价格: 35 学币

分类: None

发布时间: 2022年12月10日 23:40

最近更新: 2022年12月10日 23:40

资源类型: VIP

轻松入门大数据 玩转Flink,打造湖仓一体架构

课程介绍

轻松入门大数据 玩转Flink,打造湖仓一体架构视频教程,由51学IT网整理发布。随着数据规模持续的高速增长,大数据基础设施技术从数据库、数据仓库演化到如今的湖仓一体架构,更成为未来新的架构标准。而Flink因为其优良的性能与广泛的适用性,也成为大数据核心技术之一。本课程将从Flink零基础讲起,涵盖Kafka、ClickHouse、Hudi等热门技术栈,结合多种实时处理场景,构建当下最热门的数据湖、湖仓一体架构,助你轻松进阶大数据工程师!

相关推荐

轻松入门大数据 一站式完成核心能力构建
大数据工程师2022版
极客大学大数据训练营

适合人群

苦于没有优质选题做毕业设计的计算机专业大学生
想提升自己技能和薪资的大数据开发的同学
想转型大数据开发的同学

6大亮点设计,让你既能学懂,又能学精,轻松掌握热门框架,聚焦大数据核心框架Flink,变身为大厂争抢的大数据人才 轻松入门大数据 玩转Flink,打造湖仓一体架构 构建电商行业数据湖——从通俗易懂的电商行业案例出发,基于Flink、ClickHouse和Hudi等技术框架,实现多场景、多业务的实时处理以及数据湖 轻松入门大数据 玩转Flink,打造湖仓一体架构 轻松入门大数据 玩转Flink,打造湖仓一体架构

