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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. @4 d& y1 t0 A7 P2 \
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+ T0 {7 T/ C: h/ f; `- m集数合计：10讲
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6 \9 x/ _& |# y# m4 n( ^链接失效声明：如果本链接地址失效，请及时联系站长QQ：40069106" B+ d% z c1 ?# J( O$ D$ w) d( ]
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0 H. I/ v4 j( e/ }/ v 年度VIP：使用期限365天- F# \ P, v) M% S3 ~4 B" D- l( `( g
终身VIP：使用期限永久$ M: V: r( L3 l/ Q
1 E2 b% g E% H: k* dJava视频教程详情描述：
" P/ K0 T+ E9 i% d+ aA0257《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。$ i( y; R9 n$ H6 |
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。% D" n( x8 H" P* V5 }+ g$ e
- n! P R& Y* Y% H
Java视频教程目录：
. F4 \4 e% d6 O! u* L+ p# c第一课： Flink基本概念与部署
+ R5 X( N' {: A n9 K p1. Flink 简介 2. 编程模型 3. 运行时概念 4. 应用部署与原理
: }+ i$ K8 n4 C, S! e* H+ ~a. 部署模式
1 }1 S5 g/ _4 {- ]5 Db. On-Yarn 启动设置与原理
d- ` {, C2 F5 |$ H) v8 ?c. Job 启动设置与原理
; X/ X0 ?6 C' i% |( v6 e, f4 ]第二课： DataStream 1. DataStreamContext环境 2. 数据源(DataSource) 3. 转化(Transformation) 4. 数据Sink
3 X* C0 Z/ K, E+ K' F0 T8 K4 W
( y& @ L; l7 C6 [第三课：Window & Time
' H. f6 w3 T# J5 B1 B9 t; ? 1. Window介绍 : r: }4 b/ c' m+ e8 b
a. 为什么要有Window
5 @. ]0 e% ?' qb. Window类型 4 v! O- a/ n+ @' z5 r2 k7 h0 g! a
2. Window API的使用
0 O! L; L9 G. w w) Ga. Window的三大组件
1 i2 C: m/ w+ pb. Time&watermark
9 D+ X( ~2 S( Lc. 时间语义
% R. U8 h+ a F& }$ C$ r; P9 K& Y) ?d. 乱序问题解决WaterMark
2 u+ `! A2 `1 j+ Y. @6 Ae. AllowLateness正确设置与理解 * {% x4 D( C; }0 J
f. Sideoutput在Window中的使用 0 h# \, D/ q$ Z* ]+ a0 j
3. Window的内部实现原理 + L; I4 o- I7 `3 B4 N
a. Window的处理流程 ( Q \7 Y( i- p7 k1 z$ L% S% [
b. Window中的状态存储 - {: z! {8 f' S0 }
4. 生产环境中的Window使用遇到的一些问题
# o) H% y" w2 c8 h1 O. L
* X/ h0 [6 R9 x$ w# I+ U$ Q/ U h- b, L# v7 u% o" |( d
第四课： Connector
& }! X G- |7 X2 H1. 基本Connnector 4 k3 Z2 G: |! a
2. 自定义Source 与 Sink 2 |0 l s4 Y. o) B5 C- T
3. Kafka-connecotor 0 t! I$ k: l" `0 p2 f
a. Kafka 简介 b. Kafka Consumer 与Sink 的正确使用方式
, U: q% @5 m% s" [. Ic. Kafka-Connector 内部机制与实现原理
2 e$ X) e6 {2 s' z- D$ L% A h8 j$ L- Y4 \( l
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 ! u+ h( X) N- o7 \# m5 C! }
b. ListState
4 d6 U" B' h/ P2 U9 rc. ReduceState 8 h1 Z) T0 }+ j1 Z' Z# z
d. FoldState 2 V" H% T3 ~0 H3 t$ j/ ^* i* v5 {
e. AggregatingState
- o0 I$ N* g" G+ t( d8 C3. OperatorState基本用法 # q- }- @: H, p; B
4. Checkpoint
9 A& A, d* S4 C* _/ `/ r! u a. 概念
