|
|
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: u0 f6 h9 D- E: H- S& V
百度网盘下载链接：+ [: g6 y3 B9 G3 X+ ]
[/hide]
8 d- O( ^3 l q+ _; G$ E' F密码: w8yc【解压密码：javazx.com】, D) p9 W$ b T/ U4 }' b
集数合计：10讲; H o; }6 G4 i( `/ R
}: @& d0 ~1 j- B, s
0 e* ?9 e4 K* e9 o9 d5 ]9 v
3 P0 j+ ]. Y! A4 O5 Z9 p链接失效声明：如果本链接地址失效，请及时联系站长QQ：400691061 C3 K: [ c6 ~( i& E7 T
如何获取资源：VIP升级： https://www.javazx.com/tpgao_wmcard-wmcard.html; K5 Y- {( K. X5 K8 f5 x
VIP说明： 月度VIP：使用期限30天/ Q* y( Q' D2 L4 q
年度VIP：使用期限365天4 f. H1 \* o$ _0 ~: I
终身VIP：使用期限永久
4 Y5 p. l( F% A \+ K
. ^9 L3 u" h: s- z& \! jJava视频教程详情描述： 5 `0 S E9 r' d0 M0 o* v
A0257《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。
- k) P) d4 f) r: w2 C) ~/ x! U3. 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。
7 S" y* z2 ~# c1 r- H: [5 R) [( z; G4 O3 r: ^, N
Java视频教程目录：
7 _ z3 P+ F4 u' W第一课： Flink基本概念与部署 4 `/ P) {/ w4 W. Z
1. Flink 简介 2. 编程模型 3. 运行时概念 4. 应用部署与原理
- S9 n% Q2 L8 `& }/ B' o) r* Y1 }9 ?a. 部署模式 . ]) |0 ?$ @, d
b. On-Yarn 启动设置与原理 2 r# J* F8 l8 T9 d6 |; _ `
c. Job 启动设置与原理
; H+ Y3 M9 Z9 U \3 x1 C% v第二课： DataStream 1. DataStreamContext环境 2. 数据源(DataSource) 3. 转化(Transformation) 4. 数据Sink & y' A8 Q u2 x
( p: G# S4 J6 L1 q a7 I* t/ [# ^$ P* S
第三课：Window & Time
, i( r0 P9 G# h1 O 1. Window介绍 $ l( I" I. ~) {6 q
a. 为什么要有Window
A! E0 y/ g' hb. Window类型
& @& S- e' I% M1 Z. G. @2. Window API的使用 6 ?* g% [& _* R1 M, H
a. Window的三大组件 4 s8 o+ N6 |6 V4 }
b. Time&watermark
& i* o- Q0 `; M0 u: s! a% nc. 时间语义
! q0 Y% A1 b9 Rd. 乱序问题解决WaterMark # P- h# i5 k, \1 M( q0 g2 M
e. AllowLateness正确设置与理解
3 {6 ?6 u$ d6 e5 Z8 V1 K4 u8 \) zf. Sideoutput在Window中的使用
5 g0 p0 `+ U" p7 C0 f3. Window的内部实现原理 " n$ u f9 z4 ?5 C. U
a. Window的处理流程 8 K* Y/ @# X& T. V) e' s- k
b. Window中的状态存储 9 r- d- M5 V! L$ B! D* ~
4. 生产环境中的Window使用遇到的一些问题
/ ^2 i& R% C1 O& f) Z2 a; |+ V' d/ G5 C
# a. J1 } O/ U7 V第四课： Connector 9 j6 W& D1 g# u' x5 F; I
1. 基本Connnector
2 m; B; f7 B, v' X% }: D2. 自定义Source 与 Sink
, j3 \/ ]4 S+ m+ I, }4 `3. Kafka-connecotor
6 x1 s& i$ v4 H2 D: ga. Kafka 简介 b. Kafka Consumer 与Sink 的正确使用方式
: l7 h6 O8 c, M7 a- N( Vc. Kafka-Connector 内部机制与实现原理
J% Q' D. j) `' c8 E- S4 J0 }. I1 u7 h% V, g/ h5 p
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 & m7 r. B' Y# K7 s& i ^
b. ListState , F9 X/ H% j& U
c. ReduceState % i8 `; ~! j9 M+ D/ b
d. FoldState
. c1 e* Q h$ m0 Y B: m `e. AggregatingState
$ J! x" p* a {3. OperatorState基本用法 % `+ u% Z* V1 [# T* Q' Y0 u9 j: }$ u