课程目录

.
├──第1章 大厂技术首选高薪必备:揭开Flink的神秘面纱/
│   ├── [ 64M]  1-1 高薪大数据工程师必备技能,你掌握了么?
│   ├── [7.0M]  1-2 本章概览
│   ├── [149M]  1-3 认识Flink
│   ├── [103M]  1-4 部署应用到任意地方&运行任意规模应用
│   ├── [ 94M]  1-5 Flink的起源及发展史
│   ├── [251M]  1-6 Flink中的API
│   ├── [ 94M]  1-7 Flink核心特性
│   └── [111M]  1-8 Flink对比Spark
├──第2章 批流一体丝滑开发体验:快速上手使用Flink进行编程 试看/
│   ├── [8.7M]  2-1 本章概览
│   ├── [ 69M]  2-10 Flink对接socket数据并进行统计分析
│   ├── [229M]  2-2 基于Flink官方提供的命令构建Flink应用程序
│   ├── [206M]  2-3 基于IDEA+Maven构建Flink应用程序的本地开发环境
│   ├── [ 87M]  2-4 词频统计案例需求分析
│   ├── [212M]  2-5 Flink以批处理的方式实现功能开发
│   ├── [ 74M]  2-6 开发重构之自定义Function的方式
│   ├── [195M]  2-7 开发重构之Lambda表达式写法
│   ├── [137M]  2-8 Flink以流处理的方式实现功能开发
│   └── [ 66M]  2-9 通过参数控制Flink以何种模式运行作业
├──第3章 工欲善其事必先利其器:Flink部署及作业运行/
│   ├── [8.6M]  3-1 本章概览
│   ├── [ 94M]  3-10 取消作业的两种方式
│   ├── [151M]  3-11 【重要】如何使用命令行的方式提交Flink应用程序
│   ├── [381M]  3-12 初探Flink集群部署模式
│   ├── [ 95M]  3-13 Flink Standalone之Application Mode方式运行
│   ├── [250M]  3-14 Flink on YARN之Application Mode方式运行
│   ├── [155M]  3-3 从宏观角度认识Flink架构
│   ├── [175M]  3-4 再次认识JobManager和TaskManager
│   ├── [168M]  3-5 Flink Standalone模式部署及Flink UI介绍
│   ├── [ 72M]  3-6 flink run运行官方自带案例
│   ├── [225M]  3-7 【补充】如何在本地运行环境中设定Flink WebUI
│   ├── [ 82M]  3-8 动态传递参数给Flink应用程序改造
│   └── [ 53M]  3-9 使用Flink WebUI提交自己开发的Flink应用程序
├──第4章 快速便捷接入各种数据:Flink Data Source API编程 试看/
│   ├── [ 10M]  4-1 本章概览
│   ├── [282M]  4-10 自定义数据源实现MySQL数据的读取
│   ├── [171M]  4-2 DataStream API编程规范以及DataStream是什么
│   ├── [152M]  4-3 Flink多种执行环境的获取方式
│   ├── [291M]  4-4 结合源码分析Data Source
│   ├── [200M]  4-5 单并行度Source测试用例
│   ├── [181M]  4-6 多并行度Source测试用例
│   ├── [124M]  4-7 结合源码分析SourceFunction
│   ├── [131M]  4-8 自定义实现单并行度数据源
│   └── [ 18M]  4-9 自定义实现多并行度数据源
├──第5章 高效简洁数据处理方式:Flink Transformation API编程/
│   ├── [4.8M]  5-1 本章概览
│   ├── [175M]  5-10 DataStream分流
│   ├── [ 40M]  5-2 认识Flink中有哪些Transformation算子
│   ├── [164M]  5-3 Tranformation算子实操之map算子
│   ├── [ 79M]  5-4 Tranformation算子实操之filter算子
│   ├── [103M]  5-5 Tranformation算子实操之flatMap算子
│   ├── [141M]  5-6 Tranformation算子实操之keyBy算子
│   ├── [ 72M]  5-7 Tranformation算子实操之union算子
│   ├── [108M]  5-8 Tranformation算子实操之connect算子
│   └── [277M]  5-9 Tranformation算子实操之自定义分区器
├──第6章 处理结果吐出外部系统:Flink Sink API编程/
│   ├── [6.1M]  6-1 本章概览
│   ├── [101M]  6-2 认识Flink中的Sink
│   ├── [140M]  6-3 Sink算子实操之print
│   ├── [ 61M]  6-4 Sink算子实操之自定义Sink到终端
