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2018年Flink入門及實戰視頻教程

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2018年最新Flink入門及實戰視頻教程,總三套視頻

 

第一套目錄

Flink視頻教程(兩套) 主要內容
1. Flink基本原理概述
2. Flink實戰生產技術。
3.  Druid。
課程大綱:
第一課: Flink基本概念與部署            
1. Flink 簡介
2. 編程模型
3. 運行時概念
4. 應用部署與原理
a. 部署模式
b. On-Yarn 啟動設置與原理
c. Job 啟動設置與原理
 
第二課: DataStream        
1. DataStreamContext環境
2. 數據源(DataSource)
  3. 轉化(Transformation)
4. 數據Sink
 
第三課:Window & Time
    1. Window詳情
a. 為什么要有Window
b. Window類型
2. Window API的使用
a. Window的三大組件
b. Time&watermark
c. 時間語義
d. 亂序問題處理WaterMark
e. AllowLateness正確設置與了解
 f. Sideoutput在Window中的使用
3. Window的內部實現原理
a. Window的解決流程
b. Window中的狀態存儲
4. 生產環境中的Window使用遇到的少量問題
第四課: Connector
1. 基本Connnector
2. 自己設置Source 與 Sink
3. Kafka-connecotor      
a. Kafka 簡介
b. Kafka Consumer 與Sink 的正確使用方式        
c. Kafka-Connector 內部機制與實現原理 
 
第五課: 狀態管理與恢復機制 
1. 基本概念
    2.  KeyState 基本類型及用法
a.  ValueState
b.  ListState
c.  ReduceState
d.  FoldState
e.  AggregatingState
3.  OperatorState基本用法
4.  Checkpoint
         a.  概念
    b. 開啟checkpoint
        c.  基本原理
第六課: Metrics 與監控 
1.  Metrics的種類
2.  Metrics的獲取方式
a. Web Ui
b. Rest API
c. MetricReporter
3.  客戶自己設置Metric指標方式
4.  監控和診斷:Metric和Druid 實時OLAP聯合使用
a. Metric上報
b. Metric指標聚合
c. Metric的分類和格式定義
5. Druid查詢和指標系統
a. Flink作業反壓監控
b. Flink作業的推遲監控
c. 其余
6. Metric系統的內部實現
7. 生產環境中的案例分析 -- 通過指標來排查應用問題

第七課: Flink應用案例詳情
1. 數據清洗:map/flatmap等
2. 監控告警系統
a. 數據拉平
b. 基礎窗口計算等
3. 線上經營系統
4. 風控系統    
第八課: Druid基本概念與架構設計 
1. Druid與OLAP VS Kylin、ES等
2. Druid與指標系統 VS 各種時序數據庫
3. Druid特性
4. 基本架構:角色節點與基本職責
a.  角色行為
b. 角色暴露的API
5. 基本架構:外部依賴
a. MySQL數據結構
b. ZK數據結構
c. HDFS數據結構
       
第九課: Druid數據寫入與查詢 
1. 數據流向與存儲格式
a. 數據寫入流程
b. 存儲與索引格式
2. 實時數據寫入
a. Firehose
b. Realtime Node
c. Index-Service原理詳情
d. Tranquility原理詳情
e. Kafka-index-service原理
3. 離線數據寫入
a. Indexer
 b. MR Indexer 
4. 查詢模式與查詢類型詳情
第十課: Druid實踐詳情
  1. 容錯設計
2. 指標監控
  a. 基于Graphite搭建指標監控系統
b. 重要的指標項
3. 運維實踐
a. 數據修復
b. 集群更新實踐
c. Segment元數據管理
d. JVM調優
c. 資源隔離

 

 

第二套目錄:

Flink入門及實戰
講述了Flink實時框架的基本操作使用以及案例實戰開發。通過本課程的教學,使學生既能學習Flink的理論知識,也能掌握Flink的實戰內容。為后期工作中的實時解決業務提供多一種技術選擇。
本套課程基于Flink最新版本V1.6.1,基于java代碼 scala代碼講解。
1:Flink基本原理及應用場景分析
2:Flink vs Storm vs SparkStreaming
3:Flink案例開發需求分析
4:滑動窗口單詞計數-java代碼實現
5:滑動窗口單詞計數-scala代碼實現
6:batch批解決-java代碼實現
7:batch批解決-scala代碼實現
8:Flink streaming和Batch代碼層面的使用區別
9:Flink local集群安裝以及集群代碼提交執行
10:Flink standalone集群安裝部署
11:Flink on yarn的兩種方式
12:Flink on yarn內部實現
13:Flink standalone集群HA配置
14:如何處理集群啟動失敗的問題
15:Flink on yarn集群HA配置
16:Flink scala shell代碼調試

