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课程简介
一、Flink课程简介; N s2 U7 H8 `- U6 \6 q
如今的大数据技术应用场景，对实时性的要求已经越来越高。作为新一代大数据流处理框架，由于非常好的实时性，Flink独树一帜，在近些年引起了业内极大的兴趣和关注。Flink能够提供毫秒级别的延迟，同时保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性，还提供了丰富的时间类型和窗口计算、Exactly-once 语义支持，另外还可以进行状态管理，并提供了CEP（复杂事件处理）的支持。Flink在实时分析领域的优势，使得越来越多的公司开始将实时项目向Flink迁移，其社区也在快速发展壮大。
目前，Flink已经成为各大公司实时领域的发力重点，特别是国内以阿里为代表的一众大厂，都在全力投入，不少公司为Flink社区贡献了大量源码。如今Flink已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来，很多公司也都在招聘和储备了解掌握Flink的人才。/ e5 ?. F) v0 c
尚硅谷精心打造出了Flink理论及项目实战课程，将Flink理论与电商数据分析项目实战并重，对Flink基础理论知识做了系统的梳理和阐述，并通过电商用户行为分析的具体项目用多个指标进行了实战演练。为有志于增加大数据项目经验、扩展流式处理框架知识的工程师提供最好的学习平台。
二、课程内容和目标
本课程主要分为两部分，Flink理论基础，与基于Flink的电商用户行为分析项目实战。
第一部分，主要是Flink基础理论的讲解，涉及到各种重要概念、原理和API的用法，并且会有大量的示例代码实现；
第二部分，以电商作为业务应用场景，以Flink作为分析框架，介绍一个电商用户行为分析项目的开发实战。
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通过理论和实际的紧密结合，可以使学员对Flink有充分的认识和理解，在项目实战中对Flink和流式处理应用的场景、以及电商分析业务领域有更深刻的认识；并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比，可以对大数据处理架构有更全面的了解，为日后成长为架构师打下基础。
三、谁适合学
1. 有一定的 Java、Scala 基础，希望了解新的大数据方向的编程人员3 [/ |$ L& ]4 T
2. 有 Java、Scala 开发经验，了解大数据相关知识，希望增加项目经验的开发人员
3. 有较好的大数据基础，希望掌握Flink及流式处理框架的求职人员
文件目录:├─1.视频: h& c* }2 L5 a0 M
│ │ Flink课程简介及视频目录.docx( G9 E- b" z% R5 \
│ │
│ ├─I_理论_Flink基础8 G3 V: t1 Q$ r# t
│ │ 001_Flink课程简介.mp4
│ │ 002__Flink理论_Flink简介（一）.mp4
│ │ 003__Flink理论_Flink简介（二）应用场景.mp4
│ │ 004__Flink理论_Flink简介（三）流处理的演变.mp4( S& K* G1 o h9 m
│ │ 005__Flink理论_Flink简介（四）Flink的特点.mp49 O5 ? l/ ~. @7 b4 \4 z$ T' h
│ │ 006__Flink理论_Flink快速上手（上）批处理wordcount.mp4
│ │ 007__Flink理论_Flink快速上手（下）流处理wordcount.mp4# V$ b/ C% h% I
│ │ 008__Flink理论_Flink部署（上）基本配置和启动集群.mp41 d5 o& [& ]' h* F0 k& `$ G
│ │ 009__Flink理论_Flink部署（中）提交任务和测试.mp40 O" j& i: C8 f, ~! v, Y8 D
│ │ 010__Flink理论_Flink部署（下）命令行操作及其它部署方式.mp4
│ │ 011__Flink理论_Flink运行架构（一）运行时的组件和基本原理.mp4
│ │ 012__Flink理论_Flink运行架构（二）Slot和并行度.mp4
│ │ 013__Flink理论_Flink运行架构（三）数据流和执行图.mp46 J8 y P/ [+ z2 [
│ │ 014__Flink理论_Flink运行架构（四）任务调度控制.mp4
│ │ 015__Flink理论_Flink DataStream API（一）环境和简单source.mp4
│ │ 016__Flink理论_Flink DataStream API（二）Kafka Source.mp43 j9 t. i9 F8 [) {! x. T% j% d
│ │ 017__Flink理论_Flink DataStream API（三）自定义Source.mp4' _- u$ z. W) I, o
│ │ 018__Flink理论_Flink DataStream API（四）基本转换算子.mp4$ L9 G( p+ j( h |. b
│ │ 019__Flink理论_Flink DataStream API（五）聚合算子.mp4! \! j3 A0 p8 P7 H$ T
│ │ 020__Flink理论_Flink DataStream API（六）多流转换算子.mp4+ w6 h6 t5 e6 \1 n( s
│ │ 021__Flink理论_Flink DataStream API（七）UDF函数.mp4
│ │ 022__Flink理论_Flink DataStream API（八）Kafka Sink.mp4
│ │ 023__Flink理论_Flink DataStream API（九）Redis Sink.mp44 M B W. M7 d+ Z) n Y
│ │ 024__Flink理论_Flink DataStream API（十）ES Sink.mp4
│ │ 025__Flink理论_Flink DataStream API（十一）JDBC Sink.mp4+ }) I0 o' T6 i& ]& X2 Z6 ?
