Flink1.17

视频目录 选集

• 01.课程介绍
• 02.Flink概述_Flink是什么
• 03.Flink概述_Flink发展历史&特点
• 04.Flink概述_与SparkStreaming的区别&应用场景&分层API
• 05.Flink快速上手_创建Maven工程&导入依赖
• 06.Flink快速上手_批处理实现WordCount
• 07.Flink快速上手_流处理实现WordCount_编码
• 08.Flink快速上手_流处理实现WordCount_演示&对比
• 09.Flink快速上手_流处理实现WordCount_无界流_编码
• 10.Flink快速上手_流处理实现WordCount_无界流_演示&对比
• 11.Flink部署_集群角色
• 12.Flink部署_集群搭建_集群启动
• 13.Flink部署_集群搭建_WebUI提交作业
• 14.Flink部署_集群搭建_命令行提交作业
• 15.Flink部署_部署模式介绍
• 16.Flink部署_Standalone运行模式
• 17.Flink部署_YARN运行模式_环境准备
• 18.Flink部署_YARN运行模式_会话模式
• 19.Flink部署_YARN运行模式_会话模式的停止
• 20.Flink部署_YARN运行模式_单作业模式
• 21.Flink部署_YARN运行模式_应用模式
• 22.Flink部署_历史服务器
• 23.Flink运行时架构_系统架构
• 24.Flink运行时架构_核心概念_并行度
• 25.Flink运行时架构_核心概念_并行度设置&优先级
• 26.Flink运行时架构_核心概念_算子链
• 27.Flink运行时架构_核心概念_算子链演示
• 28.Flink运行时架构_核心概念_任务槽
• 29.Flink运行时架构_核心概念_任务槽的共享组
• 30.Flink运行时架构_核心概念_slot与并行度的关系&演示
• 31.Flink运行时架构_提交流程_Standalone会话模式&四张图
• 32.Flink运行时架构_提交流程_Yarn应用模式
• 33.DataStreamAPI_执行环境
• 34.DataStreamAPI_源算子_准备工作
• 35.DataStreamAPI_源算子_集合&文件&socket
• 36.DataStreamAPI_源算子_从Kafka读取
• 37.DataStreamAPI_源算子_数据生成器
• 38.DataStreamAPI_Flink支持的数据类型
• 39.DataStreamAPI_基本转换算子_map
• 40.DataStreamAPI_基本转换算子_filter&flatmap
• 41.DataStreamAPI_聚合算子_keyby
• 42.DataStreamAPI_聚合算子_简单聚合算子
• 43.DataStreamAPI_聚合算子_规约聚合reduce
• 44.DataStreamAPI_用户自定义函数
• 45.DataStreamAPI_分区算子&分区器
• 46.DataStreamAPI_分区算子_自定义分区
• 47.DataStreamAPI_分流_使用FIlter简单实现
• 48.DataStreamAPI_分流_使用侧输出流
• 49.DataStreamAPI_合流_union
• 50.DataStreamAPI_合流_connect
• 51.DataSrreamAPI_合流_connect案例
• 52.DataStreamAPI_合流_connect案例_编码演示
• 53.DataStreamAPI_输出算子_支持的外部系统
• 54.DataStreamAPI_输出算子_File
• 55.DataStreamAPI_输出算子_写Kafka编码
• 56.DataStreamAPI_输出算子_精准一次写Kafka演示
• 57.DataStreamAPI_输出算子_写Kakfa_自定义序列化器
• 58.DataStreamAPI_输出算子_JDBC连接器的依赖问题
• 59.DataStreamAPI_输出算子_写入MySQL
• 60.DataStreamAPI_输出算子_自定义的方式
• 61.窗口_概念
• 62.窗口_分类
• 63.窗口_窗口API概览
• 64.窗口_窗口分配器
• 65.窗口_窗口函数_增量聚合Reduce
• 66.窗口_窗口函数_增量聚合Aggregate
• 67.窗口_窗口函数_全窗口函数
• 68.窗口_窗口函数_增量聚合结合全窗口函数使用
• 69.窗口_时间窗口_三种窗口效果演示
• 70.窗口_计数窗口_两种窗口效果演示
• 71.窗口_其他API_触发器和移除器
• 72.窗口_原理简析_划分&触发时机&生命周期
• 73.Flink中的时间_时间语义
• 74.水位线_对水位线的理解
• 75.水位线_水位线和窗口的工作原理
• 76.水位线_生成水位线原则&策略
• 77.水位线_内置水位线_有序流设置水位线演示
• 78.水位线_内置水位线_乱序流设置水位线演示
• 79.水位线_内置水位线_生成原理
