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Java视频教程名称： 价值499元 小象大数据flink大数据实时计算系统实践视频教程 flink视频教程
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集数合计：10讲
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年度VIP：使用期限365天1 @0 v1 `6 b# E6 L( s1 S/ J# n' `3 F
终身VIP：使用期限永久
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A0257《价值499元 小象大数据flink大数据实时计算系统实践视频教程》1. Flink基本原理概述。指导学员了解并掌握Flink使用过程中设计到的基本概念和简要API，介绍大数据实时流计算相关生态体系，着重梳理清楚Flink上下游体系，掌握Flink的核心技术原理，建立大数据实时流计算的方法论思维。2. Flink实战生产技术。从实战出发，围绕实时流计算业务场景分析、基本编程模型、高级特性等系统性介绍Flink实时流计算的实战技术，使得学员具备研发Flink实时流计算相关应用的基础能力。
2 |$ n9 F/ j5 _: W ^- z h3. Druid是一款支持数据实时写入、低延时、高性能的OLAP引擎，具有优秀的数据聚合能力与实时查询能力。在大数据分析、实时计算、监控等领域都有特定的应用场景，是大数据基础架构建设中重要的一环。本次课程我们将介绍Druid的核心特性与原理，以及在性能调优以及最佳实践经验。0 {2 `/ L }- C6 U+ F- g
) D* @% W F% Q0 t i AJava视频教程目录：
, C) e2 n+ T1 Y a; D3 ~第一课： Flink基本概念与部署
/ ]# l" I3 ~7 ]+ a+ x; u3 H2 B$ u1. Flink 简介 2. 编程模型 3. 运行时概念 4. 应用部署与原理
* D! K8 i( ^) K* j& z5 j; e- [a. 部署模式
$ u! R6 F$ x/ e) U3 B6 hb. On-Yarn 启动设置与原理
! z( d* w% |' O8 `" Y e3 v. Jc. Job 启动设置与原理 1 ]" M7 U" U% U
第二课： DataStream 1. DataStreamContext环境 2. 数据源(DataSource) 3. 转化(Transformation) 4. 数据Sink
) F1 p( F0 ?- \6 a$ p$ d
. b- w9 Y% D3 s" Y第三课：Window & Time
& H. j3 _5 t a& h5 M, J* H& z 1. Window介绍 3 h: h* T6 y) |) y4 b: l
a. 为什么要有Window
% q5 W7 d7 L! \" Y8 jb. Window类型 0 ]; `3 a( t# G+ u* S
2. Window API的使用
0 t& a0 A p$ N1 Qa. Window的三大组件 9 p# l& s9 y. i+ W! V& @
b. Time&watermark
2 C9 l8 r6 R0 G2 y4 h" j7 o' Hc. 时间语义
7 ^6 @1 m$ H% v# E! s) W/ j" H2 xd. 乱序问题解决WaterMark 8 F' C7 [5 A5 E# V9 Q0 z, P
e. AllowLateness正确设置与理解 4 s: X8 S4 a) _6 M+ D
f. Sideoutput在Window中的使用 + \0 F; _! O, `& x1 ?2 A
3. Window的内部实现原理 7 Q- F/ j9 w6 Q# Y: d0 f3 p% n) B
a. Window的处理流程 5 z' o, L6 v" m
b. Window中的状态存储 * k( @# F* o4 w, U0 P; e
4. 生产环境中的Window使用遇到的一些问题
h0 ]# `. X& u" ?& v0 q; O) S
, K0 T- i: M8 S9 C) k9 H" z9 }+ L2 y) U4 W
第四课： Connector 1 _6 K' y2 g6 F/ Y% A) q
1. 基本Connnector 7 {1 k& B9 e/ c1 }4 w& _
2. 自定义Source 与 Sink
8 u. T: \7 D4 b9 t9 R; c3. Kafka-connecotor + ]' l, ~. d& W6 @& Y' Q. N0 v7 s- ~% ?+ P
a. Kafka 简介 b. Kafka Consumer 与Sink 的正确使用方式 / i& X7 H, J. R6 `% p4 w1 \
c. Kafka-Connector 内部机制与实现原理 . ?3 b* Q2 M% t: x+ L
% n" u0 {3 x0 ^, s2 ^2 I! g
第五课： 状态管理与恢复机制 1. 基本概念 2. KeyState 基本类型及用法 a. ValueState
; f3 l" H8 \: Y, b7 X9 Nb. ListState : o& {4 d1 J) p8 s, }- s- V) L
c. ReduceState
$ j5 K& X8 Y% `1 d$ fd. FoldState
# d0 W/ ^3 A8 I. j* xe. AggregatingState
/ }+ X5 y+ A6 x8 K5 `2 L( [, B3. OperatorState基本用法
