0 W9 T& @7 m# w8 H
│ 6-5 使用java完成table api&sql功能的开发-.mp4) B+ _: w; c1 C2 Q$ x
│ 6-6 table api&sql其他功能介绍-.mp4
│ # P9 E% g* [1 G7 q# n' i; R' v
├─第7章 Flink中的Time及Windows的使用 l; P# C Y9 k3 d) ^; Z Y, n2 z
│ 7-1 课程目录-.mp4: @: d" d- R* F4 {! ~+ Q
│ 7-10 tumbling windows java编程-.mp4& x8 X% G: F6 V$ h- n
│ 7-11 sliding windows详解及scala编程-.mp4 ~- Z4 c2 @: i- D
│ 7-12 window functions之reducefunction的scala实现-.mp4' [4 S( N" t6 ^3 r7 H4 ~
│ 7-13 window functions之reducefunction的java实现-.mp4 |2 d8 g6 {0 u: A; N" G5 Q7 `
│ 7-14 window functions之processwindowfunction的java实现-.mp4
│ 7-16 flink watermark概述-.mp4# ?4 n, U- P7 v: k# k6 b( O8 E
│ 7-2 processing time详解-.mp4
│ 7-3 event time详解-.mp4
│ 7-4 ingestion time详解-.mp4
│ 7-5 如何在flink中指定time的类型-.mp48 c) D* Q* I* Y6 s' K" ]
│ 7-6 windows概述-.mp4$ `' ]; R: r5 o& z$ P( w% Y5 e
│ 7-7 window assigners详解-.mp4
│ 7-8 基于time和count的windows-.mp4! t8 S0 ^/ q) ~' W+ q
│ 7-9 tumbling windows详解及scala编程-.mp4- r1 l8 K0 f, _9 R' z5 G$ U( i
│
├─第8章 Flink Connectors6 D8 U$ f+ ]+ u) o
│ 8-1 课程目录-.mp4
│ 8-10 作业-.mp4. w$ m' m, k! J9 s% g& @1 u3 S
│ 8-11 flink整合kafka的offset管理及exactly_once语义-.mp4
│ 8-12 flink整合kafka的checkpoint常用参数设置梳理-.mp49 s1 r F; g) G1 Z( G
│ 8-2 connectors概述-.mp4
│ 8-3 hdfs connector的使用-.mp4
│ 8-4 kafka connector概述-.mp4- o* O {! X* ^ w. u
│ 8-5 ootb环境的使用-.mp42 O j7 ?" p' X% }8 d
│ 8-6 zookeeper部署-.mp4/ D! ]! Q3 K, Q! O: a3 K5 `- K
│ 8-7 kafka部署及测试-.mp4! E( P/ d' J1 i# w
│ 8-8 flink对接kafka作为source使用-.mp4+ e( }$ H6 ~" a- l( y; }" @* e
│ 8-9 flink对接kafka作为sink使用-.mp4
│
└─第9章 Flink部署及作业提交/ T9 R/ n+ y3 R* q
9-1 课程目录-.mp4
9-10 如何查找需要配置的flink参数及ui对应关系介绍-.mp4
9-11 flink scala shell的使用-.mp4
9-12 本章作业-.mp42 A r [0 [, L% x: e3 D
9-2 flink部署准备及源码编译-.mp4
9-3 单机模式部署及代码提交测试-.mp4
9-4 flink standalone模式部署及参数详解-.mp4$ M) U; y& v( G; P. x
9-5 hadoop集群快速搭建-.mp4/ ^6 o, z4 u9 [0 h6 F4 d) @
9-6 flink on yarn两种方式-.mp49 m( Z- [- L3 G( I# h9 A( n
9-7 flink on yarn第一种模式实操-.mp4. r/ M. c6 _% d: M- m I5 |6 }8 Y7 W
9-8 flink on yarn第二种模式实操-.mp45 x/ Q9 y p& s! @3 w
9-9 flink on yarn作业-.mp4
下载地址回复可见:v3 新一代大数据计算引擎 Flink从入门到实战
|
|