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Frankie / 极客时间-Flink核心技术与实战

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极客时间-Flink核心技术与实战

极客时间《Flink核心技术与实战》课程课件及代码

第一章:Apache Flink介绍

  • 1.0 课程介绍
  • 1.1 内容综述
  • 1.2 流处理技术概览
  • 1.2 Flink发展历史与应用场景
  • 1.4 Flink核心特性

第二章:Flink部署与应用

  • 2.1 Flink集群架构(6)
  • 2.2 Flink集群运行模式(7)
  • 2.3 Flink集群资源管理器支持(8)
  • 2.4 Standalone原理讲解与实操演示(9)
  • 2.5 Flink On Yarn部署讲解(10)
  • 2.6 Flink On Yarn实操演示(11)
  • 2.7 Flink On Kubernetes部署讲解(12)
  • 2.8 Flink On Kubernetes实操-Session模式(13)
  • 2.9 Flink On Kubernetes实操-Per-Job模式14
  • 3.0 Flink On Kubernetes Native部署讲解15
  • 3.1 Flink On Kubernetes Native实操演示16
  • 3.2 Flink高可用配置原理讲解17
  • 3.3 Flink高可用配置实操演示18

第三章:Flink DataStream API实践原理

  • 3.1 分布式流处理模型19
  • 3.2 DataStream API 实践原理20
  • 3.3 Flink 时间概念21
  • 3.4 Watermark实践原理22
  • 3.5 Watermark与Window的关系23
  • 3.6 Watermark Generator(24)
  • 3.7 Windows窗口计算(25)
  • 3.8 Window Assigner(26)
  • 3.9 Window Trigger(27)
  • 3.10 Window Evictors(28)
  • 3.11 Window Function
  • 3.12 Windows多流合并
  • 3.13 Process Function应用
  • 3.14 SideOutput旁路输出
  • 3.15 Asynchronous I/O异步操作
  • 3.16 Pipeline与StreamGraph转换
  • 3.17 项目实战:基于DataStream API实现PV,UV统计

第四章:Flink状态管理和容错

  • 4.1 有状态计算概念
  • 4.2 状态类型及应用
  • 4.3 KeyedState与OperatorState
  • 4.4 RuntimeContext与RichFunction实现
  • 4.5 StateBackends状态管理器
  • 4.6 状态序列化操作
  • 4.7 Querable State介绍与使用
  • 4.8 Checkpoints与Savepoints应用
  • 4.9 Checkpoints实现原理
  • 4.10 项目实战:基于状态计算实现用户画像指标统计

第五章:Flink Table & SQL实践原理

  • 5.1 Flink Table API/SQL介绍与使用
  • 5.2 TableEnviroment 原理与实践
  • 5.3 TableConnector注册与实现
  • 5.4 TimeStamp与Watermark原理实践
  • 5.5 Temporal Tables原理实践
  • 5.6 维表关联实践
  • 5.7 Catalog原理与使用
  • 5.8 Apache Hive集成
  • 5.9 自定义Scalar/Table/AggregationFunction
  • 5.10 自定义TableSource/TableSink/TableFactory
  • 5.11 Flink SQL数据类型系统
  • 5.12 项目实战:基于Flink SQL实现Top 10商品统计

第六章:Flink Runtime设计与实现

  • 6.1 Runtime整体架构
  • 6.2 ResourceManager资源管理
  • 6.3 Execution Environment分类
  • 6.4 JobGraph提交与运行
  • 6.5 ExecutionGraph生成与执行
  • 6.6 SchedulerNG调度器
  • 6.7 Excution调度执行
  • 6.8 Task重启策略与容错
  • 6.9 StreamTask线程模型
  • 6.10 集群高可用实现

第七章:Flink监控与性能优化

  • 7.1 Metric指标分类与采集
  • 7.2 Flink RestAPI介绍与使用
  • 7.3 日志配置与问题定位
  • 7.4 Checkpoint监控与调优
  • 7.5 反压监控与原理
  • 7.6 Flink内存配置与调优
  • 7.7 窗口与事件时间调试
  • 7.8 HistoryServer服务

第八章:Flink组件栈介绍与使用

  • 8.1 PyFlink实践与应用
  • 8.2 SQL Client实践与应用
  • 8.3 Flink复杂事件处理:Complex event process
  • 8.4 Flink图计算支持:Gelly graph process
  • 8.5 Alink机器学习框架介绍与使用
  • 8.6 Stateful Function介绍与使用

第九章:项目实战-使用Flink构建推荐系统实时数据流

  • 9.1 实时推荐系统架构设计与实现
  • 9.2 基于Flink SQL构建用户画像
  • 9.3 基于Flink DataStream API样本归因与拼接
  • 9.4 基于Elastic Search存储用户物料画像数据
  • 9.5 推荐系统实时物料召回
  • 9.6 结束语

代码编译

mvn clean package -DskipTests

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