本套课程基于Flink V1.6.1版本,主要针对Flink核心API、高级特性(window/time/watermark/checkpoint)等内容进行讲解,并且配套的有企业级项目。

课程链接：Flink进阶及实战(下)

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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

案例一截图

案例二截图