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[VIP视频]【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 网盘

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  • TA的每日心情
    开心
    2021-5-25 00:00
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    [LV.Master]出神入化

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    宣传达人突出贡献优秀版主荣誉管理论坛元老

    发表于 2018-11-2 15:46:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
    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
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    ' m/ h* e; P1 p: Y' ^; V* b" H密码:   w8yc【解压密码:javazx.com】
    6 O  b% s, Y- J集数合计:10讲
    # ?6 d. f, ?: a+ k
    / ~% `7 E# S& \9 h7 ~ QQ截图20181102145917.png
    8 |& e9 |# @1 ^' D( ?0 K. r# `! X. 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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    ' d* ~* {: S0 q' D9 B1 n5 sVIP说明:   月度VIP:使用期限30天0 A5 D; T! E1 @& i) A
                      年度VIP:使用期限365天* Z& k9 {  ^$ O6 C- H) l
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    ' j. b+ }8 G" c; A1 A. F8 N# M1 I2 P
    Java视频教程详情描述: 4 r" X% h1 H8 p/ [; d3 D; H
    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。
    5 J+ F* K0 S- d; o3.  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。
    ' Y& Q! ]( r! @7 n% |8 r$ ?8 w
    5 h1 b# G( H" m' d' \/ \. ZJava视频教程目录:. @* g: H  R6 v$ o  n( D, }' p; e
    第一课: Flink基本概念与部署            

    ( f; E6 Z! w; P6 b9 A4 X( ~
    1. Flink 简介
    2. 编程模型
    3. 运行时概念
    4. 应用部署与原理

      F9 w6 ^* P, l6 M
    a. 部署模式
    % W# O- [: p! |$ Z2 h- ]
    b. On-Yarn 启动设置与原理
    8 D# ^7 ?% Z3 }# z3 R6 I
    c. Job 启动设置与原理

    0 m+ P8 n0 `& r$ X" o- B
    第二课: DataStream        
    1. DataStreamContext环境
    2. 数据源(DataSource)
      3. 转化(Transformation)
    4. 数据Sink

    6 k; i( A$ _- B0 J. \
      u0 L' d& M. W& I2 w0 d6 n
    第三课:Window & Time

    : d+ @  _+ J: a
        1. Window介绍
    5 y3 o& V% ~2 M# q( T! T
    a. 为什么要有Window

      Q/ Y! U8 I' @" \$ {' Z2 Y
    b. Window类型
    & c0 w$ n1 P' `. O9 @1 l& U% @/ C5 b
    2. Window API的使用
    / O' b4 T+ u4 I* u/ o$ ^- F
    a. Window的三大组件
    4 }0 q$ {3 C/ @$ X
    b. Time&watermark

    : X% W$ g; J. M; c) p9 ^- `. r
    c. 时间语义
    8 s0 p1 \  D5 G4 N/ t& \" j
    d. 乱序问题解决WaterMark

    . E  z3 i, @0 D* f4 F" J/ Y
    e. AllowLateness正确设置与理解
    ( u: W. o, u% {* q, I, b& ?, N  q) @
    f. Sideoutput在Window中的使用

    9 C1 r* z" Q3 C  o  V( A5 o  r' M
    3. Window的内部实现原理

    0 d$ z+ r- w% _# I
    a. Window的处理流程

    & p" b7 [8 J( C2 ~8 \- s$ X
    b. Window中的状态存储

    ! q; _' B! B  u4 F% F1 x' K
    4. 生产环境中的Window使用遇到的一些问题

    1 [& Z& _8 v6 v0 l  O! V  [4 q, Y' @7 n; U! L
    + j  v2 I/ r/ |! B$ i
    第四课: Connector
    ! C8 ~; B& v2 u2 P
    1. 基本Connnector

