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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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+ g, H( \6 y1 h集数合计：10讲% p! U& d9 n( f4 i# n" a
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Java视频教程详情描述：
- }3 d6 l* I4 [# f O' MA0257《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。) b2 c9 v" v G# u& o, C3 j
3. 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。
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& G( s7 v6 k+ `5 G% GJava视频教程目录：) o8 U) R( m; G; ?% B* \/ r" l
第一课： Flink基本概念与部署 2 H& f+ j7 H: p* C c% m2 ~: I
1. Flink 简介 2. 编程模型 3. 运行时概念 4. 应用部署与原理
$ p1 m0 s+ m9 y" v; R; ^( \a. 部署模式 ' O5 E+ K* t3 c( y; Z! J% W* W$ E6 |/ u
b. On-Yarn 启动设置与原理
8 @* P/ i5 F1 a- |" A t/ ?c. Job 启动设置与原理 . d" X2 O0 P/ B& O
第二课： DataStream 1. DataStreamContext环境 2. 数据源(DataSource) 3. 转化(Transformation) 4. 数据Sink
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) n& U, U0 @. x* `2 a! r% ]第三课：Window & Time
/ ?- ^1 L$ H) f( J0 d& L, C 1. Window介绍 ) [7 L! F, Q5 R+ F
a. 为什么要有Window 5 a- l$ ]) J' n; [
b. Window类型 1 i* T( j) N/ m- o* ^8 ?# L0 I: k3 S
2. Window API的使用
. H( Q# G- w1 G2 y7 q. ea. Window的三大组件
! Z# i: d A, e# Mb. Time&watermark # s2 f; {' l1 o [1 a' ~
c. 时间语义
8 u b: q* t8 ?/ \, W8 y6 a% Od. 乱序问题解决WaterMark
! C+ I8 |. d _5 @- q2 ?0 j3 Ie. AllowLateness正确设置与理解
& p+ n* N% o/ L3 x# L* l/ E* e* jf. Sideoutput在Window中的使用
4 f1 W% x3 I! s9 L8 H3. Window的内部实现原理 ; Y$ W7 I& b0 \1 W$ p; t
a. Window的处理流程 1 ]7 M9 ^( K% L2 {4 p, m( Y0 W
b. Window中的状态存储 1 @# J1 j, ]8 Y8 l0 l. D
4. 生产环境中的Window使用遇到的一些问题 " z: q) M& ^1 s7 e
2 s, ]3 ^/ d* j+ l0 D* d
+ p# H) q3 I0 [* C" e第四课： Connector . C3 O. G+ ]( A0 h+ ?- b8 a
1. 基本Connnector ) w8 O' _# z& W
2. 自定义Source 与 Sink
& O" I, P6 F; E5 y4 E% V7 U" U3. Kafka-connecotor
' y. m! b- W6 u: f' P" x& \a. Kafka 简介 b. Kafka Consumer 与Sink 的正确使用方式
: [+ k* |) a7 kc. Kafka-Connector 内部机制与实现原理
1 n: r0 G! {4 [$ ^5 P" J1 L+ b
& Y; [ j1 Z5 ^0 }2 d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 ' e- A! n% X6 J$ v! A5 q7 v: \4 u
b. ListState 1 P0 X- _/ y9 Y/ R4 o, b9 O( m0 g
c. ReduceState . d2 r; {! {/ c% b. R, y
d. FoldState
+ A# k6 L/ S5 S* j) f& r7 ke. AggregatingState
$ I! V# f' C7 f3. OperatorState基本用法 1 i, ^7 v/ t; \* B4 u8 p2 s3 Z+ r
4. Checkpoint
6 T) A. l5 `: P; V a. 概念 ( a; ]( M5 F* `" s/ V
b. 开启checkpoint 4 j& }1 V, t4 y w$ F; m
