已经在做大数据，Flink让你轻松提薪；尚未入行大数据，Flink让你弯道超车
* 第1章 Flink认知篇/
* 1-1 课前须知，这里有你需要了解得一切.mp4 09:02
* 1-2 课程目录.mp4 01:39
* 1-3 业界大数据分布式计算框架.mp4 04:22
* 1-4 初识Flink.mp4 10:47
* 1-5 什么是Flink.mp4 12:12
* 1-6 【科普小贴士】Flink发展史&特点&行业应用
* 1-7 学习一个新框架的方法论.mp4 19:58
* 第2章 Flink本地开发快速上手篇/
* 2-1 课程目录.mp4 01:38
* 2-2 Maven部署.mp4 09:20
* 2-3 IDEA社区版和旗舰版区别.mp4 03:17
* 2-4 基于官方提供的命令来构建Flink项目.mp4 10:25
* 2-5 基于IDEA构建多module的Flink项目.mp4 11:31
* 2-6 Flink编程模型.mp4 04:19
* 2-7 基于Flink开发第一个实时处理案例之需求分析.mp4 04:41
* 2-8 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现一.mp4 11:44
* 2-9 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现二.mp4 01:38
* 2-10 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现三.mp4 05:14
* 2-11 基于Flink开发第一个批处理案例之需求分析.mp4 01:11
* 2-12 基于Flink开发第一个批处理案例之功能实现.mp4 03:52
* 2-13 基于Flink开发第一个批处理案例之功能实现重构.mp4 02:39
* 2-14 基于Flink编程套路总结.mp4 03:14
* 2-15 本章重难点总结.mp4 02:20
* 2-16 【讨论题】关于数据结果的思考
* 2-17 【任务题】Lambda 表达式版案例实现
* 第3章 Flink部署篇/
* 3-1 课程目录.mp4 01:51
* 3-2 【环境配置】云主机开通及配置
* 3-3 Flink架构.mp4 11:59
* 3-4 Flink部署.mp4 16:38
* 3-5 Flink UI参数讲解.mp4 04:53
* 3-6 通过命令行方式提交&展示&取消Flink作业.mp4 09:53
* 3-7 通过UI方式提交&展示&取消Flink作业.mp4 03:56
* 3-8 关于并行度的补充.mp4 03:02
* 3-9 【讨论题】知识梳理
* 3-10 【任务题】Flink集群部署应用
* 第4章 Flink实时处理核心API基础篇/
* 4-1 课程目录.mp4 01:24
* 4-2 DataStream API概述.mp4 07:38
* 4-3 StreamExecutionEnvironment详解.mp4 07:45
* 4-4 Source概述.mp4 08:56
* 4-5 Source API编程之Socket及并行度.mp4 05:11
* 4-6 Source API编程之并行集合及并行度.mp4 06:13
* 4-7 【核心组件部署】ZooKeeper&Kafka部署
* 4-8 Source API编程之对接Kafka数据.mp4 07:18
* 4-9 Transformation概述.mp4 06:41
* 4-10 Transformation算子之map.mp4 11:12
* 4-11 Transformation算子之filter.mp4 05:19
* 4-12 Transformation算子之flatMap.mp4 05:18
* 4-13 Transformation算子之keyBy.mp4 06:47
* 4-14 Transformation算子之reduce.mp4 08:42
* 4-15 Sink概述.mp4 02:31
* 4-16 Sink之print&printToErr及并行度.mp4 09:00
* 4-17 【任务题】词频统计
* 4-18 【任务题】Kafka消息的发送和接收
* 4-19 【任务题】readTextFile的并行度
* 4-20 【面试讨论题】Flink中的并行度
* 4-21 【面试讨论题】Task Slot的理解
* 第5章 Flink实时处理核心API进阶篇/
* 5-1 课程目录.mp4 03:18
* 5-2 MapFunction&RichMapFunction认识.mp4 06:19
* 5-3 通过RichMapFunction认识对应的生命周期方法.mp4 07:25
* 5-4 SourceFunction代码层级.mp4 03:23
* 5-5 自定义单并行度Source.mp4 09:15
