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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6 J% a% q1 y, B4 { D3 d
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集数合计：10讲
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5 u& @: V# f) U* j' m, N( Y: d0 X链接失效声明：如果本链接地址失效，请及时联系站长QQ：40069106
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( R1 a6 n4 ^3 N5 |0 A' i. x3 c$ }! ~
) Q+ E4 U! y& a2 g pJava视频教程详情描述：
# U0 H) a2 j, s" Y* X& cA0257《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 w" }( o7 i) R3. 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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( n0 c7 N/ i- J1 N4 o! l+ tJava视频教程目录：
( q2 S, A( g* r0 z第一课： Flink基本概念与部署
/ s* ~* A# `+ k# W+ f0 m1. Flink 简介 2. 编程模型 3. 运行时概念 4. 应用部署与原理 ) r0 T5 j* l$ p) v* E( ]( m+ o
a. 部署模式 ) u E6 [% z! ^+ x# `: m
b. On-Yarn 启动设置与原理
* u; ?- ~; o6 b6 Gc. Job 启动设置与原理 & w8 D$ K- o; |- S
第二课： DataStream 1. DataStreamContext环境 2. 数据源(DataSource) 3. 转化(Transformation) 4. 数据Sink
+ |* s. _! u% W& O' e5 O
1 y9 ^& _5 y$ y" }! _" [第三课：Window & Time - S3 y( k1 C: e
1. Window介绍
, V% m% n0 w& z' ~- J& ga. 为什么要有Window 1 T8 O% f4 n% e
b. Window类型
. \7 K8 E: y2 ^* M5 X( w5 h2. Window API的使用
2 r& h% K, N3 _. C) n# Qa. Window的三大组件
- H) t4 ^7 s0 B: r" f2 S+ Pb. Time&watermark
& e7 v* I6 E( n4 Pc. 时间语义 6 A7 X! `3 k$ w) ~
d. 乱序问题解决WaterMark * I1 `, r) E& t' _- h/ c, h: `
e. AllowLateness正确设置与理解 & o; _2 {; Y' f2 P, n3 C
f. Sideoutput在Window中的使用
- m1 l9 D6 {' x, _$ ~& B' [3. Window的内部实现原理 * R) F$ Z9 g: z& ]$ G
a. Window的处理流程
; L# }6 w( W- T, X1 R9 D, l ?b. Window中的状态存储 / ~+ J. P( r/ t. @. ?5 }
4. 生产环境中的Window使用遇到的一些问题 8 ?$ W3 L/ z* F
- v. e3 `( R, M) A0 s8 e; v: [) T3 L: U3 U
第四课： Connector , G; Q' ]8 b4 V! l3 k: }( a
1. 基本Connnector : w+ G0 y9 k/ X
2. 自定义Source 与 Sink
/ r1 P7 V+ I7 v: D, I: i3. Kafka-connecotor
9 f8 E2 r- i8 S1 ^a. Kafka 简介 b. Kafka Consumer 与Sink 的正确使用方式 , Q1 ]- R; N- w8 w- }+ L( ?6 a
c. Kafka-Connector 内部机制与实现原理 2 C U, V- }8 w% C: j. `
- l. _4 u3 t; x$ Z5 V5 @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! v4 l# y5 N) r/ r; h8 }
b. ListState
. B: v8 u) m, B) lc. ReduceState ! K( ^7 |5 r8 I* s s1 X
d. FoldState
0 D& M8 }2 i- S) j- G3 oe. AggregatingState
. N+ s, Q* B' J( Y& {1 H# g0 d3. OperatorState基本用法
( o. A3 ]* r" m4 `/ K& j4. Checkpoint
( E" \* H7 }! W/ @# Q" O+ K/ J% n a. 概念
6 ^* G. V! V" a3 S& ^4 n b. 开启checkpoint
