在大数据实时计算领域，Flink凭借“低延迟、高吞吐、 Exactly-Once 语义、状态一致性”等核心优势，已成为企业构建实时数据链路的首选框架——从电商实时推荐、金融风控预警，到物流轨迹追踪、工业实时监控，Flink的应用场景遍布各行各业。但对学习者而言，Flink涉及的概念多、技术栈杂，容易陷入“入门难、进阶慢、实战无从下手”的困境。

*   01 Flink基础与应用/

  *   01 Flink课程概述 (12.27 MB), 03:39

  *   02 Flink简介 (55.78 MB), 15:51

  *   03 Flink的特点介绍 (13.44 MB), 03:57

  *   04 Flink 的应用场景 (29.00 MB), 05:52

  *   05 Flink基本技术栈 (18.69 MB), 05:50

  *   06 Flink基本架构说明 (24.84 MB), 05:53

  *   07 Flink集群的安装部署 (96.33 MB), 21:56

  *   08 Flink on Yarn 三种模式介绍 (53.27 MB), 12:25

  *   09 Flink on Yarn 三种模式使用演示 (91.02 MB), 19:49

  *   10 Flink on Yarn执行流程 (11.55 MB), 03:19

  *   11 Flink入门-scala语言开发flink流处理程序 (89.61 MB), 24:16

  *   12 Flink入门-java语言开发flink流处理程序 (37.13 MB), 08:54

  *   13 Flink入门-scala语言开发flink批处理程序 (46.89 MB), 11:37

  *   14 Flink中的并行度&Slot&Task (90.23 MB), 23:43

  *   15 Flink中的DataSource数据源 (72.46 MB), 17:41

  *   16 Flink的Sink数据目标-结果数据写入redis中 (58.19 MB), 14:53

  *   17 Flink的DataStream转换算子操作 (107.90 MB), 26:32

  *   18 Flink的DataSet转换算子操作 (20.04 MB), 04:14

  *   19 DataSet Connector操作hbase (97.65 MB), 20:30

  *   20 Flink之广播变量 (68.63 MB), 15:57

  *   21 Flink之Counter (55.65 MB), 11:40

  *   22 Flink之分布式缓存 (45.55 MB), 10:36

  *   23 Flink的task间传输策略以及操作链 (76.00 MB), 20:06

  *   24 Flink任务四层模型介绍 (39.68 MB), 09:04

  *   25 Flink的状态State介绍 (79.47 MB), 21:21

  *   26 Keyed State之ValueState案例演示 (126.13 MB), 30:42

  *   27 ListState MapState (49.53 MB), 12:07

  *   28 ReduceState AggregateState (67.58 MB), 16:48

  *   29 Operator State案例演示 (52.03 MB), 13:07

  *   30 Flink的状态管理之State Backend (96.66 MB), 26:42

  *   31 Flink的checkPoint保存数据实现容错 (87.54 MB), 22:18

  *   32 从checkPoint恢复数据和保存多个版本 (93.47 MB), 22:49

  *   33 Flink的savePoint保存数据 (125.23 MB), 30:04

  *   34 Flink的savePoint之设置算子id案例演示 (93.61 MB), 21:59

  *   35 Flink集成Kafka-将kafkasource (77.00 MB), 19:17

  *   36 Flink集成Kafka-将kafka作为sink (62.94 MB), 16:32

  *   37 Flink集成Kafka-总结 (15.28 MB), 04:20

  *   38 checkpoint机制原理深度剖析1 (47.01 MB), 12:30

  *   39 checkpoint机制原理深度剖析2 (149.60 MB), 36:32

  *   40 Flink两阶段提交 TwoPhaseCommit介绍 (97.95 MB), 22:10

  *   41 Flink两阶段提交 TwoPhaseCommit (141.30 MB), 30:14

  *   42 Flink中的Time类型 (56.71 MB), 15:07

  *   43 Flink中的window api介绍和使用 (86.66 MB), 19:15

  *   44 Flink中的窗口函数使用案例1 (142.47 MB), 31:33

  *   45 Flink中的窗口函数使用案例2 (76.61 MB), 17:19

  *   46 Flink中的WaterMark机制原理介绍 (92.79 MB), 22:06

  *   47 WaterMark-乱序的数据流添加watermark (111.52 MB), 24:54

