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【徐葳】Flink进阶及实战（下）

课程目标： 《Flink进阶及实战》课程主要讲述了Flink实时框架的基本操作使用以及案例实战开发。

4.7分

共56课时 共15小时51分钟 更新时间： 30天前

课程好评榜第1位

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课程目标

《Flink进阶及实战》课程主要讲述了Flink实时框架的基本操作使用以及案例实战开发。

适用人群

对大数据、实时计算感兴趣的同学，需要具备一定的编程基础(java\scala)。

课程简介

• 课程相关资料及PPT等内容下载

  课程相关资料下载

• 课程内容介绍

  课程内容介绍

• DataStream之source讲解-java

  DataStreamAPI之source讲解-(java代码)

• DataStream之自定义source-1

  DataStreamAPI之自定义source-1-(java代码)

• DataStream之自定义source-2

  DataStreamAPI之自定义source-2-(java代码)

• DataStream之算子操作-java

  DataStreamAPI之transformation-(java代码)

• DataStream之partition-java

  DataStreamAPI之partition-(java代码)

• DataStream之sink-java

  DataStreamAPI之sink-(java代码)

• DataStream之source-scala

  DataStreamAPI之source-(scala代码)

• DataStream之算子操作-scala

  DataStreamAPI之transformation-(scala代码)

• DataStream之partition-scala

  DataStreamAPI之partition-(scala代码)

• DataStream之sink-scala

  DataStreamAPI之sink-(scala代码)

• DataSet之算子操作-java-1

  DataSetAPI之transformation-1-(java代码)

• DataSet之算子操作-java-2

  DataSetAPI之transformation-2-(java代码)

• DataSet之partition-java

  DataSetAPI之partition-(java代码)

• DataSet之算子操作-scala-1

  DataSetAPI之transformation-1-(scala代码)

• DataSet之算子操作-scala-2

  DataSetAPI之transformation-2-(scala代码)

• Flink支持的dataType和序列化

  Flink支持的dataType和序列化

• Flink Broadcast广播变量-(java代码)

  Flink Broadcast广播变量-(java代码)

• Flink Broadcast广播变量-(scala代码)

  Flink Broadcast广播变量-(scala代码)

• Flink Counters-java代码

  Flink Accumulators-Counters-(java代码)

• Flink Counters-scala代码

  Flink Accumulators-Counters-(scala代码)

• Flink Distributed Cache

  Flink Distributed Cache-(java+scala代码)

• state之keyedState分析

  Flink state之keyedState分析

• state之operatorState分析

  Flink state之operatorState分析

• Flink checkPoint分析

  Flink checkPoint分析

• Flink state backend详细分析

  Flink state backend详细分析

• Flink state backend实战演示

  Flink state backend实战演示

• Flink 重启策略分析

  Flink Restart Strategies(重启策略)分析

• Flink 从checkpoint恢复数据

  Flink 从checkpoint恢复数据

• Flink savePoint的使用详解

  Flink savePoint的使用详解

• Flink window详解

  Flink window详解

• Flink time介绍

  Flink time介绍

• Flink watermark介绍

  Flink watermark介绍

• Flink watermark解决乱序数据-1

  Flink watermark解决乱序数据-1

• Flink watermark解决乱序数据-2

  Flink watermark解决乱序数据-2

• Flink parallelism并行度分析

  Flink parallelism并行度分析

• Flink UI界面介绍

  Flink UI界面介绍

• Flink kafka-connector分析

  Flink kafka-connector分析

• kafka-connector代码操作-java

  Flink kafka-connector代码操作-(java代码)

• kafka-connector代码操作scala

  Flink kafka-connector代码操作-(scala代码)

• Flink 生产环境配置介绍

  Flink 生产环境配置介绍

• 实战需求分析(数据清洗[实时ETL])

  实战需求分析(数据清洗[实时ETL])

• 数据清洗[实时ETL]-java代码实现-1

  数据清洗[实时ETL]-java代码实现-1

• 数据清洗[实时ETL]-java代码实现-2

  数据清洗[实时ETL]-java代码实现-2

• 数据清洗[实时ETL]-java代码提交集群运行

  数据清洗[实时ETL]-java代码提交集群运行

• 数据清洗[实时ETL]-把任务提交命令封装成脚本

  数据清洗[实时ETL]-把任务提交命令封装成脚本

• 数据清洗[实时ETL]-scala代码实现

  数据清洗[实时ETL]-scala代码实现

• 实战需求分析(数据报表)

  实战需求分析(数据报表)

• 数据报表-java代码实现-1

  数据报表-java代码实现-1

• 数据报表-java代码实现-2

  数据报表-java代码实现-2

• 数据报表-es和kibana的安装

  数据报表-es和kibana的安装

• 数据报表-运行任务

  数据报表-运行任务

• 数据报表-执行脚本封装

  数据报表-执行脚本封装

• 数据报表-scala代码实现

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• 项目代码地址

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讲师介绍

徐葳

讲师评分：5.0

曾任职某大数据培训机构担任大数据教学总监,曾任职猎豹移动担任大数据部门Team Leader,8年上市互联网公司软件研发经验,

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【徐葳】Flink进阶及实战（下）

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本套课程主要针对Flink进阶及实战下半部分内容进行讲解，侧重于实战演练。

Flink入门及实战(上)链接地址：
http://www.sgwg.com.cn/course/15285.html

Flink网课配套书籍正式上线，京东、当当有售。
 
Flink进阶及实战(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

本次授课，考虑到大多数学员是java程序员，会基于java代码+scala代码讲解。


后续会继续更新大数据生态圈其他框架的内容(Hadoop，Hive，HBase，Spark，Elasticsearch，Impala，Flume，Kafka等内容)，欢迎大家继续关注！！

附案例实现架构截图及效果图：

案例一截图：
案例二截图：

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