Flink入門及實戰(下)-課程安排 
1:課程內容詳情
2:DataStreamAPI之source講解-(java代碼)
3:DataStreamAPI之自己設置source-1-(java代碼)
4:DataStreamAPI之自己設置source-2-(java代碼)
5:DataStreamAPI之transformation-(java代碼)
6:DataStreamAPI之partition-(java代碼)
7:DataStreamAPI之sink-(java代碼)
8:DataStreamAPI之source-(scala代碼)
9:DataStreamAPI之transformation-(scala代碼)
10:DataStreamAPI之partition-(scala代碼)
11:DataStreamAPI之sink-(scala代碼)
12:DataSetAPI之transformation-1-(java代碼)
13:DataSetAPI之transformation-2-(java代碼)
14:DataSetAPI之partition-(java代碼)
15:DataSetAPI之transformation-1-(scala代碼)
16:DataSetAPI之transformation-2-(scala代碼)
17:TableApi簡介 Flink支持的dataType和序列化
18:Flink Broadcast廣播變量-(java代碼)
19:Flink Broadcast廣播變量-(scala代碼)
20:Flink Accumulators-Counters-(java代碼)
21:Flink Accumulators-Counters-(scala代碼)
22:Flink Distributed Cache-(java scala代碼)
23:Flink state之keyedState分析
24:Flink state之operatorState分析
25:Flink checkPoint分析
26:Flink state backend詳細分析
27:Flink state backend實戰演示
28:Flink Restart Strategies(重啟策略)分析
29:Flink 從checkpoint恢復數據
30:Flink savePoint的使用詳解
31:Flink window詳解
32:Flink time詳情
33:Flink watermark詳情
34:Flink watermark處理亂序數據-1
35:Flink watermark處理亂序數據-2
36:Flink parallelism并行度分析
37:Flink UI界面詳情
38:Flink kafka-connector分析
39:Flink kafka-connector代碼操作-(java代碼)
 40:Flink kafka-connector代碼操作-(scala代碼)
41:Flink 生產環境配置詳情
42:實戰需求分析(數據清洗[實時ETL])
43:數據清洗[實時ETL]-java代碼實現-1
44:數據清洗[實時ETL]-java代碼實現-2
45:數據清洗[實時ETL]-java代碼提交集群運行
46:數據清洗[實時ETL]-把任務提交命令封裝成腳本
47:數據清洗[實時ETL]-scala代碼實現
48:實戰需求分析(數據報表)
49:數據報表-java代碼實現-1
50:數據報表-java代碼實現-2
51:數據報表-es和kibana的安裝
52:數據報表-運行任務
53:數據報表-執行腳本封裝
54:數據報表-scala代碼實現
55:項目代碼地址

 

第三套目錄(贈送的,只有視頻,沒有資料):

01.flink詳情.mp4

02.flink-無界數據集-有界數據集.mp4

03.flink-兩種執行模型.mp4

04.flink-特點.mp4

05.flink-特點2.mp4

06.flink-流計算模型-有界數據集解決.mp4

07.flink-從下到上的架構層次說明.mp4

08.flink-datasource-flink-datasink結構.mp4

09.flink-總結.mp4

10.flink-體驗.mp4

11.flink-體驗-下載flink.mp4

12.flink-體驗-解壓flink.mp4

13.啟動flink本地集群腳本-驗證啟動能否成功.mp4

14.flink-體驗-啟動webui查看flink狀態.mp4

15.flink-編寫java版wordcount程序.mp4

16.flink集群運行模式-從IDEA中導出jar包.mp4

17.檢查flink集群運行狀況-傳遞jar到centos.mp4

18.啟動centos的nc服務器地址-端口指定9999.mp4

19.flink程序運行-執行結果查看-注意事項.mp4

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  • 2019-07-15 00:08:46
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  • 商品問答
  • 交易規則


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  • 自動:在特色服務中標有自動發貨的商品,拍下后,源碼類 軟件類 商品會在訂單詳情頁顯示來自賣家的商品下載鏈接,點卡類 商品會在訂單詳情直接顯示卡號密碼。

    手動:未標有自動發貨的的商品,付款后,商品賣家會收到平臺的手機短信、郵件提醒,賣家會盡快為您發貨,如賣家長時間未發貨,買家也可通過訂單上的QQ或電話主動聯系賣家。


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  • 1、源碼類:商品詳情(含標題)與實際源碼不一致的(例:描述PHP實際為ASP、描述的功能實際缺少、功能不能正常使用等)!有演示站時,與實際源碼不一致的(但描述中有"不保證完全一樣、可能有少許偏差"類似顯著公告的除外);

  • 2、營銷推廣:未達到賣家描述標準的;

    3、點卡軟件所售點卡軟件無法使用的;

  • 3、發貨:手動發貨商品,在賣家未發貨前就申請了退款的;

    4、服務:賣家不提供承諾的售后服務的;(雙方提前有商定和描述中有顯著聲明的除外)

    5、其他:如商品或服務有質量方面的硬性常規問題的。未符合詳情及賣家承諾的。

  • 注:符合上述任一情況的,均支持退款,但賣家予以積極解決問題則除外。交易中的商品,賣家無法修改描述!


  • 注意事項


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    2、源碼商品,同時有網站演示與商品詳情圖片演示,且網站演示與商品詳情圖片演示不一致的,默認按商品詳情圖片演示作為糾紛評判依據(賣家有特別聲明或有額外商定的除外);

  • 3、點卡軟件商品,默認按商品詳情作為糾紛評判依據(特別聲明或有商定除外);

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    5、在有"正當退款原因和依據"的前提下,寫有"一旦售出,概不支持退款"等類似的聲明,視為無效聲明;

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