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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3 D" g" O1 E* ]0 o9 \& k. z
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# V$ j' v0 {! c集数合计：10讲1 i4 D5 s' Z7 W% |4 P, W
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7 G5 ^; Q, ^# z1 q- c: JJava视频教程详情描述：
+ G/ }/ q; d) i' X8 M' \' n3 s; hA0257《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。6 ~8 @3 t2 }. Z" A; m1 N8 U
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。9 Y* f4 a4 o! J4 G8 ~9 d) Z
; E5 j# x* n5 g4 K$ @Java视频教程目录：
3 m A* d' {3 @" b4 @第一课： Flink基本概念与部署
9 k$ s! t3 Z e# M- e3 h: x- f3 y1. Flink 简介 2. 编程模型 3. 运行时概念 4. 应用部署与原理 ( z e7 W8 P, \$ W# C+ h
a. 部署模式 9 F% K* a' {* c1 C5 V3 B
b. On-Yarn 启动设置与原理 6 F0 b8 @9 N" k2 M; W7 Q) @+ M' w
c. Job 启动设置与原理
/ f, y) @" @: s3 Z1 O1 V: Y第二课： DataStream 1. DataStreamContext环境 2. 数据源(DataSource) 3. 转化(Transformation) 4. 数据Sink
% ~* ~( |6 y1 \* u! O% z# y% O' i; O& C& u' W# w4 g! |" f% X" A0 u- v
第三课：Window & Time
8 F& y5 k4 p* Y# g2 S# e, ], d! b 1. Window介绍
2 Q, z+ c+ a6 g( \: wa. 为什么要有Window 2 a6 L( F! n& t/ ]: H
b. Window类型
% \8 r9 M1 |) E9 v: G2 K5 x. C, `8 w2. Window API的使用 7 x# P+ H" I" g
a. Window的三大组件
2 |* a& F; q: B* W5 d5 tb. Time&watermark
& [7 G' R4 x8 l2 `, ?7 ^c. 时间语义
$ D' }7 W3 ?, T) P8 s5 vd. 乱序问题解决WaterMark
! B: B1 D4 w: u' |+ `, k& A' Pe. AllowLateness正确设置与理解 % a3 ?% Y( d& ?3 a: c
f. Sideoutput在Window中的使用 ; K! B+ Z* ~: L; N s0 ~2 w
3. Window的内部实现原理 , n: Z( }, s0 @; ?
a. Window的处理流程 1 m+ S6 q- {* c/ x& S5 X0 r
b. Window中的状态存储 ) l+ C* C% G" v% t8 T, Z
4. 生产环境中的Window使用遇到的一些问题 $ M3 |- L$ D" K
' {* {9 I* U8 f) W# R
7 b2 J/ u% w" |" m5 H% D第四课： Connector
* y, q% ?" W5 l9 P9 Z0 L1. 基本Connnector
1 Z; K) b) w2 i/ K, d4 a2. 自定义Source 与 Sink
6 [8 q0 {% e' w* |8 v- s3. Kafka-connecotor
5 W# A% ]( x0 N( e& f; ia. Kafka 简介 b. Kafka Consumer 与Sink 的正确使用方式 / k5 G& P+ V% [& P+ g: n
c. Kafka-Connector 内部机制与实现原理 / ?4 c9 W+ ]6 l5 [1 W3 R2 g
! |, [4 g* j; r7 d6 r9 x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 V/ g& z: }2 P y$ z1 X
b. ListState % V6 J* J4 v( a4 b9 d! k
c. ReduceState
, U! w! a9 J1 T7 td. FoldState 1 V+ s% g" o0 e1 s' |/ t
e. AggregatingState
+ u1 U3 z$ L, w3 Y! f s( e3. OperatorState基本用法 $ U$ A, z* I2 N6 P W; m9 j
4. Checkpoint 8 [1 f, T* i- B# @7 |6 V$ w- R
a. 概念
& j' _4 z x4 T) ^) U b. 开启checkpoint % a L! U. u5 }. T9 K
c. 基本原理