* 5-6 自定义多并行度Source.mp4 01:44
* 5-7 自定义Source读取MySQL数据.mp4 13:15
* 5-8 Transformation算子之union.mp4 04:14
* 5-9 Transformation算子之connect.mp4 07:37
* 5-10 Transformation算子之CoMapFunction.mp4 06:10
* 5-11 Transformation算子之CoFlatMapFunction.mp4 02:17
* 5-12 自定义分区器.mp4 10:22
* 5-13 自定义MySQLSink需求分析.mp4 04:20
* 5-14 自定义MySQLSink功能实现.mp4 10:33
* 5-15 RedisSink功能实现.mp4 09:02
* 5-16 【核心组件部署】Redis部署
* 5-17 【任务题】自定义RedisSink
* 5-18 【任务题】自定义数据源
* 5-19 【面试讨论题】Flink中的分区策略
* 5-20 【面试讨论题】Flink DataStream中使用得算子
* 第6章 【项目实战第一篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战/
* 6-1 课程目录.mp4 03:17
* 6-2 同类产品分析.mp4 06:07
* 6-3 项目架构.mp4 06:15
* 6-4 项目子工程创建.mp4 01:41
* 6-5 字段说明.mp4 05:25
* 6-6 用户行为日志类定义.mp4 03:01
* 6-7 功能一需求分析.mp4 03:18
* 6-8 功能一实现之数据清洗.mp4 04:59
* 6-9 功能一实现之统计分析.mp4 04:56
* 6-10 功能一实现之统计结果入Redis.mp4 05:30
* 6-11 功能一实现之拓展.mp4 04:08
* 6-12 需求二之功能分析.mp4 06:51
* 6-13 需求二之IP解析测试.mp4 06:30
* 6-14 功能二实现之自定义UDF函数解析IP地址.mp4 04:55
* 6-15 功能二实现之统计分析及入库.mp4 03:35
* 6-16 需求二之异步IO补充.mp4 14:09
* 6-17 前面两个需求可能会遇到的问题提炼.mp4 04:55
* 6-18 重难点总结.mp4 02:22
* 6-19 【任务题】统计新老用户的数据分布（1）
* 6-20 【任务题】统计新老用户的数据分布（2）
* 6-21 【任务题】统计结果存储
* 6-22 【面试讨论题】在数据清洗过程中做过的处理
* 6-23 【面试讨论题】使用Flink做实时处理项目架构选型
* 第7章 Flink时间语义及Window API篇/
* 7-1 课程目录.mp4 04:09
* 7-2 时间三兄弟.mp4 10:16
* 7-3 时间三兄弟举例解释.mp4 05:31
* 7-4 初识Window.mp4 03:55
* 7-5 Window分类.mp4 08:19
* 7-6 Window Assigner.mp4 04:16
* 7-7 滚动窗口.mp4 03:40
* 7-8 滑动窗口.mp4 03:20
* 7-9 会话窗口.mp4 03:04
* 7-10 窗口生命周期.mp4 04:45
* 7-11 基于ProcessingTime的Non-Keyed滚动窗口实战.mp4 11:03
* 7-12 基于ProcessingTime的Keyed滚动窗口实战.mp4 04:21
* 7-13 WindowFunction概述.mp4 04:02
* 7-14 WindowFunction之ReduceFunction实战.mp4 05:12
* 7-15 WindowFunction补充.mp4 03:04
* 7-16 WindowFunction之ProcessWindowFunction实战.mp4 10:19
* 7-17 重难点总结.mp4 04:14
* 7-18 【任务题】会话窗口编程
* 7-19 【任务题】滑动窗口编程
* 7-20 【面试讨论题】数据倾斜解决方案
* 7-21 【面试讨论题】对WindowFunction的认识
* 7-22 【面试讨论题】对于时间语义的理解
* 7-23 【面试讨论题】Flink中的窗口分析
* 第8章 Flink Watermark/
* 8-1 课程目录.mp4 02:57
* 8-2 Watermark概述.mp4 12:53
* 8-3 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之没有延迟.mp4 14:27
* 8-4 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之有延迟.mp4 15:16
