了解Flink的设计与运行原理，以及DataStream API上的流处理，能熟练使用和操作。

*   01 课程介绍/

  *   01 课程介绍

*   02 大数据技术概述/

  *   01 01.什么是大数据

  *   02 02.从批处理到流处理

  *   03 03.代表性大数据技术

  *   04 04.从Lambda到Kappa,大数据处理平台的演进

  *   05 05.流处理基础概念

  *   06 06.编程语言的选择

*   03 大数据必备编程知识/

  *   01 01.继承和多态

  *   02 02.泛型

  *   03 03.函数式编程

*   04 Flink的设计与运行原理/

  *   01 01.数据流图

  *   02 02.分布式架构与核心组件

  *   03 03.任务执行与资源划分

*   05 DataStream API的介绍和使用/

  *   01 01.Flink程序的骨架结构

  *   02 02.常见Transformation的使用方法

  *   03 03.数据类型和序列化

  *   04 04.用户自定义函数

*   06 时间和窗口/

  *   01 01.Flink的时间语义

  *   02 02.ProcessFunction系列函数

  *   03 03.窗口算子的使用

  *   04 04.双流关联

  *   05 05.处理迟到数据

*   07 状态和检查点/

  *   01 01.实现有状态的计算

  *   02 02.Checkpoint机制的原理及配置方法

  *   03 03.Savepoint原理及使用方法

*   08 Flink连接器/

  *   01 01.端到端的Exactly-once

  *   02 02.自定义Source和Sink

  *   03 03.常用流式连接器

*   09 Table API & SQL的介绍和使用/

  *   01 01.Table API & SQL综述

  *   02 02.动态表和持续查询

  *   03 03.时间和窗口

  *   04 04.Join

  *   05 05.SQL DDL

  *   06 06.系统内置函数

  *   07 07.用户自定义函数

*   10 Flink的部署和配置/

  *   01 01.Flink集群部署模式

  *   02 02.Flink配置文件

  *   03 03.命令行工具

  *   04 04.Flink与Hadoop集成