大数据与云计算：新一代大数据计算引擎 Flink从入门到实战

在当前的互联网用户，设备，服务等激增的时代下，其产生的数据量已不可同日而语了。各种业务场景都会有着大量的数据产生，如何对这些数据进行有效地处理是很多企业需要考虑的问题。以往我们所熟知的Map Reduce，Storm，Spark等框架可能在某些场景下已经没法完全地满足用户的需求，或者是实现需求所付出的代价，无论是代码量或者架构的复杂程度可能都没法满足预期的需求。新场景的出现催产出新的技术，Flink即为实时流的处理提供了新的选择。Apache Flink就是近些年来在社区中比较活跃的分布式处理框架，加上阿里在中国的推广，相信它在未来的竞争中会更具优势。 Flink的产生背景不过多介绍，感兴趣的可以Google一下。Flink相对简单的编程模型加上其高吞吐、低延迟、高性能以及支持exactly-once语义的特性，让它在工业生产中较为出众。相信正如很多博客资料等写的那样”Flink将会成为企业内部主流的数据处理框架，最终成为下一代大数据处理标准。”

资源介绍

新一代大数据计算引擎 Flink从入门到实战
┣━第6章 Flink Table API & SQL编程
┃ ┣━6-3 table api&sql概述-.mp4
┃ ┣━6-4 使用scala完成table api&sql功能的开发-.mp4
┃ ┣━6-2 什么是flink关系型api-.mp4
┃ ┣━6-6 table api&sql其他功能介绍-.mp4
┃ ┣━6-1 课程目录-.mp4
┃ ┣━6-5 使用java完成table api&sql功能的开发-.mp4
┣━第10章 Flink监控及调优
┃ ┣━10-5 monitoring rest ap-.mp4
┃ ┣━10-3 historyserver的使用-.mp4
┃ ┣━10-7 flink常用优化策略-.mp4
┃ ┣━10-4 historyserver rest api使用-.mp4
┃ ┣━10-6 flink metric-.mp4
┃ ┣━10-2 historyserver概述及配置-.mp4
┃ ┣━10-1 课程目录-.mp4
┣━第5章 DataStream API编程
┃ ┣━5-2 从socket创建datastream之java实现-.mp4
┃ ┣━5-13 自定义sink之需求描述及表创建-.mp4
┃ ┣━5-3 从socket创建datastream之scala实现-.mp4
┃ ┣━5-10 transformation函数union之scala和java实现-.mp4
┃ ┣━5-12 transformation函数split和select之java实现-.mp4
┃ ┣━5-9 transformation函数map和filter之java实现-.mp4
┃ ┣━5-14 自定义sink之功能测试-.mp4
┃ ┣━5-7 自定义数据源方式之java实现-.mp4
┃ ┣━5-4 自定义数据源方式sourcefunction之scala实现-.mp4
┃ ┣━5-15 datastream api开发小结-.mp4
┃ ┣━5-1 datastream api编程概述-.mp4
┃ ┣━5-6 自定义数据源方式richparallelsourcefunction之scala实现-.mp4
┃ ┣━5-5 自定义数据源方式parallelsourcefunction之scala实现-.mp4
┃ ┣━5-8 transformation函数map和filter之scala实现-.mp4
┃ ┣━5-11 transformation函数split和select之scala实现-.mp4
┣━第4章 DataSet API编程
┃ ┣━4-21 transformation函数flatmap之scala实现-.mp4
┃ ┣━4-17 transformation函数mappartition之scala实现-.mp4
┃ ┣━4-32 sink函数java实现-.mp4
┃ ┣━4-34 基于flink编程的计时器之scala实现-.mp4
┃ ┣━4-19 transformation函数first之scala实现-.mp4
┃ ┣━4-16 transformation函数filter之java实现-.mp4
┃ ┣━4-2 dataset api开发概述-.mp4
┃ ┣━4-5 从集合创建dataset之scala实现-.mp4
┃ ┣━4-6 从集合创建dataset之java实现-.mp4
┃ ┣━4-3 flink综合java和scala开发的项目构建creenflow-.mp4
┃ ┣━4-7 从文件或者文件夹创建dataset之scala实现-.mp4
