Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发「完结无密」

第1章 Flink认知篇 试看/

1-1 课前须知，这里有你需要了解得一切_.mp4

1-2 课程目录_.mp4

1-3 业界大数据分布式计算框架_.mp4

1-4 初识Flink_.mp4

1-5 什么是Flink_.mp4

1-7 学习一个新框架的方法论_.mp4

第2章 Flink本地开发快速上手篇 试看/

2-1 课程目录_.mp4

2-2 Maven部署_.mp4

2-3 IDEA社区版和旗舰版区别_.mp4

2-4 基于官方提供的命令来构建Flink项目_.mp4

2-5 基于IDEA构建多module的Flink项目_.mp4

2-6 Flink编程模型_.mp4

2-7 基于Flink开发第一个实时处理案例之需求分析_.mp4

2-8 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现一_.mp4

2-9 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现二_.mp4

2-10 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现三_.mp4

2-11 基于Flink开发第一个批处理案例之需求分析_.mp4

2-12 基于Flink开发第一个批处理案例之功能实现_.mp4

2-13 基于Flink开发第一个批处理案例之功能实现重构_.mp4

2-14 基于Flink编程套路总结_.mp4

2-15 本章重难点总结_.mp4

第3章 Flink部署篇/

3-1 课程目录_.mp4

3-3 Flink架构_.mp4

3-4 Flink部署_.mp4

3-5 Flink UI参数讲解_.mp4

3-6 通过命令行方式提交&展示&取消Flink作业_.mp4

3-7 通过UI方式提交&展示&取消Flink作业_.mp4

3-8 关于并行度的补充_.mp4

第4章 Flink实时处理核心API基础篇/

4-1 课程目录_.mp4

4-2 DataStream API概述_.mp4

4-3 StreamExecutionEnvironment详解_.mp4

4-4 Source概述_.mp4

4-5 Source API编程之Socket及并行度_.mp4

4-6 Source API编程之并行集合及并行度_.mp4

4-8 Source API编程之对接Kafka数据_.mp4

4-9 Transformation概述_.mp4

4-10 Transformation算子之map_.mp4

4-11 Transformation算子之filter_.mp4

4-12 Transformation算子之flatMap_.mp4

4-13 Transformation算子之keyBy_.mp4

4-14 Transformation算子之reduce_.mp4

4-15 Sink概述_.mp4

4-16 Sink之print&printToErr及并行度_.mp4

第5章 Flink实时处理核心API进阶篇 试看/

5-1 课程目录_.mp4

5-2 MapFunction&RichMapFunction认识_.mp4

5-3 通过RichMapFunction认识对应的生命周期方法_.mp4

5-4 SourceFunction代码层级_.mp4

5-5 自定义单并行度Source_.mp4

5-6 自定义多并行度Source_.mp4

5-7 自定义Source读取MySQL数据_.mp4

5-8 Transformation算子之union_.mp4

5-9 Transformation算子之connect_.mp4

5-10 Transformation算子之CoMapFunction_.mp4

5-11 Transformation算子之CoFlatMapFunction_.mp4

5-12 自定义分区器_.mp4

5-13 自定义MySQLSink功能实现_.mp4

5-14 自定义MySQLSink需求分析_.mp4

5-15 RedisSink功能实现_.mp4

第6章 [项目实战第一篇]基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战/

6-1 课程目录_.mp4

6-2 同类产品分析_.mp4

6-3 项目架构_.mp4

6-4 项目子工程创建_.mp4

6-5 字段说明_.mp4

6-6 用户行为日志类定义_.mp4

6-7 功能一需求分析_.mp4

6-8 功能一实现之数据清洗_.mp4

6-9 功能一实现之统计分析_.mp4

6-10 功能一实现之统计结果入Redis_.mp4

6-11 功能一实现之拓展_.mp4

6-12 需求二之功能分析_.mp4

6-13 需求二之IP解析测试_.mp4

6-14 功能二实现之自定义UDF函数解析IP地址_.mp4

6-15 功能二实现之统计分析及入库_.mp4

6-16 需求二之异步IO补充_.mp4

6-17 前面两个需求可能会遇到的问题提炼_.mp4

6-18 重难点总结_.mp4

第7章 Flink时间语义及Window API篇/

7-1 课程目录_.mp4

7-2 时间三兄弟_.mp4

7-3 时间三兄弟举例解释_.mp4

7-4 初识Window_.mp4