│   ├── [231M]  6-5 Sink算子实操之自定义Sink到文件系统
│   ├── [216M]  6-6 Flink处理结果输出到Redis中
│   ├── [211M]  6-7 Flink处理结果输出到MySQL中
│   └── [143M]  6-8 Sink算子实操之输出到socket
├──第7章 玩转Flink项目实战之一:实时统计之商品分析/
│   ├── [4.1M]  7-1 本章概览
│   ├── [ 84M]  7-10 自定义RedisSink
│   ├── [194M]  7-11 实现改造并进行统计结果的diff
│   ├── [ 61M]  7-12 拓展
│   ├── [ 55M]  7-2 企业中基于Flink实时处理的架构分析
│   ├── [ 58M]  7-3 需求分析
│   ├── [ 58M]  7-4 本地开发环境搭建
│   ├── [147M]  7-5 项目日志字段说明及生产数据注意事项
│   ├── [136M]  7-6 对接数据及清洗
│   ├── [ 43M]  7-8 统计结果
│   └── [ 71M]  7-9 统计结果入Redis库
├──第8章 一起揭开Kafka神秘面纱:Kafka架构&核心术语/
│   ├── [6.0M]  8-1 本章概览
│   ├── [108M]  8-2 认识JMS
│   ├── [144M]  8-3 通过官网的介绍知晓Kafka是什么
│   ├── [ 53M]  8-4 自我语言总结Kafka是什么
│   ├── [ 35M]  8-5 Kafka在大数据中的典型使用场景screenflow
│   └── [170M]  8-6 图解Kafka架构
└──第9章 工欲善其事必先利其器:Kafka部署及监控/
    ├── [8.1M]  9-1 本章概览
    ├── [ 35M]  9-2 动起我们的小手进行单节点单Kafka的部署(上)
    ├── [303M]  9-3 动起我们的小手进行单节点单Kafka的部署(下)
    ├── [148M]  9-4 kafka-topics命令行核心参数讲解
    ├── [182M]  9-5 Kafka Topic命令行操作
    ├── [124M]  9-6 Kafka生产者消费者命令行操作
    ├── [134M]  9-7 动起我们的小手进行单节点多Kafka的部署
    ├── [ 61M]  9-8 单节点多Kafka脚本命令测试
    └── [135M]  9-9 Kafka监控部署及使用
├──第10章 深度剖析Kafka生产者:消息发送流程&API编程&调优/
│   ├── [10.0M]  10-1 本章概览
│   ├── [186M]  10-10 Kafka分区策略结合源码分析进行功能验证
│   ├── [101M]  10-11 Kafka自定义分区器功能开发及测试
│   ├── [185M]  10-12 Kafka性能调优参数在代码中的使用
│   ├── [164M]  10-13 【经典面试题--必掌握】谈谈你对Kafka中的副本以及同步副本的看法
│   ├── [270M]  10-14 【经典面试题--必掌握】谈谈你对Kafka中的acks的看法
│   ├── [ 44M]  10-15 【经典面试题--必掌握】谈谈你对Kafka中的消费语义的看法
│   ├── [203M]  10-16 精准一次消费实现之幂等性
│   ├── [103M]  10-17 精准一次消费实现之事务
│   ├── [102M]  10-18 精准一次消费实现之事务功能开发及测试
│   ├── [ 28M]  10-19 Kafka中Topic内的Partition中数据的有序性
│   ├── [142M]  10-2 【经典面试题--必掌握】生产者消息发送流程
│   ├── [222M]  10-3 生产者消息发送流程核心参数详解
│   ├── [253M]  10-4 生产者API开发之普通异步发送
│   ├── [126M]  10-5 生产者API开发之普通异步发送代码重构
│   ├── [103M]  10-6 生产者API开发之带回调的异步发送
│   ├── [ 44M]  10-7 生产者API开发之同步发送
│   ├── [ 81M]  10-8 Kafka的分区机制能为我们带来什么
│   └── [138M]  10-9 Kafka分区策略结合源码分析
├──第11章 深入剖析Kafka Broker:Kafka消息高效存储机制/
│   ├── [4.1M]  11-1 本章概览
│   ├── [249M]  11-2 Kafka相关信息在ZK上的存储机制
│   ├── [ 60M]  11-3 Leader选择与ZK的关系
│   ├── [122M]  11-4 Kafka副本机制
│   ├── [141M]  11-5 Kafka数据存储机制
│   ├── [441M]  11-6 Kafka数据存储机制更深入讲解
│   └── [124M]  11-7 Kafka核心参数讲解
├──第12章 深入剖析Kafka消费者:消息消费流程&API编程&调优/
│   ├── [6.3M]  12-1 本章概览
│   ├── [ 90M]  12-10 消费者API编程之多消费者消费各自分区数据