┃ ┣━4-37 基于flink的分布式缓存功能的java实现-.mp4
┃ ┣━4-28 transformation函数cross之scala实现-.mp4
┃ ┣━4-27 transformation函数outerjoin之java实现-.mp4
┃ ┣━4-8 从文件或者文件夹创建dataset之java实现-.mp4
┃ ┣━4-13 transformation函数map之scala实现-.mp4
┃ ┣━4-36 基于flink的分布式缓存功能的scala实现.-.mp4
┃ ┣━4-1 课程目录-.mp4
┃ ┣━4-18 transformation函数mappartition之java实现-.mp4
┃ ┣━4-15 transformation函数filter之scala实现-.mp4
┃ ┣━4-14 transformation函数map之java实现-.mp4
┃ ┣━4-9 从csv文件创建dataset之scala实现-.mp4
┃ ┣━4-24 transformation函数join之scala实现-.mp4
┃ ┣━4-30 transformation小结-.mp4
┃ ┣━4-31 sink函数scala实现-.mp4
┃ ┣━4-20 transformation函数first之java实现-.mp4
┃ ┣━4-38 本章节小结及作业-.mp4
┃ ┣━4-10 从递归文件夹的内容创建dataset之scala实现-.mp4
┃ ┣━4-12 transformation概述-.mp4
┃ ┣━4-11 从压缩文件中创建dataset之scala实现-.mp4
┃ ┣━4-26 transformation函数join之java实现-.mp4
┃ ┣━4-29 transformation函数cross之java实现-.mp4
┃ ┣━4-4 data source宏观概述-.mp4
┃ ┣━4-23 transformation函数distinct之scala和java实现-.mp4
┃ ┣━4-33 通过案例引入flink的计数器-.mp4
┃ ┣━4-35 基于flink编程的计时器之java实现-.mp4
┃ ┣━4-22 transformation函数flatmap之java实现-.mp4
┃ ┣━4-25 transformation函数outerjoin之scala实现-.mp4
┣━第3章 编程模型及核心概念
┃ ┣━3-2 核心概念概述-.mp4
┃ ┣━3-3 dataset和datastream-.mp4
┃ ┣━3-7 指定key之字段表达式-.mp4
┃ ┣━3-9 指定转换函数-.mp4
┃ ┣━3-10 flink支持的数据类型-.mp4
┃ ┣━3-1 课程目录-.mp4
┃ ┣━3-5 延迟执行-.mp4
┃ ┣━3-6 指定key之tuple-.mp4
┃ ┣━3-4 flink编程模型-.mp4
┃ ┣━3-8 指定key之key选择器函数-.mp4
┣━第9章 Flink部署及作业提交
┃ ┣━9-6 flink on yarn两种方式-.mp4
┃ ┣━9-11 flink scala shell的使用-.mp4
┃ ┣━9-8 flink on yarn第二种模式实操-.mp4
┃ ┣━9-7 flink on yarn第一种模式实操-.mp4
┃ ┣━9-1 课程目录-.mp4
┃ ┣━9-3 单机模式部署及代码提交测试-.mp4
┃ ┣━9-4 flink standalone模式部署及参数详解-.mp4
┃ ┣━9-10 如何查找需要配置的flink参数及ui对应关系介绍-.mp4
┃ ┣━9-12 本章作业-.mp4
┃ ┣━9-9 flink on yarn作业-.mp4
┃ ┣━9-2 flink部署准备及源码编译-.mp4
┃ ┣━9-5 hadoop集群快速搭建-.mp4
┣━第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序
┃ ┣━2-1 课程目录-.mp4
┃ ┣━2-7 flink批处理应用开发之八股文编程-.mp4
┃ ┣━2-12 flink实时处理应用java开发之功能实现-.mp4
┃ ┣━2-3 开发环境准备之maven安-.mp4
┃ ┣━2-9 flink批处理应用scala开发之环境准备-.mp4
┃ ┣━2-13 flink实时处理应用java开发之代码重构-.mp4
┃ ┣━2-10 flink批处理应用scala开发之功能实现-.mp4
┃ ┣━2-14 flink实时处理应用scala开发之代码重构-.mp4
┃ ┣━2-2 开发环境准备之jdk安装-.mp4
┃ ┣━2-5 flink批处理应用开发之需求描述-.mp4
┃ ┣━2-8 flink批处理应用java开发之功能实现-.mp4