6 f& A! H# z" v b0 z c. 基本原理 & t2 K- r z. _* O$ l, O2 s
& [7 {8 S @# B) e5 Z
8 [- Z& j; [. B; a4 Y第六课： Metrics 与监控
2 a4 r7 }7 ~3 ~' T8 i. e. N7 Y1. Metrics的种类 ! c4 H2 k! U! H2 f$ |% z, B, P' m
2. Metrics的获取方式
+ U& V7 T& [6 d% u: i4 {" u0 aa. Web Ui
8 B* k( B' C. {2 j1 Bb. Rest API
; {- }; D, b% ^9 qc. MetricReporter . s; a( w @0 c; z& q) _/ Z
3. 用户自定义Metric指标方式 & O4 b! r8 n- T; k
4. 监控和诊断:Metric和Druid 实时OLAP联合使用
0 s4 B9 |6 g) H- b2 Ea. Metric上报 . j0 J s0 c# w2 g4 m- g
b. Metric指标聚合
$ N4 b' L- j3 o* t7 R% @% Kc. Metric的分类和格式定义
" k, Y5 u3 T: F5. Druid查询和指标系统 ) a0 Z3 M2 m8 A6 t; A- L/ n
a. Flink作业反压监控 * W' e, W j( Y5 Z7 Z3 I9 g
b. Flink作业的延迟监控 # X( K; F: _4 X5 X" i- n% _$ D! J
c. 其他
( W& D F9 R. A1 U; M4 a1 v: z/ D8 _6. Metric系统的内部实现 3 k2 e- i( ?6 M
7. 生产环境中的案例分析 -- 通过指标来排查应用问题
+ i" @. R$ J) V$ x1 X5 c7 I
; K9 y; p$ d m, X1 {7 x' r) |第七课： Flink应用案例介绍
) Q) Z, p$ M6 ?: Q7 x- H& L% \1. 数据清洗：map/flatmap等 6 f: k4 @& g4 I% i% [# v: ~
2. 监控告警系统
7 Y7 p2 [5 t; N: @- Z5 Aa. 数据拉平
' F% B M! U/ J+ |) I, u: gb. 基础窗口计算等
' C: T5 O. a; _2 ]2 G: Y$ q3 w# u3. 线上运营系统
% l, M, t8 E7 s- e; w4. 风控系统 3 Q6 N" {$ ?( K( r
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 * o4 ~1 V K0 S
3. Druid特性
" t4 u7 W5 |. y" j5 [, B4. 基本架构:角色节点与基本职责 5 U) n1 _# K! k
a. 角色行为
1 k: s/ @& r3 m3 z5 eb. 角色暴露的API
% M' K/ B' w" o$ n' p. u5. 基本架构:外部依赖 6 j' a! Z9 @1 K. z7 K
a. MySQL数据结构 ! t1 ]* i: e# b E0 n5 O1 A
b. ZK数据结构 5 O5 g8 J2 { |! H, N: ~- n
c. HDFS数据结构 - G3 G: s, V. N
1 J$ V1 R6 b; l; v- w/ o5 u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
1 R' K5 f( f, e; p1 m# bb. 存储与索引格式
2 c# S! l" \1 e, w" |0 e2 R2. 实时数据写入 5 q. [' {( c3 _
a. Firehose
. v2 @; \1 G7 jb. Realtime Node + m- L# M7 t& {" i: g" ~+ X/ Y
c. Index-Service原理介绍 O h2 n8 i0 L' O
d. Tranquility原理介绍 - Z4 z" Z$ f3 m5 T+ x/ t9 I' D
e. Kafka-index-service原理 3. 离线数据写入 a. Indexer
2 Q6 X x8 a! k+ F" R5 Qb. MR Indexer
' r8 F% @ G' n- O( p4. 查询模式与查询类型介绍 0 M" m3 u0 W8 y( |
' U) ~+ t$ I9 j
" k6 B! U% N( P- B* F% a第十课： Druid实践介绍 : O5 K$ g5 \! S$ M; l/ {
1. 容错设计 ' C6 a- I# x' u p5 Z/ |
2. 指标监控 . x% J1 r9 x4 n w6 M
a. 基于Graphite搭建指标监控系统 8 v2 i/ u7 M% o M" n
b. 重要的指标项 : c- ], p! K7 [, [
3. 运维实践
/ _& N. j, _+ h2 ]) Y& _3 Za. 数据修复 2 V# I. j4 m9 I% B/ v! T4 {7 l
b. 集群升级实践
# v' @4 s( ?0 r i2 q$ \& uc. Segment元数据管理
5 m( m7 D. g- I% _' S/ o# j7 Cd. JVM调优 { Q, F" B. ]2 N1 x. b" ~
c. 资源隔离
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发表于 2018-11-2 15:46:46
发表于 2018-11-2 16:20:45