│   ├── [238M]  12-11 Kafka分区策略之Range
│   ├── [ 90M]  12-12 Kafka的Rebalance机制
│   ├── [205M]  12-13 根据源码描述测试Range的分区策略及Rebalance
│   ├── [ 87M]  12-14 统一思想完成其他策略的验证
│   ├── [116M]  12-15 认识__consumer_offsets
│   ├── [240M]  12-16 Kafka offset管理之自动提交
│   ├── [ 58M]  12-17 Kafka offset管理之手动提交
│   ├── [ 89M]  12-18 offset管理不当带来的隐患
│   ├── [134M]  12-2 Kafka为什么使用的是pull的消费方式
│   ├── [ 25M]  12-3 有了消费者之后为什么还需要消费者组
│   ├── [ 73M]  12-4 消费者组和Topic的关系
│   ├── [165M]  12-5 Kafka消费流程
│   ├── [417M]  12-6 结合源码了解GroupCoordinator初始化过程
│   ├── [264M]  12-7 消费者API编程之单消费者消费所有分区数据(上)
│   ├── [206M]  12-8 消费者API编程之单消费者消费所有分区数据(下)
│   └── [132M]  12-9 消费者API编程之消费指定分区数据
├──第13章 经典Kafka CP整合使用:Kafka整合外部系统/
│   ├── [3.3M]  13-1 本章概览
│   ├── [ 72M]  13-2 认识Kafka在离线&实时处理处理架构中的位置
│   ├── [203M]  13-3 Flume Sink到Kafka方案理解
│   ├── [174M]  13-4 Flume Sink到Kafka功能开发及测试
│   ├── [132M]  13-5 Flume KafkaSource对接到终端功能开发及测试
│   ├── [190M]  13-6 Flink KafkaSource解读
│   ├── [105M]  13-7 Flink KafkaSource功能开发及测试
│   └── [127M]  13-8 Flink KafkaSink功能开发及测试
├──第14章 玩转Flink项目实战之二:实时统计之商品分析(对接Kafka)/
│   ├── [4.3M]  14-1 本章概览
│   ├── [ 25M]  14-2 架构及内容介绍
│   ├── [205M]  14-3 Flink接入Kafka数据
│   ├── [ 97M]  14-4 重构代码
│   ├── [253M]  14-5 Flink Stream关联MySQL数据操作
│   ├── [196M]  14-6 Flink Asynchronous IO
│   └── [272M]  14-7 Flink异步IO读取MySQL的数据
├──第15章 时间对实时处理的影响:Flink时间语义及Window API篇/
│   ├── [8.9M]  15-1 本章概览
│   ├── [123M]  15-10 动手实操之CountWindow
│   ├── [131M]  15-11 动手实操之TumblingWindow
│   ├── [ 70M]  15-12 动手实操之SlidingWindow
│   ├── [ 31M]  15-13 动手实操之SessionWindow
│   ├── [146M]  15-14 Flink支持的WindowFunction
│   ├── [121M]  15-15 WindowFunction动手实操之ReduceFunction
│   ├── [182M]  15-16 WindowFunction动手实操之AggregateFunction
│   ├── [158M]  15-17 WindowFunction动手实操之ProcessWindowFunction
│   ├── [ 34M]  15-18 WindowFunction动手实操之AllWindowFunction
│   ├── [307M]  15-19 WindowFunction动手实操之全量配合增量使用
│   ├── [317M]  15-2 揭开Flink时间语义的面纱
│   ├── [132M]  15-3 时间语义如何选择呢
│   ├── [ 75M]  15-4 Window在实时计算中的地位
│   ├── [117M]  15-5 Window的分类
│   ├── [226M]  15-6 Window Assigners的职责及对应Window的分类
│   ├── [ 78M]  15-7 Tumbling Window
│   ├── [136M]  15-8 Sliding Windows
│   └── [ 96M]  15-9 Session Windows
├──第16章 延迟乱序数据解决方案:Watermark在Flink中的使用/
│   ├── [3.8M]  16-1 本章概览
│   ├── [ 84M]  16-2 引入WM
│   ├── [ 72M]  16-3 WM策略
│   ├── [288M]  16-4 WM策略代码演示
│   ├── [194M]  16-5 测试数据的WM
│   ├── [171M]  16-6 【重要】综合编程之滚动窗口