7-5 Window分类_.mp4

7-6 Window Assigner_.mp4

7-7 滚动窗口_.mp4

7-8 滑动窗口_.mp4

7-9 会话窗口_.mp4

7-10 窗口生命周期_.mp4

7-11 基于ProcessingTime的Non-Keyed滚动窗口实战_.mp4

7-12 基于ProcessingTime的Keyed滚动窗口实战_.mp4

7-13 WindowFunction概述_.mp4

7-14 WindowFunction之ReduceFunction实战_.mp4

7-15 WindowFunction补充_.mp4

7-16 WindowFunction之ProcessWindowFunction实战_.mp4

7-17 重难点总结_.mp4

第8章 Flink Watermark/

8-1 课程目录_.mp4

8-2 Watermark概述_.mp4

8-3 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之没有延迟_.mp4

8-4 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之有延迟_.mp4

8-5 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之延迟数据丢失_.mp4

8-6 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之捕获到延迟数据_.mp4

8-7 重难点总结_.mp4

第9章 Flink状态管理篇/

9-1 课程目录.mp4

9-2 状态能为什么带来什么.mp4

9-3 State分类.mp4

9-4 使用ValueState完成求平均数功能.mp4

9-5 使用MapState完成求平均数功能.mp4

9-6 Flink Checkpoint机制.mp4

9-7 Flink应用程序中开启checkpoint.mp4

9-8 Restart Strategy.mp4

9-9 Checkpoint整合重启策略功能测试screenflow.mp4

9-10 Checkpoint整合重启策略及状态功能测试screenflow.mp4

9-11 Flink StateBackend.mp4

9-12 Flink StateBackend之MemoryStateBackend.mp4

9-13 Flink StateBackend之FsStateBackend.mp4

9-14 Flink StateBackend之RocksDBStateBackend.mp4

9-15 FsStateBackend 本地文件系统功能测试.mp4

9-16 ExternalizedCheckpointCleanup在生产上的使用.mp4

9-17 FsStateBackend HDFS功能测试.mp4

9-18 Checkpoint全流程测试之Flink UI操作.mp4

9-19 Checkpoint全流程测试之命令行操作.mp4

9-20 Checkpoint小结.mp4

9-21 Savepoints.mp4

9-22 重难点总结.mp4

第10章 [项目实战第二篇]基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战/

10-1.mp4

10-2 功能一之需求分析.mp4

10-3 功能一之实现01.mp4

10-4 功能一之实现02.mp4

10-5 功能一之实现03.mp4

10-6 功能二之需求分析.mp4

10-7 功能二之实现01.mp4

10-8 功能二之实现02.mp4

10-9 重难点总结.mp4

第11章 [项目实战第三篇]基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战/

11-1 课程目录.mp4

11-2 Flink对接Kafka数据入门.mp4

11-3 Flink整合Kafka代码开发.mp4

11-4 参数配置化并读取.mp4

11-5 Flink对接Kafka完整参数配置开发.mp4

11-6 Flink对接Kafka数据封装V1版本.mp4

11-7 Flink对接Kafka数据封装V2版本.mp4

11-8 Flink对接Kafka数据封装V3版本.mp4

11-9 Flink对接Kafka数据分析结果入Redis.mp4

11-10 Flink ExactlyOnce图解.mp4

11-11 Flink两阶段提交.mp4

第12章 初识ClickHouse/

12-1 课程目录.mp4

12-2 背景需求.mp4

12-3 初识ClickHouse.mp4

12-4 ClickHouse部署及快速入门.mp4

12-5 ClickHouse常用参数讲解.mp4

12-6 数据类型之Int和Float.mp4

12-7 数据类型之Decimal.mp4

12-8 数据类型之Bool.mp4

12-9 数据类型之String&FixedString&UUID.mp4

12-10 数据类型之Date&DateTime&DateTime64.mp4

12-11 数据类型之Array.mp4

12-12 数据类型之Tuple.mp4

12-13 数据类型之Nested.mp4

12-14 数据库和表创建语法及数据库引擎.mp4

12-15 初识表引擎.mp4