┃ ┣━2-4 开发环境准备之idea安-.mp4
┃ ┣━2-15 开发过程中依赖的注意事项-.mp4
┃ ┣━2-11 使用java和scala开发flink应用程序对比-.mp4
┃ ┣━2-6 flink批处理应用java开发之环境准备-.mp4
┣━第1章 初识Flink
┃ ┣━1-8 flink use cases-.mp4
┃ ┣━1-4 flink概述-.mp4
┃ ┣━1-7 业界流处理框架对比-.mp4
┃ ┣━1-5 flink layered api-.mp4
┃ ┣━1-3 课程目录-.mp4
┃ ┣━1-6 flink运行多样化-.mp4
┃ ┣━1-9 flink发展趋势-.mp4
┃ ┣━1-10 如何以正确的姿势来学习flin-.mp4
┣━第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战
┃ ┣━11-5 mock数据之kafka生产者代码主流程开发-.mp4
┃ ┣━11-2 项目背-.mp4
┃ ┣━11-3 项目功能需求描述-.mp4
┃ ┣━11-20 本章节总-.mp4
┃ ┣━11-18 自定义mysql数据源读-.mp4
┃ ┣━11-4 项目架-.mp4
┃ ┣━11-7 使用flink消费kafka生产的数据-.mp4
┃ ┣━11-19 完成两个流关联的数据清洗功-.mp4
┃ ┣━11-17 功能二需求及数据准-.mp4
┃ ┣━11-1 课程目-.mp4
┃ ┣━11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤-.mp4
┃ ┣━11-6 mock数据之kafka生产者代码日志生产开-.mp4
┃ ┣━11-16 第一个功能-.mp4
┃ ┣━11-11 windowfunction业务逻辑的-.mp4
┃ ┣━11-12 es部-.mp4
┃ ┣━11-8 使用flink完成实时日志清洗功能开发-.mp4
┃ ┣━11-13 kibana部-.mp4
┃ ┣━11-10 flink中watermark的定义及使用-.mp4
┃ ┣━11-14 统计分析数据写入es并通过kibana展示出-.mp4
┃ ┣━11-15 通过kibana图形化展示es中存储-.mp4
┣━hadoop000.rar
┣━第7章 Flink中的Time及Windows的使用
┃ ┣━7-12 window functions之reducefunction的scala实现-.mp4
┃ ┣━7-10 tumbling windows java编程-.mp4
┃ ┣━7-4 ingestion time详解-.mp4
┃ ┣━7-1 课程目录-.mp4
┃ ┣━7-11 sliding windows详解及scala编程-.mp4
┃ ┣━7-13 window functions之reducefunction的java实现-.mp4
┃ ┣━7-14 window functions之processwindowfunction的java实现-.mp4
┃ ┣━7-6 windows概述-.mp4
┃ ┣━7-9 tumbling windows详解及scala编程-.mp4
┃ ┣━7-16 flink watermark概述-.mp4
┃ ┣━7-8 基于time和count的windows-.mp4
┃ ┣━7-3 event time详解-.mp4
┃ ┣━7-2 processing time详解-.mp4
┃ ┣━7-7 window assigners详解-.mp4
┃ ┣━7-5 如何在flink中指定time的类型-.mp4
┣━flink-train-master.zip
┣━第8章 Flink Connectors
┃ ┣━8-12 flink整合kafka的checkpoint常用参数设置梳理-.mp4
┃ ┣━8-2 connectors概述-.mp4
┃ ┣━8-3 hdfs connector的使用-.mp4
┃ ┣━8-9 flink对接kafka作为sink使用-.mp4
┃ ┣━8-1 课程目录-.mp4
┃ ┣━8-10 作业-.mp4
┃ ┣━8-5 ootb环境的使用-.mp4
┃ ┣━8-6 zookeeper部署-.mp4
┃ ┣━8-4 kafka connector概述-.mp4
┃ ┣━8-7 kafka部署及测试-.mp4
┃ ┣━8-11 flink整合kafka的offset管理及exactly_once语义-.mp4
┃ ┣━8-8 flink对接kafka作为source使用-.mp4

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