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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1 ]+ R7 n4 c- `3 q- r7 ]3 `& D
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7 n0 h2 Q7 {" V c5 C集数合计：10讲5 y( {, v+ a' H1 h
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' B0 s3 y) T" aVIP说明： 月度VIP：使用期限30天6 K4 L$ j( }. ?% i' q
年度VIP：使用期限365天
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$ V8 T* m+ B2 X1 M+ m! O" ^8 p+ z& sJava视频教程详情描述：
2 O' r1 w( W1 Y, \3 yA0257《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。
( ?) p# [1 c7 h& R9 s5 \ [1 [' ^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。! u' e f6 L% J
6 _9 Y ~7 M0 ^% U
Java视频教程目录：8 U" V8 ^7 b' d$ _1 Z
第一课： Flink基本概念与部署
. n. A# `# k4 K! Q2 w1. Flink 简介 2. 编程模型 3. 运行时概念 4. 应用部署与原理 / n9 q k3 d! I6 M6 }- U
a. 部署模式 : m" L6 j1 z/ [1 l& i
b. On-Yarn 启动设置与原理 6 k8 p y; i7 D1 T
c. Job 启动设置与原理 $ B; x8 H0 X& |+ ]4 W1 U
第二课： DataStream 1. DataStreamContext环境 2. 数据源(DataSource) 3. 转化(Transformation) 4. 数据Sink 2 s% M& ?$ W, r+ [/ y7 K, R
+ x/ f8 {+ O" H4 i$ p) m5 h2 h
第三课：Window & Time
: R6 d3 v0 r) _9 Y+ k4 }, y 1. Window介绍
0 E" y+ G: a2 N2 @+ A1 H' Ra. 为什么要有Window 1 B8 l0 }% w& x: j
b. Window类型
. o' X: G3 T9 \; m. w2. Window API的使用 5 x8 e' o: q% T! A/ c1 l- x+ K
a. Window的三大组件 * r% [7 {! d, m" H# [1 {& S/ O
b. Time&watermark
; A4 v) P) v7 ?; u( nc. 时间语义 " ]5 D, F" Q8 ^7 A. F6 w! G* k
d. 乱序问题解决WaterMark
- i' L9 w, I' ]0 m+ w+ ue. AllowLateness正确设置与理解 # s* ]( G( q- r+ L) {
f. Sideoutput在Window中的使用 $ ]) {* s1 v4 i8 n) `
3. Window的内部实现原理
8 E/ j5 b# J. X7 P# d9 o3 Q2 w' H7 ra. Window的处理流程 5 C- D7 J; [; t& ^$ t
b. Window中的状态存储 & T5 m; M* h2 o2 k& T, o+ B8 Y3 j
4. 生产环境中的Window使用遇到的一些问题 s, E* L$ A% W& k
- I: T* W' z3 q i9 c6 C& \" D
0 v" p- @- s( \$ R第四课： Connector 8 N# C- ], c, E" b! z* s" n
1. 基本Connnector 9 |! V8 h3 a* N: X0 E* W# b6 U
2. 自定义Source 与 Sink + a# S/ R' M& z- ~7 I9 |
3. Kafka-connecotor
1 L4 x. ~# Q! l- c8 U, ba. Kafka 简介 b. Kafka Consumer 与Sink 的正确使用方式 4 Q! y0 _7 N# o8 R- n- @
c. Kafka-Connector 内部机制与实现原理
/ R' ]+ p1 @ o
$ j$ @( ~4 c: H+ [: [$ a* ~3 E7 V. ?: M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 7 \. f/ }+ Y0 s0 f4 V3 x1 I2 f
b. ListState * `! \ R, O. x0 d7 x3 [" a
c. ReduceState
I- S1 K; G1 b5 f+ [d. FoldState % L/ x& y" W) e( ~
e. AggregatingState 1 t# ?6 { Q; g' y/ `
3. OperatorState基本用法 ' `% ]. p! ~3 D9 b
4. Checkpoint O8 ~* x$ c/ U; O! u
a. 概念 ; J1 V; `5 O5 d9 h0 X* v