12-16 表引擎之TinyLog.mp4

12-17 表引擎之StripeLog.mp4

12-18 表引擎之Log.mp4

12-19 ClickHouse整合MySQL.mp4

12-20 ClickHouse API编程.mp4

第13章 [项目实战终极篇]基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战/

13-1 课程目录@ukoou.com.mp4

13-2 现存问题描述及分析.mp4

13-3 ReplacingMergeTree引擎的用法.mp4

13-4 CH表如何设计.mp4

13-5 CH ID生成策略.mp4

13-6 Flink整合CH插入数据.mp4

13-7 使用Flink进行数据清洗.mp4

13-8 Flink清洗后的数据落地到CH并进行各种维度的统计分析.mp4

13-9 全流程服务器测试.mp4

13-10 引入CEP.mp4

13-11 CEP模式概述.mp4

13-12 CEP功能开发.mp4

13-13 CEP功能测试.mp4

13-14 前端UI展示.mp4

第14章 Flink DataSet篇/

14-1 课程目录.mp4

14-2 Flink批处理概述.mp4

14-3 对接数据源为csv格式的数据.mp4

14-4 对接数据源为压缩后的数据.mp4

14-5 对接数据源为子目录的数据.mp4

14-6 Transformation之map.mp4

14-7 Transformation之mapPartition.mp4

14-8 Transformation之distinct.mp4

14-9 Transformation之first-n.mp4

14-10 Sink.mp4

14-11 Flink中分布式缓存的使用.mp4

14-12 Flink中计数器的使用.mp4

14-13 重难点总结.mp4

第15章 Flink Table&SQL API篇 /

15-1 课程目录.mp4

15-2 Flink Table API&SQL概述.mp4

15-3 Flink Table API&SQL编程模型.mp4

15-4 Flink SQL整合DataStream编程.mp4

15-5 Flink Table API整合DataStream编程.mp4

15-6 Flink Table API整合DataStream编程toRetractStream使用.mp4

15-7 动态表和连续查询.mp4

15-8 图解连续查询.mp4

15-9 Table转Stream的方式.mp4

15-10 Flink Table API&SQL Connector概述.mp4

15-11 Flink Table API&SQL FileSystem Connector读取数据.mp4

15-12 Flink Table API&SQL FileSystem Connector写出数据.mp4

15-13 Flink Table API结合Window及EventTime编程.mp4

15-14 Flink SQL结合Window及EventTime编程.mp4

15-15 Flink UDF函数概述.mp4

15-16 Flink UDF函数编程实战.mp4

15-17 重难点总结.mp4

第16章 Flink版本升级篇/

16-1 课程目录.mp4

16-2 开发环境准备.mp4

16-3 老版本keyBy的用法.mp4

16-4 新版本keyBy的用法.mp4

16-5 老版本WM的用法.mp4

16-6 新版本WM的用法.mp4

16-7 新老版本Table API&SQL整合WM的用法.mp4

16-8 Flink on YARN运行及升级.mp4

第17章 [拓展]基于Flink构建实时数仓项目实战/

17-1 课程目录.mp4

17-2 实时数仓架构及分层.mp4

17-3 认识Canal.mp4

17-4 Canal对接Kafka联调.mp4

17-5 使用TCP方式拉取Canal数据.mp4

17-6 双流JOIN设计思路.mp4

17-7 双流JOIN实现之对接数据.mp4

17-8 双流JOIN实现之设置WM.mp4

17-9 双流JOIN实现之JOIN实现.mp4

17-10 双流JOIN实现之未关联上的数据处理方案.mp4

17-11 实时数仓数据流转&命名规范.mp4

第18章 总结和展望/

18-1 课程总结和回顾.mp4

第19章[2022持续升级]Flink CDC编程实战/

19-1 课程目录@.mp4

19-2 针对现存问题进行分析引出CDC.mp4

19-3 认识Flink CDC.mp4

19-4 开发之前的准备工作.mp4

19-5 基于DataStream API的Flink CDC编程实战.mp4

19-6 监听多表实战.mp4

19-7 StartupOptions选项讲解.mp4

19-8 反序列化概述.mp4

19-9 自定义反序列化器开发.mp4

19-10 Flink CDC整合Checkpoint保证一次性语义.mp4

19-11 Flink CDC版本调整.mp4

19-12 Flink CDC对接Table&SQL API实战.mp4

19-13 Flink CDC对接Table&SQL API选项参数.mp4

19-14 两种实现方式对比.mp4

19-15 Flink CDC总结及扩展.mp4

资料/