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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 Q$ }( B) ~. X& I- b! S! a/ u1 W
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集数合计：10讲
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/ K* M& r0 Z, y6 \8 y1 C5 G4 r6 x1 e3 e2 {( n* }) ~3 c5 v
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3 ]* E. k" o! @& ]" D0 R CVIP说明： 月度VIP：使用期限30天
/ M2 D/ N% {8 \$ S3 _* r% { 年度VIP：使用期限365天
- V- v# L8 f! i' z# H 终身VIP：使用期限永久8 J. S# y, C* G2 K( Z
' G3 ^3 L- C7 F# JJava视频教程详情描述：
) C `' ]7 F' W6 G" v! g" xA0257《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。% J! @$ F5 C# b! x; F; H1 ~
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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Java视频教程目录：# Q; R* N" j$ j) Z
第一课： Flink基本概念与部署 0 Z+ P3 A* X( p7 E
1. Flink 简介 2. 编程模型 3. 运行时概念 4. 应用部署与原理 % Y/ h }' s& v) k: O; N
a. 部署模式 2 q- n2 }% p3 t1 M
b. On-Yarn 启动设置与原理 o% G& V& `$ C" w5 C! c; x
c. Job 启动设置与原理 & b7 U2 m9 C1 k9 X3 M
第二课： DataStream 1. DataStreamContext环境 2. 数据源(DataSource) 3. 转化(Transformation) 4. 数据Sink 8 y# s4 y" A9 |% t9 u7 u
" J E* I, n2 \- @, U/ O! `9 Q
第三课：Window & Time & A X0 I1 P6 J+ B# ^5 h8 c% z/ _. E6 W
1. Window介绍
; H O) {0 C. t! \# fa. 为什么要有Window
% l: U% j' N) \7 T0 M4 d+ Fb. Window类型 6 M7 [: e6 @- E- b* Q" q2 `+ s4 d
2. Window API的使用 , o/ }3 S, h \2 F
a. Window的三大组件 # I0 z- L5 E |, t3 B# @
b. Time&watermark
2 }2 N `" T- K9 Tc. 时间语义
6 c5 @7 k- }+ f% V O7 R% sd. 乱序问题解决WaterMark ; n) E9 Q$ h5 {; d
e. AllowLateness正确设置与理解 % p7 U) m( c2 G; a- ]$ q h2 @9 L
f. Sideoutput在Window中的使用
" ]5 t9 ]& n6 e/ i8 Y5 P3. Window的内部实现原理 4 s8 s3 f# Z3 ]; F
a. Window的处理流程
6 T! _1 U2 e/ G$ t( X+ K! l0 }b. Window中的状态存储
, {$ f; R! [0 s6 ]4. 生产环境中的Window使用遇到的一些问题 ' u- _9 W* Y, b* L6 \
/ `' ~" ?. q- o. H# U7 ^0 j
3 v$ ]& N v) E" d( X
第四课： Connector : S* y+ m' H f
1. 基本Connnector . b- Q! F. }( O6 u m9 L
2. 自定义Source 与 Sink # p/ m0 s1 ], I$ ~. E' e
3. Kafka-connecotor
( Z1 R. @$ p% _9 ]a. Kafka 简介 b. Kafka Consumer 与Sink 的正确使用方式 ; O- w* e( e" e: f3 |, b( ^) l
c. Kafka-Connector 内部机制与实现原理
' n+ c [0 h* i2 a* h7 O# F4 n& O9 [) X2 H; s7 E1 _
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
- j( g- T" {" ?' x9 K( k, f- ]b. ListState . e7 V7 C# G5 B; m# z: d7 L
c. ReduceState
/ f+ [4 q1 I B/ |/ z3 c( W) ld. FoldState , c1 M1 y) h2 d
e. AggregatingState 0 C) [8 G- V$ a: v/ d5 ~& v) v
3. OperatorState基本用法 + g; ^6 [% x1 I) A3 _! y+ ~; D
4. Checkpoint : j8 N' G3 a5 r9 B$ A