* 8-5 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之延迟数据丢失.mp4 05:01
* 8-6 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之捕获到延迟数据.mp4 08:05
* 8-7 重难点总结.mp4 04:31
* 8-8 【任务题】会话窗口编程
* 8-9 【任务题】滑动窗口编程
* 8-10 【面试讨论题】乱序数据解决方案
* 8-11 【面试讨论题】Flink中水印得理解
* 第9章 Flink状态管理篇/
* 9-1 课程目录.mp4 02:53
* 9-2 状态能为什么带来什么.mp4 09:06
* 9-3 State分类.mp4 16:10
* 9-4 使用ValueState完成求平均数功能.mp4 14:45
* 9-5 使用MapState完成求平均数功能.mp4 05:59
* 9-6 Flink Checkpoint机制.mp4 15:04
* 9-7 Flink应用程序中开启checkpoint.mp4 05:32
* 9-8 Restart Strategy.mp4 08:20
* 9-9 Checkpoint整合重启策略功能测试screenflow.mp4 07:35
* 9-10 Checkpoint整合重启策略及状态功能测试screenflow.mp4 05:29
* 9-11 Flink StateBackend.mp4 06:01
* 9-12 Flink StateBackend之MemoryStateBackend.mp4 05:59
* 9-13 Flink StateBackend之FsStateBackend.mp4 02:46
* 9-14 Flink StateBackend之RocksDBStateBackend.mp4 05:35
* 9-15 FsStateBackend 本地文件系统功能测试.mp4 02:49
* 9-16 ExternalizedCheckpointCleanup在生产上的使用.mp4 05:12
* 9-17 FsStateBackend HDFS功能测试.mp4 02:32
* 9-18 Checkpoint全流程测试之Flink UI操作.mp4 07:28
* 9-19 Checkpoint全流程测试之命令行操作.mp4 03:47
* 9-20 Checkpoint小结.mp4 04:34
* 9-21 Savepoints.mp4 09:26
* 9-22 重难点总结.mp4 02:23
* 9-23 【任务题】使用ListState实现求平均数
* 9-24 【任务题】RocksDBStateBackend应用
* 9-25 【面试讨论题】Flink的容错机制
* 9-26 【面试讨论题】Checkpoint和SavePoint的区别
* 9-27 【面试讨论题】Flink中的状态存储
* 第10章 【项目实战第二篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战/
* 10-1 课程目录.mp4 02:19
* 10-2 功能一之需求分析.mp4 09:22
* 10-3 功能一之实现01.mp4 04:08
* 10-4 功能一之实现02.mp4 14:50
* 10-5 功能一之实现03.mp4 11:06
* 10-6 功能二之需求分析.mp4 03:26
* 10-7 功能二之实现01.mp4 07:26
* 10-8 功能二之实现02.mp4 03:22
* 10-9 重难点总结.mp4 07:05
* 10-10 【任务题】布隆过滤器的原理
* 10-11 【任务题】ValueState应用
* 10-12 【面试讨论题】布隆过滤器应用分析
* 10-13 【面试讨论题】分组TopN的实现思路及数据倾斜的解决方案
* 第11章 【项目实战第三篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战/
* 11-1 课程目录.mp4 02:46
* 11-2 Flink对接Kafka数据入门.mp4 11:20
* 11-3 Flink整合Kafka代码开发.mp4 11:55
* 11-4 参数配置化并读取.mp4 07:52
* 11-5 Flink对接Kafka完整参数配置开发.mp4 08:28
* 11-6 Flink对接Kafka数据封装V1版本.mp4 03:54
* 11-7 Flink对接Kafka数据封装V2版本.mp4 01:18
* 11-8 Flink对接Kafka数据封装V3版本.mp4 05:38
* 11-9 Flink对接Kafka数据分析结果入Redis.mp4 06:55
* 11-10 Flink ExactlyOnce图解.mp4 08:39
* 11-11 Flink两阶段提交.mp4 08:46