% V6 e. O1 E; ?6 m7 {/ H
% G9 o+ m" f5 m" ~ ?9 c
- v3 T5 Q' R$ g: L3 V第六课： Metrics 与监控 # q( w5 R. e5 _9 \5 P" q* f4 ?4 |
1. Metrics的种类
% a7 c% e4 m5 B3 F5 T2. Metrics的获取方式 0 \$ Y4 \1 R. x
a. Web Ui $ @6 P8 U2 K0 M$ L6 z( E
b. Rest API 7 o, D9 L9 W2 t# u
c. MetricReporter # Z: |8 t9 g( @+ h' m
3. 用户自定义Metric指标方式
! ]* x2 }7 y9 o; N+ I: f& j. j4. 监控和诊断:Metric和Druid 实时OLAP联合使用
R$ U& e6 Z4 c: z7 m$ ^' ya. Metric上报 / @ u# |$ d# N$ @( C
b. Metric指标聚合 / ?% P, |4 d/ i5 j) S) a) ^
c. Metric的分类和格式定义
- c+ y( }. \: \7 j. N5. Druid查询和指标系统
) i1 `7 q$ C1 h# n3 H* qa. Flink作业反压监控 3 {( ]( B H n1 T& t
b. Flink作业的延迟监控
- s3 _5 q8 G! c. d2 `5 ec. 其他
+ B! ~; t2 c" j% x, ]6. Metric系统的内部实现 ' ]! A7 |6 u' q9 i$ D9 J
7. 生产环境中的案例分析 -- 通过指标来排查应用问题 0 k" q2 c1 e; a. z% I& i" C
7 o/ [: i# W# t( }
第七课： Flink应用案例介绍
3 z) ~" ~' N9 {* L) F1. 数据清洗：map/flatmap等
3 U( c5 h: c0 f8 x( {2. 监控告警系统
9 D' m6 n/ v, B; f$ Ha. 数据拉平 $ X" \$ Q: l' ^( D. H
b. 基础窗口计算等 ) k8 e5 G: L" p3 q8 N! u+ @5 D
3. 线上运营系统 * V' Y+ u2 o- N
4. 风控系统 9 @( _) W: L6 Y$ O" Y/ Z$ ?: 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 , E4 x# K! j3 `) o+ K5 v+ l1 w
3. Druid特性
2 T" t$ _$ N: L+ A; k G( ~4. 基本架构:角色节点与基本职责 ( D' D9 @4 @4 @8 r
a. 角色行为 8 y; d! g/ W6 \1 K! O
b. 角色暴露的API
- @( ]. l6 j- q \. o9 a5. 基本架构:外部依赖
. k; k3 n6 M0 E7 Wa. MySQL数据结构
7 g# [3 z# e! U, V: J2 ?7 v0 [' y! Cb. ZK数据结构 ' u( @: K8 D! p: O
c. HDFS数据结构
: [- q) a) t# B2 A
+ ~; @# Z I1 B5 ?8 K! s) J g+ X( l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 u/ _/ g/ U% y5 h
b. 存储与索引格式 / I% W4 a( T$ Q* q A9 @1 ?
2. 实时数据写入
0 I0 j1 ?, a: O# C5 m qa. Firehose . W$ d4 T d# C' f' u
b. Realtime Node
+ P8 K7 @& B/ Y3 t! ?7 m9 qc. Index-Service原理介绍
, k- G7 C: ]" V% I! I9 Td. Tranquility原理介绍 0 j) I5 \( [: r; T
e. Kafka-index-service原理 3. 离线数据写入 a. Indexer
3 e5 N/ S$ e, L; p7 h- v" ?b. MR Indexer ! _8 T5 ~" r, U3 c
4. 查询模式与查询类型介绍 ( B: I: e' {2 Y+ b }
8 F. g; E) i2 r
+ F- N% D/ D" X: B o/ j第十课： Druid实践介绍
# l/ S7 c9 n t1 w3 V5 G; { 1. 容错设计
+ ^' j, o8 E8 n2. 指标监控 & H p% K* |# v4 i3 J8 v$ I+ G2 N
a. 基于Graphite搭建指标监控系统
" c$ `7 K) V2 M$ i9 h3 F4 K; qb. 重要的指标项
1 Q) Z& W9 s1 d# T3. 运维实践
1 B% f! @, y. S7 C" za. 数据修复 # U; F4 p# X* f( ]) n1 k e
b. 集群升级实践
& l; A0 P4 } c5 u2 Z7 ^c. Segment元数据管理
/ Y/ f) s; s4 ^$ {5 v) {d. JVM调优
! I- j- P1 m5 v! I* l7 | {c. 资源隔离
, w* ]) g5 Q3 p% t& k9 r
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发表于 2018-11-2 15:46:46
发表于 2018-11-2 16:20:45