│   ├── [ 99M]  16-7 【重要】综合编程之滑动窗口
│   └── [355M]  16-8 【重要】数据延迟&乱序解决方案
├──第17章 Flink容错核心状态管理:状态在Flink中的应用/
│   ├── [7.6M]  17-1 本章概览
│   ├── [159M]  17-10 process方法的用法三
│   ├── [370M]  17-11 Checkpoint配置参数
│   ├── [552M]  17-12 Flink Task重启策略
│   ├── [422M]  17-13 [重要]Flink State Backend
│   ├── [ 92M]  17-2 初识State
│   ├── [214M]  17-3 自定义完成类似Flink状态管理的功能
│   ├── [391M]  17-4 Flink KeyedState的使用
│   ├── [283M]  17-5 [重要]Flink Operator State的使用并体会Flink State的强大特性
│   ├── [341M]  17-6 Flink ValueState编程
│   ├── [356M]  17-7 Flink State Ttl编程
│   ├── [102M]  17-8 process方法的用法一
│   └── [ 91M]  17-9 process方法的用法二
├──第18章 玩转Flink项目实战之三:实时统计之数据大盘/
│   ├── [4.9M]  18-1 本章概览
│   ├── [142M]  18-10 Flink checkpoint vs savepoint
│   ├── [179M]  18-2 多个Flink整合Kafka应用程序代码存在的问题
│   ├── [ 83M]  18-3 读取配置文件中的参数
│   ├── [130M]  18-4 Flink对接Kafka代码重构V1
│   ├── [ 52M]  18-5 Flink对接Kafka代码重构V2
│   ├── [ 71M]  18-6 【重要】 Flink EOS
│   ├── [131M]  18-7 【重要】 Flink EOS再次剖析
│   ├── [233M]  18-8 Flink EOS代码开发及本地测试并打包
│   └── [ 75M]  18-9 Flink EOS全流程在服务器上测试
└── 第19章Flink更加精简的开发方式:FlinkTable/
    ├── [ 49M]  19-10获取到SQL中用到的表名或者视图名.mp4
    ├── [ 53M]  19-11临时表vs永久表.mp4
    ├── [ 34M]  19-12初始Connector.mp4
    ├── [ 93M]  19-13csv格式数据处理(上).mp4
    ├── [ 45M]  19-14csv格式数据处理(下).mp4
    ├── [133M]  19-15json格式数据处理.mp4
    ├── [ 97M]  19-16KafkaConnector的使用.mp4
    ├── [ 96M]  19-17时间语义在DDL中如何定义.mp4
    ├── [ 77M]  19-18UpsertKafkaConnector的使用.mp4
    ├── [ 70M]  19-19JDBCConnector的使用.mp4
    ├── [8.0M]  19-1本章概览.mp4
    ├── [ 25M]  19-20HBaseConnector的使用.mp4
    ├── [ 30M]  19-21拓展之开发实时处理平台.mp4
    ├── [115M]  19-22自定义UDF函数之ScalarFunction.mp4
    ├── [ 76M]  19-23自定义UDF函数之AggregateFunction.mp4
    ├── [ 65M]  19-24自定义UDF函数之TableFunction.mp4
    ├── [ 26M]  19-25SQL常用Query.mp4
    ├── [ 21M]  19-26sql-client的用法.mp4
    ├── [ 76M]  19-27WindowingTVF之TUMBLE.mp4
    ├── [ 40M]  19-28WindowingTVF之HOP.mp4
    ├── [ 65M]  19-29WindowTop-N.mp4
    ├── [ 59M]  19-2FlinkTableAPI&amp_SQL概述及依赖.mp4
    ├── [ 32K]  19-30【面试官来啦】面试讨论题.pdf
    ├── [ 82M]  19-3Concepts&amp_CommonAPI.mp4
    ├── [ 97M]  19-4DynamicTables.mp4
    ├── [105M]  19-5DataStream和Table之间的相互转换.mp4
    ├── [ 62M]  19-6TableAPI编程范式.mp4
    ├── [ 57M]  19-7TableAPI&amp_SQLQuery.mp4
    ├── [ 78M]  19-8创建Table对象.mp4
    └── [ 78M]  19-9创建Table对象续.mp4

├── 资料代码/

资源目录截图

慕课网轻松入门大数据 玩转Flink,打造湖仓一体架构