    8 J4 l8 f2 t2 ]/ ], c5 }1 S
    2. 自定义Source 与 Sink
    / Y; m& v, u$ W2 j2 g& I
    3. Kafka-connecotor      
    $ T+ U" r  q$ |1 c, g8 p
    a. Kafka 简介
    b. Kafka Consumer 与Sink 的正确使用方式        
      \7 N& t9 @% O& v
    c. Kafka-Connector 内部机制与实现原理

    3 b; _# ]" S( v$ H" Q! |1 @: ]0 \) z" j* Z; t  f4 N2 |# c% i' |& [
    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

    # g0 Y* `6 Y1 q7 `" ]! L1 n
    b.  ListState
    , [3 |; `2 D/ G2 |, g; C
    c.  ReduceState

    4 G; @2 Q9 F) M5 K* B* @
    d.  FoldState
    & l9 J' h3 K* X) Z  }
    e.  AggregatingState
    . A$ \1 f6 O4 F
    3.  OperatorState基本用法

    / _& w$ h' y4 f) m& Y1 l/ b) s
    4.  Checkpoint
    - k3 {" s0 Y% K% H+ u9 U8 i) j- z6 M
             a.  概念

    7 i, b! G( @' T* j
        b. 开启checkpoint
    ( Y5 o8 o) @/ d; B9 k
            c.  基本原理
    ; `6 u# Z' d+ E1 b
    ! R* F0 f) M# Y0 k+ K

    5 s, I0 S( g/ F0 k9 U* @# _
    第六课: Metrics 与监控
    2 R; C  _7 D0 ?# G$ e( k
    1.  Metrics的种类
    5 ?" L) D6 n* [$ N/ E% ^4 k3 S
    2.  Metrics的获取方式
    6 F+ u1 c' O! Z% `9 S
    a. Web Ui
    6 U  L& k) b9 ]% X% \) R3 ?8 g
    b. Rest API
    ' O* e! B) D; r& P, s
    c. MetricReporter
    6 F, d; V& P8 t- A2 x3 S' X6 l3 y
    3.  用户自定义Metric指标方式

    1 Y) c& [9 s" {! h, m- k
    4.  监控和诊断:Metric和Druid 实时OLAP联合使用
    4 T1 ~; q) C8 K+ o
    a. Metric上报

    $ W# p# a* F8 u( \3 C
    b. Metric指标聚合

    : F: d1 g' d' f/ y2 j
    c. Metric的分类和格式定义

    " [0 E$ C2 }! n: Q& g
    5. Druid查询和指标系统

    & G  w" A; ~6 [9 A1 f! R, \
    a. Flink作业反压监控

      v( Q% n( c: k6 }9 g
    b. Flink作业的延迟监控

    " O; L9 d( k3 e- m0 A- l1 D
    c. 其他
      }) j% i" T# d! b' U
    6. Metric系统的内部实现
    % a3 m6 f+ n6 |
    7. 生产环境中的案例分析 -- 通过指标来排查应用问题
    : ~+ |' C; i- h
    3 e" Q7 [* x9 k4 T5 V* `( f/ q1 Y
    第七课: Flink应用案例介绍
    3 g/ m6 E, u; o( S& V
    1. 数据清洗:map/flatmap等
    " `. ~) x7 m2 S* g
    2. 监控告警系统

    / B( x6 S# F) v; c
    a. 数据拉平

    & ^$ l- A  Y/ m1 B) i7 `
    b. 基础窗口计算等
    : f' y0 R2 L2 ~6 ?5 l$ W$ o9 z7 Q
    3. 线上运营系统

    7 a1 I4 L: C2 k; [
    4. 风控系统   

    9 V% K  z  E9 J$ T' M' A
    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
    $ ?- t4 ^, r2 k! \$ T0 R
    3. Druid特性
    ' p/ U/ H2 v7 \$ ]: S. O$ I
    4. 基本架构:角色节点与基本职责
    9 r: G' j0 ^: c
    a.  角色行为