│ │ 026__Flink理论_Flink Window API（上）概念和类型.mp4
│ │ 027__Flink理论_Flink Window API（下）API详解.mp4' M+ d: l6 Q- A0 ~9 a
│ │ 028__Flink理论_Flink时间语义.mp4
│ │ 029__Flink理论_Watermark.mp4# a5 z' ^3 s- e; d. `' ~6 o: r) b
│ │ 030__Flink理论_Flink窗口操作（上）简单测试.mp4- M( C! ^& J5 g& g E
│ │ 031__Flink理论_Flink窗口操作（中）事件时间测试.mp4
│ │ 032__Flink理论_Flink窗口操作（下）Window起始点.mp4
│ │ 033__Flink理论_Flink底层API（上）Process Function.mp4* c* z4 k6 s" F3 _5 h- W7 |0 x
│ │ 034__Flink理论_Flink底层API（中）Process Function编程示例.mp4: T4 l: n& C0 @$ [
│ │ 035__Flink理论_Flink底层API（下）侧输出流.mp4
│ │ 036__Flink理论_Flink状态管理（上）算子状态和键控状态.mp4# e" F. s- x5 X
│ │ 037__Flink理论_Flink状态管理（下）状态后端.mp4
│ │ 038__Flink理论_Flink状态编程（上）.mp4& A# r5 Y3 D8 B4 J, J. T: I
│ │ 039__Flink理论_Flink状态编程（下）.mp4
│ │ 040__Flink理论_Flink容错机制（上）检查点.mp4
│ │ 041__Flink理论_Flink容错机制（中）检查点算法.mp4
│ │ 042__Flink理论_Flink容错机制（下）检查点配置.mp4
│ │ 043__Flink理论_Flink状态一致性（上）.mp4
│ │ 044__Flink理论_Flink状态一致性（中）端到端状态一致性.mp4
│ │ 045__Flink理论_Flink状态一致性（下）Flink-Kafka端到端状态一致性.mp4
│ │ 046__Flink理论_Table API 和Flink SQL简介.mp4
│ │
│ └─2 II_项目_电商用户行为分析3 G# c. {8 n/ O4 z1 V0 Z5 \$ b7 c
│ 047_电商用户行为分析_项目简介.mp49 X% F* d! g) p3 i' G! E
│ 048_电商用户行为分析_实时热门统计流程分析.mp41 {. B, x& g' S
│ 049_电商用户行为分析_其它模块需求分析.mp4* }: U& e% r6 T
│ 050_电商用户行为分析_常见指标汇总.mp4
│ 051_电商用户行为分析_实时热门商品统计（一）.mp4& Y: h/ u) @' T/ s( r- b
│ 052_电商用户行为分析_实时热门商品统计（二）.mp4
│ 053_电商用户行为分析_实时热门商品统计（三）.mp4
│ 054_电商用户行为分析_实时热门商品统计（四）Kafka测试.mp4
│ 055_电商用户行为分析_热门页面统计（上）.mp4$ q6 _5 A f( x3 i5 K
│ 056_电商用户行为分析_热门页面统计（下）.mp4# G" ? B5 _4 D+ i9 G) Q+ q
│ 057_电商用户行为分析_PV统计.mp4
│ 058_电商用户行为分析_UV统计.mp4) x; p' ?; I! M+ O3 Z. Z
│ 059_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（上）.mp4
│ 060_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（中）.mp4& I" _. v g8 Z
│ 061_电商用户行为分析_布隆过滤器实现UV统计（下）.mp40 F# W1 K( m0 ?8 c3 E1 ^
│ 062_电商用户行为分析_APP推广渠道统计（上）.mp4
│ 063_电商用户行为分析_APP推广渠道统计（下）.mp4/ X3 X* i* X0 w) J7 A. N- o