c. 基本原理
* v, X6 V( Y1 j
9 L( E" V+ Y; r
, r" J5 l+ G% C9 w8 k" C0 R第六课： Metrics 与监控
. `8 Y8 e) s) Z0 M5 e9 {1. Metrics的种类
' O! n& W) Y9 i# Z" y: v _+ @9 W2. Metrics的获取方式
. h5 @5 `2 `8 v2 ]8 Xa. Web Ui 8 V* [! W" n* @" f
b. Rest API [9 j0 Z$ q# J# C8 T1 |
c. MetricReporter 5 L. i9 w! g& L1 s6 q v
3. 用户自定义Metric指标方式 ; l: P" l' g0 h8 V
4. 监控和诊断:Metric和Druid 实时OLAP联合使用
- Y, e, u7 ?0 Ua. Metric上报
- L7 w/ |6 S+ @b. Metric指标聚合
) B2 }* ]; E0 @2 \c. Metric的分类和格式定义 8 C" b2 H o2 X$ U
5. Druid查询和指标系统 1 K2 _' G+ m" [ Q/ t: C8 O
a. Flink作业反压监控
" m; X# M4 Z& m; v2 yb. Flink作业的延迟监控 $ ]; b) w: y8 @
c. 其他
3 ?& A& j4 M& T1 \# |) K$ P/ i6. Metric系统的内部实现 & Q: L, f6 z5 c6 `
7. 生产环境中的案例分析 -- 通过指标来排查应用问题 9 }; N% }& b& y; I
0 [9 U B6 n1 |: w7 G; ?" U第七课： Flink应用案例介绍
( _0 ?6 L5 q. N1. 数据清洗：map/flatmap等 ( }4 p8 v! q/ o7 g; N9 q- ?9 q
2. 监控告警系统
. r4 b; U! T# a, h# za. 数据拉平
$ W) ~, X5 J U0 ~+ S' E9 f" \b. 基础窗口计算等
# s- x7 e- B$ F0 W: E' X: o3 m3. 线上运营系统
, \+ X* s& \, F6 \4. 风控系统
4 [5 d" D3 z A# s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 ; b# ~/ o6 I4 Q [. u/ g8 w: J
3. Druid特性
0 B" ]0 J* E7 Q4. 基本架构:角色节点与基本职责
, t0 z; l# ^6 ~; K* {8 y& k8 ta. 角色行为
0 s" z/ \5 S: D5 sb. 角色暴露的API
. d0 j1 C- H; L w7 D5. 基本架构:外部依赖 + ]& C( ~+ T- R
a. MySQL数据结构 6 @% K+ d# {1 A3 a8 Y2 z0 @
b. ZK数据结构
9 A0 p& T# i% v6 Yc. HDFS数据结构 1 k4 K7 o3 d- n5 i6 g# V* G% N
, d$ f6 _4 C' A; z% P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
k% y. y; R1 \/ A. _! g; _b. 存储与索引格式 - w) H0 P& _0 ~5 p- r9 {* M A
2. 实时数据写入 5 {$ c+ ]" Q: w! p2 p; b1 t+ N' O
a. Firehose
2 s7 o+ [0 ?+ I/ ib. Realtime Node
9 q0 R; n4 Q/ jc. Index-Service原理介绍
& `& Q+ o: ]0 C. u: M8 T3 Zd. Tranquility原理介绍
]1 V& k2 \1 B l' q1 Pe. Kafka-index-service原理 3. 离线数据写入 a. Indexer 4 b1 O9 j' |7 s& K9 ~5 z4 _
b. MR Indexer 5 f- y7 m! ]1 i
4. 查询模式与查询类型介绍
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) a! J1 ~& e) |) m5 Z. e- i! s% N4 k- m+ `3 M. T
第十课： Druid实践介绍 3 R3 X/ }& l# O0 L
1. 容错设计 ! w) }$ |' V$ e
2. 指标监控 - j" y5 |4 B7 H/ y0 O
a. 基于Graphite搭建指标监控系统
2 b5 A8 j* F5 \, v9 ~b. 重要的指标项
2 C# L* W0 r. G4 W0 L5 j3. 运维实践 2 i7 v2 u. @/ O2 t, }
a. 数据修复 / F& u2 n1 S! G! O
b. 集群升级实践
1 L2 e/ w9 U2 Z( G. \$ Cc. Segment元数据管理
: \5 K' ]* Y2 K4 Z2 Td. JVM调优 3 M2 t; A$ ^7 ~ G$ p% T! g
c. 资源隔离 ) U; I' j, D6 Z( ^6 G
0 Z+ U' y- X9 ^3 l0 h |
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发表于 2018-11-2 15:46:46
发表于 2018-11-2 16:20:45