5 @ ^2 U; o6 Y4. Checkpoint 7 K: e( q# S5 D$ @
a. 概念 % X* n1 o3 n0 [( B% Y
b. 开启checkpoint
+ g* {5 o6 k0 Z* V+ W3 G1 _ c. 基本原理
+ O7 ]! X- B3 i7 s; I4 O
- H# S9 Z0 ], T, v. k! g. B: U2 D$ E( L7 E) t/ V) m8 s
第六课： Metrics 与监控 & J: T- p9 W, n g( x/ L$ m
1. Metrics的种类
3 q; Z0 c$ J8 |& e2. Metrics的获取方式 2 ?8 W' B# H9 w1 j L. p4 Z, V. S
a. Web Ui
) `* v8 C! P! _9 L Bb. Rest API
9 q7 k+ v0 n" pc. MetricReporter
) o4 D' Z3 P* s( e! i3. 用户自定义Metric指标方式
+ U5 v7 v4 ~7 |4 Q* l4. 监控和诊断:Metric和Druid 实时OLAP联合使用
8 k, p: f/ R6 ^$ \a. Metric上报
+ |, H- |* z0 J/ Kb. Metric指标聚合 2 p1 G M8 C! F
c. Metric的分类和格式定义 7 @0 h. y3 n, @# Y w+ f9 T
5. Druid查询和指标系统
4 u1 ~: u( A# O( e, R% c' p, B( va. Flink作业反压监控
- H; c& j4 |( W# C* Z, C) ab. Flink作业的延迟监控
! B0 U& H ~. c5 ^c. 其他 ; W8 w6 f1 t3 y1 _* |2 Q
6. Metric系统的内部实现
# s7 ~+ w+ [5 ^* v- n* J3 s! C+ `7 v7. 生产环境中的案例分析 -- 通过指标来排查应用问题 , {# W" E& B4 z
7 K; k; v$ x9 U1 r; ?- u t2 l |. @第七课： Flink应用案例介绍
: c5 \/ o9 e: W: ]' Y9 U5 f1. 数据清洗：map/flatmap等 # \* K+ I5 l) l+ V. z) m
2. 监控告警系统
- D, c1 E8 b6 `: \a. 数据拉平
. U4 G5 Z& D8 F( D' }/ [% G4 lb. 基础窗口计算等 2 T$ b; r, a1 a; H
3. 线上运营系统 9 K+ z7 C `6 r1 w8 Z
4. 风控系统
) _) }6 p& P- T/ `第八课： Druid基本概念与架构设计 1. Druid与OLAP VS Kylin、ES等 2. Druid与指标系统 VS 各种时序数据库 : c+ e& Q: Q, J1 {
3. Druid特性
5 w2 o/ T5 _+ v: i8 T( ~ m7 G" [) `4. 基本架构:角色节点与基本职责
. n/ e5 i* O! W% wa. 角色行为
5 W; w# L: q: a" ^( }b. 角色暴露的API 6 m3 y' |6 p/ d* I
5. 基本架构:外部依赖
, |6 J. e# i; l! Z! A; B; Ma. MySQL数据结构 8 m4 N! f; v) @( P! n( ^
b. ZK数据结构
$ v! X# Y+ d4 o% Oc. HDFS数据结构
" m) @$ \$ A6 h ], }" f$ K
S. H* {. x/ F$ d% _第九课： Druid数据写入与查询 1. 数据流向与存储格式 a. 数据写入流程
- d1 ]- y, c; S% O; xb. 存储与索引格式
+ M! `* d. w: ? O; l7 Q N' t2. 实时数据写入 . F* c8 }. R0 ^6 Z& d
a. Firehose 0 A/ }- g; x3 I) R# g
b. Realtime Node
' n w) j3 [5 d2 s# Nc. Index-Service原理介绍
2 U6 M* z L( T1 \d. Tranquility原理介绍
) o- _3 E6 D" N" i1 ge. Kafka-index-service原理 3. 离线数据写入 a. Indexer
0 [3 M' I1 A8 [% M& a. s" Bb. MR Indexer
7 C$ l7 s+ W0 ]- A4. 查询模式与查询类型介绍
2 W" V( j6 p3 n% ]* F& A; ]; ^: o1 l3 N- }
+ ~! y% \: A2 t/ d* c- v; n第十课： Druid实践介绍 . \. P# s' M( T; U
1. 容错设计
; U% A4 b. q: E2. 指标监控
$ j% j+ Y# L s+ V' [ a. 基于Graphite搭建指标监控系统 , P' ]4 v( C5 O) Y: v R) P1 T9 n2 i
b. 重要的指标项
; ]) m1 H6 i' E: g4 e& i" F3. 运维实践 ; n- J# D* f; T: v$ q1 A; U
a. 数据修复 / S# J5 Z% D* D: o4 q0 y6 k
b. 集群升级实践 8 z$ u9 f7 N- l6 D3 }
c. Segment元数据管理 ( D) ~, x1 M) x* P5 s+ W) l2 i; R
d. JVM调优
2 j0 h4 ]/ J9 u% ac. 资源隔离
3 u& d( [: P+ ~& a- P
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发表于 2018-11-2 15:46:46
发表于 2018-11-2 16:20:45