│ 064_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计（上）.mp4( x: y" H1 }$ L; v. |. _0 K( {
│ 065_电商用户行为分析_带黑名单的广告点击统计（下）.mp4) `. {6 }! a2 M! {: J! y
│ 066_电商用户行为分析_登录失败检测（上）.mp4
│ 067_电商用户行为分析_登录失败检测（下）.mp4
│ 068_电商用户行为分析_CEP简介（上）.mp42 t2 S$ M, [: _& c6 n3 k
│ 069_电商用户行为分析_CEP简介（下）.mp4
│ 070_电商用户行为分析_登录失败检测CEP实现.mp4
│ 071_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现（上）.mp4
│ 072_电商用户行为分析_订单超时失效CEP实现（下）.mp4
│ 073_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程（上）.mp4( K" N5 o- ]0 a7 u
│ 074_电商用户行为分析_订单超时失效状态编程（下）.mp4" ~7 r( d9 _$ s/ p
│ 075_电商用户行为分析_实时对账（上）.mp4
│ 076_电商用户行为分析_实时对账（中）.mp43 \# ~% P5 b7 p% U
│ 077_电商用户行为分析_实时对账（下）.mp4
│ 078_电商用户行为分析_实时对账Join实现及项目总结.mp4( l* _3 V: A0 G( v" K
│ : a3 m5 y; @- }. Y9 X
├─2.笔记0 R" L$ j8 W' Y+ D
│ ├─1 I_理论_Flink基础. Y& Y- n$ Q% I% L7 c; M, o9 c
│ │ 1_Flink简介.pptx0 D+ O" ?! c' j" [5 i* V/ k8 ^
│ │ 2_Flink运行架构.pptx( W6 i' p3 _+ C
│ │ 3_Flink window API .pptx
│ │ 4_Flink中的时间语义和watermark.pptx
│ │ 5_Flink的状态管理.pptx8 l, [ a. i" R5 Z3 }
│ │ 6_Flink的容错机制.pptx: t* ^7 c. n' E3 K! d
│ │ 7_Flink的状态一致性.pptx
│ │ 8_Flink CEP简介.pptx
│ │ 尚硅谷大数据之flink教程.doc0 [$ ~# }+ i {+ R; o' m. L
│ │
│ └─2 II_项目_电商用户行为分析, j# i+ X2 R+ l+ X$ r, ~
│ 尚硅谷大数据技术之电商用户行为数据分析.doc
│ 电商用户行为数据分析.pptx
│
├─3.资料, l7 C7 {, f* q2 O* Q$ h
│ ├─I_工具
│ │ flink-1.7.2-bin-scala_2.11.tgz
│ │ kafka_2.11-2.1.0.tgz
│ │ scala-2.11.8.zip
│ │
│ └─II_扩展学习资料5 O& W7 Q- O+ J4 x0 X
│ Stream Processing with Apache Flink.pdf' d, T; s A# A( X$ }
│
└─4.代码
│ FlinkTutorial.rar! N( h5 z, `& G$ u
│ UserBehaviorAnalysis.rar) V6 F2 N) _( m& k7 y
│
└─Data
AdClickLog.csv! D: c! T) x8 b: [! i/ L
apache.log
LoginLog.csv
OrderLog.csv% k+ G( X9 U" S, A! o* s* L# J
ReceiptLog.csv( f7 W5 I8 ^$ W. M: t: f- l8 i
UserBehavior.csv
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发表于 2020-5-11 10:30:19
发表于 2020-5-11 13:53:21