* 11-12 【任务题】自定义MySQL Sink
* 11-13 【面试讨论题】Flink整合kafka的两阶段提交的认识
* 11-14 【面试讨论题】Flink如何实现Exactly-Once
* 第12章 初识ClickHouse/
* 12-1 课程目录.mp4 02:05
* 12-2 背景需求.mp4 03:39
* 12-3 初识ClickHouse.mp4 08:17
* 12-4 ClickHouse部署及快速入门.mp4 10:59
* 12-5 ClickHouse常用参数讲解.mp4 02:53
* 12-6 数据类型之Int和Float.mp4 08:45
* 12-7 数据类型之Decimal.mp4 07:37
* 12-8 数据类型之Bool.mp4 01:41
* 12-9 数据类型之String&FixedString&UUID.mp4 07:35
* 12-10 数据类型之Date&DateTime&DateTime64.mp4 06:49
* 12-11 数据类型之Array.mp4 01:53
* 12-12 数据类型之Tuple.mp4 03:32
* 12-13 数据类型之Nested.mp4 04:03
* 12-14 数据库和表创建语法及数据库引擎.mp4 05:38
* 12-15 初识表引擎.mp4 03:13
* 12-16 表引擎之TinyLog.mp4 06:29
* 12-17 表引擎之StripeLog.mp4 05:23
* 12-18 表引擎之Log.mp4 03:01
* 12-19 ClickHouse整合MySQL.mp4 10:18
* 12-20 ClickHouse API编程.mp4 04:55
* 12-21 【任务题】ClickHouse的集群搭建
* 12-22 【任务题】ClickHouse的数据处理
* 12-23 【面试讨论题】谈谈对 ClickHouse 引擎得理解
* 12-24 【面试讨论题】ClickHouse得选择必然性
* 第13章 【项目实战终极篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战/
* 13-1 课程目录.mp4 01:34
* 13-2 现存问题描述及分析.mp4 07:10
* 13-3 ReplacingMergeTree引擎的用法.mp4 06:46
* 13-4 CH表如何设计.mp4 04:54
* 13-5 CH ID生成策略.mp4 09:40
* 13-6 Flink整合CH插入数据.mp4 10:29
* 13-7 使用Flink进行数据清洗.mp4 08:23
* 13-8 Flink清洗后的数据落地到CH并进行各种维度的统计分析.mp4 09:05
* 13-9 全流程服务器测试.mp4 05:34
* 13-10 引入CEP.mp4 04:38
* 13-11 CEP模式概述.mp4 05:34
* 13-12 CEP功能开发.mp4 08:32
* 13-13 CEP功能测试.mp4 04:15
* 13-14 前端UI展示.mp4 07:35
* 13-15 【任务题】数据写入ClickHouse
* 13-16 【任务题】Flink on YARN运行全流程
* 13-17 【任务题】使用CEP完成数据提取
* 13-18 【面试讨论题】实时数据分析平台构建思路
* 第14章 Flink DataSet篇/
* 14-1 课程目录.mp4 01:53
* 14-2 Flink批处理概述.mp4 06:47
* 14-3 对接数据源为csv格式的数据.mp4 09:49
* 14-4 对接数据源为压缩后的数据.mp4 02:16
* 14-5 对接数据源为子目录的数据.mp4 03:19
* 14-6 Transformation之map.mp4 05:42
* 14-7 Transformation之mapPartition.mp4 03:04
* 14-8 Transformation之distinct.mp4 02:47
* 14-9 Transformation之first-n.mp4 07:37
* 14-10 Sink.mp4 07:24
* 14-11 Flink中分布式缓存的使用.mp4 08:05
* 14-12 Flink中计数器的使用.mp4 07:37
* 14-13 重难点总结.mp4 04:34
* 14-14 【任务题】实现join的功能
* 14-15 【任务题】join和cross算子的编程
* 14-16 【面试讨论题】Flink中使用分布式缓存的看法
* 第15章 Flink Table&SQL API篇/
* 15-1 课程目录.mp4 03:32
* 15-2 Flink Table API&SQL概述.mp4 06:08
* 15-3 Flink Table API&SQL编程模型.mp4 08:03