, G" K& c- b) G7 V6 b- Y2 z8 G b. 开启checkpoint ' o# E" o; M' k' `( b/ z$ W0 o
c. 基本原理
4 ~5 y* i2 v% }9 q1 e4 E
8 q+ w& @' d( N/ k# {6 i' h$ N" W+ Y4 j _
第六课： Metrics 与监控 . w1 E6 G+ U7 U1 ?" |
1. Metrics的种类 + k1 t1 ]% _7 q4 n/ F& y/ y7 Y
2. Metrics的获取方式 0 {( m$ j( C' j& C1 _! m1 h
a. Web Ui / M7 [. p' p v1 P
b. Rest API
7 j: j" r _& `3 tc. MetricReporter + w/ s4 M; Q0 r; t9 F* T+ Y2 L
3. 用户自定义Metric指标方式 H+ x" q+ \- M3 c/ U; i: x
4. 监控和诊断:Metric和Druid 实时OLAP联合使用
; s% ~" T" p: S4 ia. Metric上报
8 F n; m) }: k- e4 i" C. Pb. Metric指标聚合 / V6 g# @/ @ l+ z( U3 U
c. Metric的分类和格式定义
, W, Q# s( z; i* o5. Druid查询和指标系统
; \8 r; h/ I, u0 n2 ta. Flink作业反压监控
5 U. o, k9 ^# ]b. Flink作业的延迟监控
, c* u2 a9 x q+ D, Jc. 其他 5 d6 [2 N& P$ ]8 P6 D% T2 m: p
6. Metric系统的内部实现 1 v: q5 n% J0 q. Y0 b5 }
7. 生产环境中的案例分析 -- 通过指标来排查应用问题
4 ]& {$ s' L# a6 U' d z0 E+ m- Z v. m+ v8 n6 Y4 Q2 M. _
第七课： Flink应用案例介绍
6 W% l9 J9 x4 p& h. {# z9 [7 L1. 数据清洗：map/flatmap等
3 i+ y5 s- f3 A' Q3 N3 E2. 监控告警系统 9 c' j5 h0 Q& r; `' ^
a. 数据拉平 6 c& Z, c8 a/ Q' @6 p b. J
b. 基础窗口计算等
9 V& m( u: o9 l1 N3. 线上运营系统 2 O# j& @7 q& A
4. 风控系统
1 J5 S) J9 p2 k* D. 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 # g# I. m- r7 H2 k
3. Druid特性
; h7 C' C7 P" P1 P, v4. 基本架构:角色节点与基本职责
* @( ^& H4 K) Q4 N' b. ka. 角色行为
% F5 i; s1 d, q+ t, _ O) cb. 角色暴露的API - _ s) }/ G$ ~' l) V) m
5. 基本架构:外部依赖
# f$ t+ i( I$ m% k" E& s. l da. MySQL数据结构
5 u' Y! w8 Q; `b. ZK数据结构 5 N( |% k7 K. Z" R6 L8 I6 N
c. HDFS数据结构
: h M: U+ l6 ~0 h$ y S0 j/ \8 W0 z5 N: w
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
) _4 w! l# m/ f. Q# u+ }3 ib. 存储与索引格式
6 x: t, k; p0 d6 h: V9 ?3 l2. 实时数据写入 2 S7 \+ u, `+ ^( o' {+ k
a. Firehose
, A# U, f& c8 a8 L3 ub. Realtime Node
" C( ~; C1 K; U7 ic. Index-Service原理介绍 $ u& [5 L3 H" d$ [8 m1 F7 ^, |4 l+ d* Q
d. Tranquility原理介绍 0 ^+ K: `1 x4 K/ G& z! f) \
e. Kafka-index-service原理 3. 离线数据写入 a. Indexer
9 ^" S% ~8 G5 I3 ~1 `b. MR Indexer ! s3 j3 @ h* N8 m1 E9 T2 f
4. 查询模式与查询类型介绍 ( T, k. S* q- y* s, ~
3 K& J. f3 `& w' A! L
1 [7 X. X! o0 Q第十课： Druid实践介绍
' Z1 V. g# M. w5 Q 1. 容错设计
! K- t9 L L8 `% |5 U2. 指标监控 . T: ] d- s- s7 m
a. 基于Graphite搭建指标监控系统 . _6 R! @0 V; p) S- B$ H
b. 重要的指标项
; D8 K) s! H" c3 b3 b4 x3. 运维实践 5 B6 p3 Z% @1 ~% n' v4 C
a. 数据修复
, c; q. t! F5 L1 ?3 y/ yb. 集群升级实践
# c' z. C( I/ Vc. Segment元数据管理 9 {4 }$ x% {; e2 u8 T& L
d. JVM调优
$ Q; ^* {9 U# i4 w& Mc. 资源隔离
* }5 L, m, \$ o8 s G6 K, f1 L% c
% N' }5 @1 M2 G" b7 @( d) R |
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发表于 2018-11-2 15:46:46
发表于 2018-11-2 16:20:45
