|
|
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, a& s _# x* b
百度网盘下载链接：
! A! d+ [2 L0 P7 x# C% Y5 H[/hide]
5 K2 T8 R# \0 O7 o密码: w8yc【解压密码：javazx.com】
$ p/ z; T1 q+ B集数合计：10讲/ V" z' ?* A/ u# P
0 d9 ~, t7 @: |/ Q" S( y9 H" |' K/ c8 }
0 R$ X" k O3 ^7 `! |$ e
0 _$ `, p$ W5 v3 H% q链接失效声明：如果本链接地址失效，请及时联系站长QQ：40069106' [0 m! a7 O8 |" ?
如何获取资源：VIP升级： https://www.javazx.com/tpgao_wmcard-wmcard.html2 B8 m- x0 i& { Y: f" l; p; \
VIP说明： 月度VIP：使用期限30天3 H1 {2 @/ S/ x% z, f |5 {9 D
年度VIP：使用期限365天
+ u: b3 y+ J& e/ l& h5 D2 C 终身VIP：使用期限永久! |" `# h7 h' }) x/ m0 e
4 w, j3 ~0 x* `+ |3 X* g
Java视频教程详情描述： 7 j* N# g# ?1 x
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。: l* E) I% g0 J! P$ \* C5 I9 M
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。
7 y, d9 y7 ?, `( @( G% E
2 M+ C( h7 L+ Z; x! d3 ^4 W2 KJava视频教程目录：% F7 j& {4 C, s' Q+ M. B9 `! R) R
第一课： Flink基本概念与部署 1 \( G9 I. V W7 b- Y
1. Flink 简介 2. 编程模型 3. 运行时概念 4. 应用部署与原理
& D! N- j! S) }8 e. B% Ba. 部署模式
~- z6 |1 R7 z! _) V; |& kb. On-Yarn 启动设置与原理
/ `) @4 w" `8 n& yc. Job 启动设置与原理
1 P* I2 i$ [7 N1 ^. d5 M9 h8 t第二课： DataStream 1. DataStreamContext环境 2. 数据源(DataSource) 3. 转化(Transformation) 4. 数据Sink
$ ?( _6 b- H7 M6 t1 I1 Z7 V( G: {0 u' X% D- V5 u2 b c% D
第三课：Window & Time ( q3 a6 {2 c5 {, D
1. Window介绍
$ @- p" u2 T2 Ga. 为什么要有Window
6 ?' K4 F. E4 k4 |8 M$ t! lb. Window类型
# n* A$ o" W# s- |% r2. Window API的使用
` X+ a1 q# {% l3 l$ O, Wa. Window的三大组件
1 ]% o4 b2 d" W" E& w1 {$ K1 `b. Time&watermark : W) Z, W2 x _
c. 时间语义
8 A8 x3 E+ E6 `0 f6 Q- M6 I3 T& Q+ e0 Sd. 乱序问题解决WaterMark ' Y7 B) ]1 o9 u( t: i
e. AllowLateness正确设置与理解
, b8 P0 z+ D6 W' Z- G+ }& Y) h1 c, nf. Sideoutput在Window中的使用 , L3 M! w! ~5 @- J/ u% x
3. Window的内部实现原理 # G) T) h3 }/ ` B
a. Window的处理流程
6 | d# e- t5 _9 }" r9 \( f5 Kb. Window中的状态存储 ) b% Y n, t O' A( M- F
4. 生产环境中的Window使用遇到的一些问题
% a+ F, k' D' k# ?3 [
& _3 [0 e" D0 _/ {4 {; f6 K
# o& z- G& e* J5 v6 c第四课： Connector ( k ^8 I* H" i
1. 基本Connnector 4 w$ [0 J0 K) j) e; H
2. 自定义Source 与 Sink 9 C( W) X" M/ J) A
3. Kafka-connecotor - o7 [( L6 r& C4 k9 I( d% @
a. Kafka 简介 b. Kafka Consumer 与Sink 的正确使用方式 1 k: u0 k4 i+ M5 b/ R3 @% M% {
c. Kafka-Connector 内部机制与实现原理
/ ~2 F2 b$ }' t6 S6 Q# y
+ G% \) u6 k- H) n) T' z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 . A8 o" @, y' G
b. ListState * W& S8 l/ e" R* {) }
c. ReduceState $ _8 R0 U5 u" L( k) c) _6 V
d. FoldState * G1 G/ c0 z) v$ L1 D4 U+ s* d( b
e. AggregatingState
) O. n$ J; \6 F, @: e+ h3. OperatorState基本用法 [5 {3 K' M: |$ U/ r
4. Checkpoint