b. 开启checkpoint
! N: A8 g3 y( m2 \% x& N c. 基本原理
! Z) ?) i3 Z/ g7 B- q8 t& U
& I( p S: }. O# ]5 f: z# N7 v, b) D9 ?/ V- i
第六课： Metrics 与监控
! J+ K5 B0 h/ N* }) w& B5 M2 `1. Metrics的种类 2 n: u; J" ^8 y" L7 m1 R$ P
2. Metrics的获取方式
+ |1 O* U) g7 ^/ ia. Web Ui $ T% Q+ i0 h- [: h9 @8 Q+ E
b. Rest API
- O, d, h# ?: l8 d2 c. |c. MetricReporter 0 d* d; \# N- b# j
3. 用户自定义Metric指标方式
_4 j% P! u" D |4. 监控和诊断:Metric和Druid 实时OLAP联合使用 / n3 ], n8 i" m( K/ L
a. Metric上报 & L) T o+ Z, W
b. Metric指标聚合 2 E, M$ q" g. s- G( L0 W/ r7 u8 S
c. Metric的分类和格式定义 0 ~7 D& ?& w4 x# s4 _( l; R: T# x; U
5. Druid查询和指标系统
( q# P# I$ ^6 I2 } `8 m6 C, Ea. Flink作业反压监控 4 B2 @0 B+ j5 _5 ~
b. Flink作业的延迟监控
) ]6 B8 c* x! `% _$ yc. 其他 1 V7 @, ^/ u! x. C( i
6. Metric系统的内部实现
8 }/ g; F6 v& i3 F6 u0 Z/ D7. 生产环境中的案例分析 -- 通过指标来排查应用问题
3 O7 d6 G/ G: e+ M+ c* { o9 D r Y. M
第七课： Flink应用案例介绍
6 u* k1 a2 o' s; B1. 数据清洗：map/flatmap等
% Y3 g; Q1 H$ _+ x( G2. 监控告警系统
* g8 t4 a( b' ?# Ma. 数据拉平 2 k% @7 a1 w4 L7 U9 `! S
b. 基础窗口计算等 2 @0 n9 ^' ]4 h. h8 Z' W
3. 线上运营系统 8 L- H) k" i. X9 U* W; L9 m( q
4. 风控系统 : i4 W! A* G+ z N- b6 j; ]
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
% m% |. O/ k6 `+ c3. Druid特性 5 v0 F7 P% b1 m! Y2 J( S
4. 基本架构:角色节点与基本职责
" x7 b: N- }7 h* n, Ka. 角色行为 8 h a" e6 D6 s/ R
b. 角色暴露的API
4 J {$ @; ]% C7 s# F4 y" k* C+ [5. 基本架构:外部依赖
: ]) Z5 { m& R, E6 xa. MySQL数据结构 7 _2 D4 i: i& Y6 L8 s; m) k
b. ZK数据结构
6 L) O T" |1 o2 mc. HDFS数据结构
$ r3 R( M6 J& p( K4 G- A3 g5 o9 q8 F$ W, R$ R- 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
& A, \/ |4 K O9 J! Db. 存储与索引格式 , m; T+ J1 `8 F! e+ z3 P, t
2. 实时数据写入
" }3 m/ t3 M2 M: ^+ Ta. Firehose ) @, J w" }! ^+ ]; g0 T' @
b. Realtime Node : F6 A1 q) e( E+ D7 v& n2 D
c. Index-Service原理介绍 ) R7 \' E1 `# s1 b& K+ m
d. Tranquility原理介绍
" o: `* V$ b5 K. R% fe. Kafka-index-service原理 3. 离线数据写入 a. Indexer
1 E% ]/ {: f5 L, j' k2 R" e7 Eb. MR Indexer
9 [/ p# ~* u0 _7 T7 F4. 查询模式与查询类型介绍
; O- }3 m' U3 v- {! O9 u
! v* {' V- j j! ~8 G7 ?& E3 Y0 d7 m% [( W) T& W
第十课： Druid实践介绍
7 n) a& ]' I7 z! e 1. 容错设计
9 x4 x% k! j% r0 T ]2. 指标监控
o9 |, P: o4 S! D; D a. 基于Graphite搭建指标监控系统
' ?2 ^' c' ~- T$ Hb. 重要的指标项
" ^8 S2 y- j: [! }3. 运维实践
& L, ~/ ?1 U+ Q& ]3 La. 数据修复 $ ^9 }. P. u8 o5 C8 ?" U9 `
b. 集群升级实践 # q8 S N2 s( P' I' q0 B
c. Segment元数据管理 & ?; M/ l* p8 A
d. JVM调优 ! p7 }+ i8 u# t
c. 资源隔离
; p4 `5 v) W0 g! @
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发表于 2018-11-2 15:46:46
发表于 2018-11-2 16:20:45