  *   48 WaterMark-有序的数据流添加watermark (88.11 MB), 21:04

  *   49 WaterMark的使用场景案例-延迟数据的应对方式 (76.00 MB), 16:39

  *   50 多并行度下的watermark生成策略 (70.73 MB), 16:40

  *   51 Flink中双流join--基于connect (145.71 MB), 35:58

  *   52 Flink中双流join--基于window (78.07 MB), 20:28

  *   53 Flink中双流join--基于interval (56.55 MB), 15:07

  *   54 Flink的Table和SQL基本介绍 (29.52 MB), 08:22

  *   55 Flink的Table和SQL中的表执行环境构建 (48.40 MB), 11:17

  *   56 Flink中Table创建的方式演示（静态表和动态表） (89.82 MB), 21:43

  *   57 Flink中Table结合window来使用 (45.94 MB), 11:26

  *   58 Flink中SQL介绍和使用 (74.75 MB), 18:08

  *   59 FlinkSQL使用DDL方式实时消费kafka数据 (104.30 MB), 24:27

  *   60 Flink的复杂事件处理CEP基本介绍 (63.35 MB), 19:54

  *   61 Flink CEP-Pattern的API讲解1 (104.19 MB), 25:27

  *   62 Flink CEP-Pattern的API讲解2 (28.00 MB), 05:45

  *   63 Flink CEP编程案例-用户访问IP变化异常检测 (121.02 MB), 29:12

  *   64 Flink CEP编程案例-设备异常温度检测 (145.01 MB), 36:12

  *   65 Flink CEP编程案例-超时的订单检测 (84.19 MB), 20:12

  *   66 223182_13735_461116_Flink-资料_Flink-资料.zip (692.94 MB)

*   02 Flink项目实战/

  *   01 基于Flink的大数据票务风控系统-项目背景介绍 (45.96 MB), 11:25

  *   02 Flink票务风控系统-项目整体架构和数据处理流程 (82.72 MB), 25:19

  *   03 基于Flink的大数据票务风控系统-项目功能描述 (81.60 MB), 23:11

  *   04 票务风控系统-项目系统架构描述和反爬规则说明 (81.89 MB), 18:12

  *   05 票务风控系统-openresty介绍和部署 (43.86 MB), 09:08

  *   06 票务风控系统-lua语法介绍和使用 (94.19 MB), 24:16

  *   07 票务风控系统-openResty 入门案例 (46.53 MB), 11:40

  *   08 lua集成kafka (148.78 MB), 37:59

  *   09 测试数据写入kafka集群 (165.38 MB), 26:34

  *   10 Flink实时预处理模块工程构建 (39.92 MB), 09:34

  *   11 链路统计功能之数据接入 (78.18 MB), 17:21

  *   12 链路统计功能之数据处理结果入库redis (173.20 MB), 40:02

  *   13 链路统计功能之数据同步和展示 (47.94 MB), 11:20

  *   14 Flink实时预处理模块业务需求介绍和实现思路 (80.51 MB), 21:22

  *   15 Flink实时预处理模块之加载mysql规则表数据 (205.38 MB), 42:26

  *   16 Flink实时预处理模块之广播流的使用案例 (105.49 MB), 23:23

  *   17 Flink实时预处理模块之数据的过滤和脱敏处理 (110.11 MB), 25:32

  *   18 Flink实时预处理模块之用户请求的分类打标签处理 (110.04 MB), 22:09

  *   19 预处理模块之用户请求的解析和结构化处理 (84.27 MB), 17:58

  *   20 结果数据发送给kafka集群 (107.69 MB), 20:21

  *   21 Flink实时处理模块之反爬虫指标介绍 (50.78 MB), 16:11

  *   22 加载事件流和规则流数据 (124.96 MB), 30:16

  *   23 Flink实时处理模块之爬虫业务指标统计 (131.79 MB), 36:04

  *   24 Flink实时处理模块之流程打分 (128.54 MB), 32:20

  *   25 Flink实时处理模块之爬虫信息入库redis (63.67 MB), 15:03

  *   26 Flink实时处理模块之数据备份写入HDFS (40.85 MB), 09:44

  *   27 离线报表分析模块需求说明 (64.91 MB), 16:47

  *   28 离线报表分析模块需求开发实现 (167.07 MB), 40:35

  *   29 223182_13736_461145_Flink票务风控系统-资料_Flink票务风控系统-资料.zip (488.82 MB)