! o* K; p+ y+ k. C Y$ o a. 概念
8 P; K* M) R' a9 J b. 开启checkpoint
& {# p2 P2 a+ U' A' b+ H c. 基本原理 . _( o& A9 F! o3 e% I, T2 T4 X
" b7 S) v {* y
$ ^% y8 k0 Z- @8 @9 B第六课： Metrics 与监控
& C$ x! @* B" B; V7 q! O* V1. Metrics的种类
2 l o: b: g9 j; b2. Metrics的获取方式
5 E# j: \' |$ O# }* \. W& Aa. Web Ui
& m5 U' l: a3 ?" h& @- Rb. Rest API
5 s3 |% K+ k5 h0 J0 h/ sc. MetricReporter
- R+ ^' h0 Q7 Y" g. L7 v$ w* ]3. 用户自定义Metric指标方式 0 F# W4 c5 U+ q) k: x9 D8 z3 x) v
4. 监控和诊断:Metric和Druid 实时OLAP联合使用
1 |$ P% k8 A* F: C, J& [* ` Ma. Metric上报 , Z3 k. K7 k, r+ L
b. Metric指标聚合 6 f! J- E3 V- ~
c. Metric的分类和格式定义
4 S2 [) L" m% H4 s5. Druid查询和指标系统 / J" y& \) M4 x; J0 ~$ Q. B
a. Flink作业反压监控
( D; ~1 p: a* tb. Flink作业的延迟监控 : t8 e: `$ G# L( B
c. 其他 ) H0 C7 B. }7 ]1 ~' p
6. Metric系统的内部实现
0 A2 I0 o4 }% ]4 R7. 生产环境中的案例分析 -- 通过指标来排查应用问题 / ^$ p& i% M! U l) I+ Q% a! P* \' b' [
6 |8 R- @- q( a) q8 C( S; F' [
第七课： Flink应用案例介绍 0 t! x: g+ R) X1 L7 z% f0 @; c
1. 数据清洗：map/flatmap等 - ? @5 o) A" X
2. 监控告警系统 - `$ s# E- D& m. i$ w! B
a. 数据拉平 + A; g( B v& s, }0 V5 Z
b. 基础窗口计算等 ; u0 s! E' A* o: ?, Q
3. 线上运营系统
. t5 j2 x0 d/ ]/ f9 `4. 风控系统
; _. k6 z/ R* F F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
0 }, U: [$ }9 v' o; d+ r3. Druid特性 ; ~( s8 o4 F7 l. ]
4. 基本架构:角色节点与基本职责 5 @% {1 b. G# y4 N3 C
a. 角色行为
/ d$ t! t! R0 l: K- n# Tb. 角色暴露的API
2 w9 A) E/ Q9 e+ M! ?5. 基本架构:外部依赖
4 x. f" ]) l1 H( J3 e- Q" wa. MySQL数据结构 ' a$ f& o6 {- @4 w# n. V
b. ZK数据结构 7 {6 [* p5 Y; C& G
c. HDFS数据结构
& G6 I1 [; n, F4 L3 B
* p, @" V Z k' X3 V7 A7 l4 b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 ; N4 Z9 y5 u4 ^! }" L; `3 F% s3 F
b. 存储与索引格式
+ h" e" w0 l. Z9 K8 T2. 实时数据写入
; Y8 [* a& k |" I" U ta. Firehose
1 V$ f/ l2 F! {6 P a2 p3 } Gb. Realtime Node
) V9 [! N. K* s( pc. Index-Service原理介绍 ! s- _* h# T; A! \; z$ O
d. Tranquility原理介绍 I5 a& ~: c; l: c: N- m2 F
e. Kafka-index-service原理 3. 离线数据写入 a. Indexer
, W r, z2 q8 r) d- j: h* C7 ob. MR Indexer ?9 h; O; K/ N
4. 查询模式与查询类型介绍 % F6 A" m1 Z& a7 @- \* p$ O# P
, r1 Q- F" z3 ]5 y. l. r T
: q, l* p- G, Z" L1 A) q/ }
第十课： Druid实践介绍
m5 W6 t5 `/ f* |3 C/ v6 c 1. 容错设计
! e5 U. k* e& E+ I+ o2. 指标监控 " `# T$ j! S. u) S% N$ ^
a. 基于Graphite搭建指标监控系统
+ ^) D/ j! n& @8 ?; db. 重要的指标项
& Z4 k: d3 p, m. g3. 运维实践 . L" z4 G. H9 ?8 Q" \! J4 M& ]% p8 j
a. 数据修复
8 j# I* H9 u! ^/ k* {9 U' k( gb. 集群升级实践
p* o/ c, u9 q! J- W9 Ic. Segment元数据管理 ) {- t8 o' g4 W6 s! K9 [
d. JVM调优 . a, ~/ E, [5 Z
c. 资源隔离 7 }- O; z9 Z( t A
) I4 l) v& R2 n7 M" g3 J l |
|
[复制链接]
发表于 2018-11-2 15:46:46
发表于 2018-11-2 16:20:45