4. Checkpoint 6 B$ | v- A! Z8 B ^; n. ~8 E
a. 概念
$ s* [+ q0 H) { b. 开启checkpoint R6 n- K) e0 S) r
c. 基本原理 ( R# ~6 g0 b: f/ _$ |) \
9 g: f6 d; t, i( Q# ?5 Z; F0 I8 u4 e& N
1 N. x1 D9 z+ D0 \# b L第六课： Metrics 与监控 ) g( A d" r& D9 C
1. Metrics的种类 2 o. H. c8 [6 w5 ?+ b
2. Metrics的获取方式 # A0 Q ~' V8 e& Z
a. Web Ui
" \- {( R1 \, E n6 [# s7 Qb. Rest API ) o5 y9 }1 K+ {2 n [2 T
c. MetricReporter
7 E" U9 {/ B% H7 |7 u" G3. 用户自定义Metric指标方式 " ]7 a U/ V4 n+ _! z8 y; r
4. 监控和诊断:Metric和Druid 实时OLAP联合使用 # j5 a3 ^* L: A2 S7 k2 j% A
a. Metric上报
2 L. r% g" H# m! B/ T) `& mb. Metric指标聚合 " f; {! d8 X5 \) A8 ^5 |$ X
c. Metric的分类和格式定义 7 b2 V/ | ?* X
5. Druid查询和指标系统
+ d7 ^8 ^, h8 W" a" n7 b5 Fa. Flink作业反压监控 , ~% X$ b) F' p: t/ A
b. Flink作业的延迟监控 4 g# L o- {1 k5 N/ I7 S3 @
c. 其他
6 w6 c! ^& L; i( |* F- e6. Metric系统的内部实现 * ~2 f- L! j7 t! @/ I% h4 o
7. 生产环境中的案例分析 -- 通过指标来排查应用问题 7 S, K- x- B& L' B, U. J
/ W" s& J( M4 V \
第七课： Flink应用案例介绍
& r" A' ]$ ^) v0 D2 C* e1. 数据清洗：map/flatmap等 7 e6 i# K) ~ P
2. 监控告警系统 6 X: O/ M1 ^3 Z1 l
a. 数据拉平 2 R* Z- [3 l" c8 |: v5 U) L
b. 基础窗口计算等
+ r8 d, N3 `3 G3. 线上运营系统 . k4 R7 f' G. U& ~. G& V& C4 y
4. 风控系统 2 }8 R7 m' }: Y; X% E& U& B
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 9 a# n. }$ A/ S' g) \! C
3. Druid特性 ) |. A( ~/ E$ I: I9 e
4. 基本架构:角色节点与基本职责
% f- S8 E8 Y( L8 Wa. 角色行为
1 R1 n: E( a+ rb. 角色暴露的API
0 F+ b2 \ L [5 N( Q" l0 {5. 基本架构:外部依赖
% i. p. o' q" y+ T" }a. MySQL数据结构 7 ~- _' R" K* |5 L6 _
b. ZK数据结构
' E% {$ q% J$ z# kc. HDFS数据结构
2 e3 L$ }7 x' S! w+ y+ {3 y7 Y! |; m% X8 ?/ _: ^2 \
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 ) v8 i. m& k4 G9 _8 M
b. 存储与索引格式 3 c/ J; E3 b# x6 @5 u
2. 实时数据写入
3 c% I9 F3 p( l" p& l5 y" P- Ka. Firehose / f. C2 b5 ?$ r# Y4 R" o
b. Realtime Node
0 a9 k& q- ^1 E! ]% ]1 qc. Index-Service原理介绍 / K, ^/ G+ w! h0 G* R
d. Tranquility原理介绍 $ @) G$ n3 D6 f$ E b
e. Kafka-index-service原理 3. 离线数据写入 a. Indexer 5 z! y, C9 P, Q+ A, K
b. MR Indexer q, B5 o3 n! B8 S
4. 查询模式与查询类型介绍
0 i0 u Z2 V- m: [' h3 Q J% ^- G& s$ k& c, L; n/ `# j* H
9 k$ p" u( y4 f; m- c
第十课： Druid实践介绍 % N) G4 X3 ~3 `
1. 容错设计 ; {' V& l( R5 m! r/ c% h- K% k" v
2. 指标监控
: O$ f: Z9 y$ q1 ^ a. 基于Graphite搭建指标监控系统 + C5 B. R: B2 z3 Y$ ]
b. 重要的指标项
8 ?4 H- c/ M5 T1 M7 G( ` k3. 运维实践 9 e- `. B' `7 T( L
a. 数据修复 / H% U, S. f q2 y# |. a& M2 I
b. 集群升级实践 1 s# f! P4 F- L) G X7 D0 @
c. Segment元数据管理
0 F" q; {8 h' g& kd. JVM调优
- u, J' T4 B! \* n4 Ic. 资源隔离 ( \4 S) ^$ Q8 g: G. x& f' c
|
|
[复制链接]
发表于 2018-11-2 15:46:46
发表于 2018-11-2 16:20:45
