值不值得学：先搞清你的工作场景

很多做后端或数据的同学看到“实时流处理”会犹豫，怕学完用不上。这门资料聚焦的是 Flink 在数据实时采集、清洗和分发场景下的应用，解决的是离线跑批搞不定的“秒级延迟”问题。比如业务里要做实时大屏、风控规则引擎、日志实时清洗入库，或者要把数据库的变更实时同步到另一个系统，这些都需要流处理框架来兜底。资料里特别强调了 Flink 较新版本的批流一体特性，意味着你不再需要为批处理和流处理分别写两套代码，同一套 API 可以自动适配。如果你日常工作里还在用定时任务轮询数据库，或者被离线同步的延迟折磨过，学这套东西才有实际动力；如果只是做纯前端或传统增删改查，建议先补 Java 基础再考虑。

适合什么基础与建议先看哪几块

这套资料默认你已经熟悉 Java 基本语法，能看懂泛型和匿名内部类，不要求你之前碰过大数据组件。建议不要按顺序从头硬啃，先看入门案例和数据源定义这两块，把环境跑通、能连上自定义数据源，建立起“数据流”的直观感觉。接着直接跳到转换操作部分，重点理解数据流的合并、分割和重平衡分区，这些是实际业务里做实时数仓分流的骨架。连接器和输出环节可以先扫一遍知道能往哪里写，等具体项目需要时再回查。资料里对批流一体的讲解是理解这套体系的关键，务必先弄明白它怎么自动识别数据类型，这决定了你后面写代码时的心智模型。

学完能独立做什么与资料怎么配合练习

跟着这套资料走完，你应该能独立写出一个完整的实时数据处理任务：从自定义数据源接数据，经过转换和分区逻辑处理，最后把结果写进外部存储。比如做一个实时统计每分钟订单量的简单大屏，或者把多个数据流合并后按规则分流到不同队列。练习时建议这样配合资料：先看一遍视频理解概念，然后自己建一个本地工程，把课程里的数据源和转换逻辑手敲一遍，不要复制代码。重点自己造点测试数据，模拟流被分割和重平衡的过程，观察各分区的数据分布。遇到连接器部分，试着把结果输出到一个本地文件或简易数据库，跑通整个闭环。如果某段代码跑不通，再回去对应找视频里的细节讲解，这样比盲目刷完所有视频更有针对性。


flink12和以前版本的区别就是批流一体了，不区分批处理对象和流处理对象，可以自动识别数据类型

课程目录

*   01 flink数据源/

  *   01 001-flink入门案例.mp4 35:37

  *   02 002-可变参数source.mp4 37:54

  *   03 003-自定义数据源.mp4 16:55

  *   04 004-项目-自定义数据源.mp4 36:42

  *   05 005-java-自定义数据源.mp4 31:00

*   02 transformation转换/

  *   01 006-java-transformation.mp4 18:16

  *   02 007-数据流的合并.mp4 39:50

  *   03 008-数据流的分割.mp4 18:02

  *   04 009-reblance重平衡分区.mp4 28:02

  *   05 010-自定义sink.mp4 38:53

*   03 connection/

  *   01 011-connection-java-kafka消费者.mp4 44:52

  *   02 012-connection-java-kafak生成者.mp4 17:43

  *   03 013-connecton-scala-kafka消费者和生.mp4 12:12

  *   04 014-connection-java-redis.mp4 16:55

  *   05 015-connection-scala-redis.mp4 05:39

  *   06 016-connection-累加器.mp4 17:44

  *   07 017-connection-广播变量.mp4 13:51

  *   08 018-connection-广播变量scala.mp4 29:10

  *   09 019-connection-分布式缓存.mp4 30:29

*   04 window时间/

  *   01 020-flink-window操作.mp4 31:07

  *   02 021-flink-水印概述.mp4 15:44

  *   03 022-flink-waterMarkter案例.mp4 46:58

  *   04 023-flink-状态管理.mp4 30:15

*   05 tableAPI&SQL/

  *   01 024-flink-tableApi-SQL简介.mp4 50:56

  *   02 025-flink-数据流转为table或视图.mp4 36:22

  *   03 026-使用SQL方式对DataStream进行统计.mp4 16:29

  *   04 027-使用Table方式对DataStream进行统计.mp4 13:48

  *   05 028-滚动窗口收集数据-sql查询.mp4 26:29

  *   06 029-滚动窗口收集数据-tableAPI查询.mp4 10:40

  *   07 030-从Kafka中消费数据并过滤出状态为success.mp4 29:10

  *   08 031-双十一项目源码说明.mp4 29:03

  *   09 032-双十一功能代码实现.mp4 36:43

  *   10 033-flink-系统订单自动好评编码实现.mp4 37:18

  *   11 034-flink新特性-broadcastState广播流.mp4 47:42

  *   12 安装配置