* 15-4 Flink SQL整合DataStream编程.mp4 06:59
* 15-5 Flink Table API整合DataStream编程.mp4 03:24
* 15-6 Flink Table API整合DataStream编程toRetractStream使用.mp4 06:34
* 15-7 动态表和连续查询.mp4 07:43
* 15-8 图解连续查询.mp4 05:24
* 15-9 Table转Stream的方式.mp4 07:06
* 15-10 Flink Table API&SQL Connector概述.mp4 03:38
* 15-11 Flink Table API&SQL FileSystem Connector读取数据.mp4 08:45
* 15-12 Flink Table API&SQL FileSystem Connector写出数据.mp4 04:33
* 15-13 Flink Table API结合Window及EventTime编程.mp4 16:13
* 15-14 Flink SQL结合Window及EventTime编程.mp4 05:03
* 15-15 Flink UDF函数概述.mp4 06:34
* 15-16 Flink UDF函数编程实战.mp4 08:24
* 15-17 重难点总结.mp4 06:10
* 15-18 【任务题】实现数据的对接和Sink
* 15-19 【任务题】实现EventTime结合滑动窗口的功能测试
* 15-20 【任务题】完成IP解析的功能开发
* 15-21 【面试讨论题】Flink项目中选择哪种访问方式
* 15-22 【面试讨论题】Flink使用Kafka对接时的注意事项
* 15-23 【面试讨论题】Flink SQL是如何实现SQL的解析的
* 第16章 Flink版本升级篇/
* 16-1 课程目录.mp4 02:00
* 16-2 开发环境准备.mp4 04:16
* 16-3 老版本keyBy的用法.mp4 07:06
* 16-4 新版本keyBy的用法.mp4 02:44
* 16-5 老版本WM的用法.mp4 06:29
* 16-6 新版本WM的用法.mp4 08:14
* 16-7 新老版本Table API&SQL整合WM的用法.mp4 16:10
* 16-8 Flink on YARN运行及升级.mp4 17:19
* 16-9 【拓展阅读】Flink版本升级核心梳理
* 第17章 【拓展】基于Flink构建实时数仓项目实战/
* 17-1 课程目录.mp4 03:50
* 17-2 实时数仓架构及分层.mp4 16:59
* 17-3 认识Canal.mp4 06:37
* 17-4 Canal对接Kafka联调.mp4 15:12
* 17-5 使用TCP方式拉取Canal数据.mp4 16:38
* 17-6 双流JOIN设计思路.mp4 07:27
* 17-7 双流JOIN实现之对接数据.mp4 09:19
* 17-8 双流JOIN实现之设置WM.mp4 03:53
* 17-9 双流JOIN实现之JOIN实现.mp4 09:52
* 17-10 双流JOIN实现之未关联上的数据处理方案.mp4 05:41
* 17-11 实时数仓数据流转&命名规范.mp4 06:33
* 17-12 【任务题】基于Flink实现维表的join
* 17-13 【任务题】双流join的测试
* 17-14 【面试讨论题】如何基于UI配置方式完成项目设计
* 17-15 【面试讨论题】maxwell和canal的区别
* 第18章 总结和展望/
* 18-1 课程总结和回顾.mp4 14:10
* 第19章 【2022持续升级】Flink CDC编程实战/
* 19-1 课程目录.mp4 01:05
* 19-2 针对现存问题进行分析引出CDC.mp4 04:28
* 19-3 认识Flink CDC.mp4 06:39
* 19-4 开发之前的准备工作.mp4 04:07
* 19-5 基于DataStream API的Flink CDC编程实战.mp4 10:08
* 19-6 监听多表实战.mp4 05:30
* 19-7 StartupOptions选项讲解.mp4 04:59
* 19-8 反序列化概述.mp4 03:54
* 19-9 自定义反序列化器开发.mp4 12:51
* 19-10 Flink CDC整合Checkpoint保证一次性语义.mp4 07:54
* 19-11 Flink CDC版本调整.mp4 06:18
* 19-12 Flink CDC对接Table&SQL API实战.mp4 08:16
* 19-13 Flink CDC对接Table&SQL API选项参数.mp4 03:04
* 19-14 两种实现方式对比.mp4 01:31
* 19-15 Flink CDC总结及扩展.mp4 02:56