    " Q3 A  }: _; O$ T2 g1 I  o4 s
    b. 角色暴露的API
    ' e# Y4 E! e9 L, L& J# N6 D# ~9 z( L* b
    5. 基本架构:外部依赖

    & F6 U/ S+ ^' X6 G
    a. MySQL数据结构

    ' E! A/ I/ ?1 d( l
    b. ZK数据结构
    $ o$ F2 }! l/ \, U; G2 [
    c. HDFS数据结构

    , D& Y3 e! _% k- e# P1 N
    8 [. W. ?( y8 U! k$ J, [- M
    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
    0 C% S. {0 V! R: ]* e# V1 K
    b. 存储与索引格式
    - [; t, T8 L, Z# }8 x3 J, Y: T
    2. 实时数据写入
    9 K) ~, o1 ~( H+ b( Y( _/ M, t
    a. Firehose
    & o' H, ^  p3 p; o. a. H
    b. Realtime Node
    # f2 d# a+ }4 ~/ l: d& h5 X9 ?
    c. Index-Service原理介绍

    9 J6 Q: L/ D2 M& q3 m, U% u
    d. Tranquility原理介绍

    - D) ~- v& i. c9 h: O% g
    e. Kafka-index-service原理
    3. 离线数据写入
    a. Indexer
    3 T, Q$ r( j2 ?+ U8 `# v2 V* K! [; b
    b. MR Indexer

    ' u! \2 c) S5 |$ Y
    4. 查询模式与查询类型介绍

    / @5 o. c/ Z) a
    7 E: K: w5 x0 ?5 V! G# s
    7 U5 V2 s8 `, s
    第十课: Druid实践介绍
    , H5 Z; T/ R: X% z8 x/ V& e
      1. 容错设计
    / f& Q, ?  }  {, u& b9 G( q
    2. 指标监控

    , M# q( m& m8 K0 a" R% C% R7 Y
      a. 基于Graphite搭建指标监控系统
    ) X- L$ i5 Y/ K% b+ h3 N% Z
    b. 重要的指标项

    1 x1 [7 p& [8 P
    3. 运维实践

    , E" f4 e. U. F" T- P3 [+ a0 O/ d
    a. 数据修复
    - J6 K$ M. E+ f# U) d* h
    b. 集群升级实践

    7 G+ X' g( `- J+ {, w" n% v: H
    c. Segment元数据管理
    + b9 U0 A  E. z3 b
    d. JVM调优

    5 g1 x6 z5 p  Y) \2 c" S0 |
    c. 资源隔离
    ; k& o5 r3 `7 t! L- \9 O  t' r
    3 F5 w8 n% V' t: f
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-11-21 12:01
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    [LV.6]炉火纯青

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    发表于 2018-11-2 16:20:45 | 显示全部楼层
    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
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  • TA的每日心情
    奋斗
    2019-3-27 12:03
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    [LV.7]自成一派

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    发表于 2018-11-2 18:27:30 | 显示全部楼层
    好东西哦!!
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-12-8 22:00
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    [LV.8]已臻大成

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    发表于 2018-11-2 21:57:46 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-12-9 11:27
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    [LV.7]自成一派

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    好好学习,天天向上
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  • TA的每日心情
    郁闷
    2020-4-26 17:04
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    [LV.7]自成一派

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    发表于 2018-11-3 14:45:40 | 显示全部楼层
    小象大数据flink大数据实时计算系统实
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  • TA的每日心情
    郁闷
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    [LV.5]渐入佳境

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    发表于 2018-11-3 15:44:54 | 显示全部楼层
    备份下,后续学习
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    [LV.9]功行圆满

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    发表于 2018-11-4 09:17:39 | 显示全部楼层
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    2021-1-15 08:28
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    [LV.10]登峰造极

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    发表于 2018-11-4 14:09:22 | 显示全部楼层
    不错好资源 可以用
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    擦汗
    2018-11-4 17:40
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    [LV.3]初窥堂奥

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