a. 概念 1 t% [+ S, O5 s+ {$ d/ A
b. 开启checkpoint # R" m" c7 h* T. e/ w& }% h y; X
c. 基本原理
' i) O/ H% ~! f& y7 p% C' n/ C' h. q2 M; I9 _& n
5 s% d8 i6 E; @& ?# o
第六课： Metrics 与监控 9 Y0 E7 B) F' E. Y% o( x) q+ W$ k
1. Metrics的种类
' d. S9 ?( @' x* ^" k5 v1 a/ T2. Metrics的获取方式
$ l z2 E6 C: f8 H- u- Y5 Ha. Web Ui 8 y C# ]5 t$ n1 s% @, _7 D& H
b. Rest API 3 h4 H: Y% O- e& o0 e: F
c. MetricReporter ' e! z( ~' ^+ p
3. 用户自定义Metric指标方式
( H R% Q. L7 c) T3 T. Z4. 监控和诊断:Metric和Druid 实时OLAP联合使用
& x/ A# J, h/ B7 R) @8 A4 aa. Metric上报 0 a# F1 S, U; w! A; ?: E
b. Metric指标聚合
1 ~: m4 {$ r( W3 g& ?c. Metric的分类和格式定义
3 H/ R4 \" l# }2 {( _( k+ I8 g" q5. Druid查询和指标系统
2 i1 x+ S' | ka. Flink作业反压监控
( D6 o' W( d# {0 N ~8 ~5 e3 kb. Flink作业的延迟监控
1 ?# \7 m3 ? n1 |c. 其他
0 h. O7 d$ d6 \6. Metric系统的内部实现
- q5 j3 _+ [7 T7. 生产环境中的案例分析 -- 通过指标来排查应用问题 6 F5 ~: l1 Z2 ?3 ^5 q8 \0 e& M
' h4 V0 G% M7 d第七课： Flink应用案例介绍
7 r; n4 w9 M+ D S$ v: m* _0 ~1. 数据清洗：map/flatmap等
2 m' {' U: J% j2 k, o. h; l- `2. 监控告警系统
# f* o4 w5 j0 H4 aa. 数据拉平 # n+ i7 L- {, Q" c. s2 D# d
b. 基础窗口计算等
5 G1 P. ]* }: @# P3. 线上运营系统 : U. m" F+ }4 k' o5 p) U
4. 风控系统 1 A) d% C1 u) J/ M
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
+ ~3 p( Z! f7 t. ~3. Druid特性
( C- O. J1 U/ v1 b* D4. 基本架构:角色节点与基本职责 ' R7 M$ P5 t+ Z, |+ V
a. 角色行为
) }; f4 t/ v2 X* y4 ~b. 角色暴露的API f" @( m6 F0 l( D5 U
5. 基本架构:外部依赖
. F# @, g8 v, `9 m+ Va. MySQL数据结构
! Q' I' A: S& g# g6 Q7 |$ zb. ZK数据结构 8 p9 e! l( ^; n# ^
c. HDFS数据结构
* Y) s8 r: {5 y5 _
K: h$ j: r/ w+ b% A/ Y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
$ S% e1 r1 A& R+ E6 e3 Y6 T- vb. 存储与索引格式
, t) f7 E: y1 I* s2. 实时数据写入
( l- D9 \0 \# ?. q6 `7 ea. Firehose . V7 l: k+ T; O0 g' R% r
b. Realtime Node ) a0 R# H% v) v: r; r
c. Index-Service原理介绍 7 y/ _$ O4 P' B# D
d. Tranquility原理介绍
" e- W5 c% A; C1 F/ O) X; Z& ne. Kafka-index-service原理 3. 离线数据写入 a. Indexer $ `+ R/ X& q$ n( W1 X+ Z- w
b. MR Indexer
1 y& a# V0 E1 v# H- J4. 查询模式与查询类型介绍 & @! i% H! O, _* k; |
% f& k" I* U, _9 k5 Y8 P
" V% C1 }% @8 o8 a1 C" f" Z第十课： Druid实践介绍
/ q! W6 ]8 F$ ] 1. 容错设计
: q `& a8 @" W8 h2. 指标监控 ! p2 d# Y; ~) k$ B) w0 _( p2 D
a. 基于Graphite搭建指标监控系统
& J1 @% d3 B2 b9 z! X5 h$ @7 h* S+ ub. 重要的指标项
8 T9 i7 a- F" ]1 |3 s1 k1 s3. 运维实践 $ Y( }: C# c) ^! n; v0 t. Y W. {
a. 数据修复
. V U/ M% A6 n! pb. 集群升级实践 8 P/ {* U: T. Z% c$ O
c. Segment元数据管理 ; w# M* g. Q, l- ~6 a& x7 w- H9 U
d. JVM调优 5 }0 Z* t0 f5 |3 d& p' D8 K
c. 资源隔离 # g/ {6 s& u- h
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发表于 2018-11-2 15:46:46
发表于 2018-11-2 16:20:45