• 80.水位线_自定义_周期性水位线生成器
• 81.水位线_自定义_断点式水位线生成器&从数据源生成watermark
• 82.水位线_水位线的传递
• 83.水位线_水位线设置空闲等待
• 84.水位线_迟到数据处理_窗口允许迟到
• 85.水位线_迟到数据处理_侧输出流
• 86.水位线_迟到数据处理_总结
• 87.基于时间的双流联结_Window Join
• 88.基于时间的双流联结_Interval Join
• 89.基于时间的双流联结_Interval Join_迟到数据的处理&总结
• 90.处理函数_基本处理函数简介
• 91.处理函数_定时器_API介绍&事件时间演示
• 92.处理函数_定时器_处理时间演示
• 93.处理函数_定时器_获取当前watermark&总结
• 94.处理函数_TopN练习_使用ProcessAllWindowFunction实现
• 95.处理函数_TopN练习_使用KeyedProcessFunction实现_思路
• 96.处理函数_TopN练习_使用KeyedProcessFunction实现_编码
• 97.处理函数_TopN练习_使用KeyedProcessFunction实现_演示&总结
• 98.处理函数_侧输出流
• 99.状态管理_Flink中的状态概述和分类
• 100.状态管理_按键分区状态_值状态
• 101.状态管理_按键分区状态_列表状态
• 102.状态管理_按键分区状态_Map状态
• 103.状态管理_按键分区状态_规约状态
• 104.状态管理_按键分区状态_聚合状态
• 105.状态管理_按键分区状态_状态生存时间TTL
• 106.状态管理_算子状态_列表状态&联合列表状态
• 107.状态管理_算子状态_广播状态
• 108.状态管理_状态后端
• 109.容错机制_检查点_检查点的保存
• 110.容错机制_检查点_从检查点恢复状态
• 111.容错机制_检查点_检查点算法_检查点分界线
• 112.容错机制_检查点_检查点算法_Barrier对齐的精准一次
• 113.容错机制_检查点_检查点算法_Barrier对齐的至少一次&区别
• 114.容错机制_检查点_检查点算法_非Barrier对齐的精准一次
• 115.容错机制_检查点_检查点算法_总结梳理
• 116.容错机制_检查点_检查点配置_常用配置
• 117.容错机制_检查点_检查点配置_常用配置演示
• 118.容错机制_检查点_检查点配置_启用非对齐检查点
• 119.容错机制_检查点_通用增量检查点(Changelog)&最终检查点
• 120.容错机制_检查点_保存点介绍
• 121.容错机制_保存点_打包注意事项&依赖冲突解决
• 122.容错机制_保存点_触发保存点和恢复作业&切换状态后端
• 123.容错机制_保存点_从保存的checkpoint恢复作业
• 124.容错机制_状态一致性
• 125.容错机制_端到端精确一次_总体要求
• 126.容错机制_端到端精确一次_输入端保证&输出端保证
• 127.容错机制_端到端精确一次_输出端保证_事务_两阶段提交
• 128.容错机制_Flink与kafka的精确一次_全流程总结
• 129.容错机制_Flink与Kafka的精确一次_编码演示
• 130.容错机制_Flink与Kafka的精确一次_下游消费者的隔离级别
• 131.FlinkSQL_sql-client准备
• 132.FlinkSQL_流处理中的表_动态表和持续查询
• 133.FlinkSQL_流处理中的表_流转动态表&持续查询类型
• 134.FlinkSQL_流处理中的表_将动态表转换为流
• 135.FlinkSQL_时间属性
• 136.FlinkSQL_DDL_数据库
• 137.FlinkSQL_DDL_建表语法
• 138.FlinkSQL_DDL_建表&其他表操作
• 139.FlinkSQL_查询_准备表&显示模式演示
• 140.FlinkSQL_查询_简单的查询
• 141.FlinkSQL_查询_分组聚合案例&watermark写法
• 142.FlinkSQL_查询_分组聚合_多维分析
• 143.FlinkSQL_查询_分组窗口聚合
• 144.FlinkSQL_查询_窗口表值函数(TVF)聚合
• 145.FlinkSQL_查询_Over聚合
• 146.FlinkSQL_查询_特殊语法_TopN
• 147.FlinkSQL_查询_特殊语法_Deduplication去重
• 148.FlinkSQL_查询_Join查询_regular join
• 149.FlinkSQL_查询_Join查询_interval join
• 150.FlinkSQL_查询_Join查询_Lookup Join
• 151.FlinkSQL_查询_Order By与limit&SQL Hints
• 152.FlinkSQL_查询_集合操作
• 153.FlinkSQL_查询_系统函数
• 154.FlinkSQL_查询_Module操作
• 155.FlinkSQL_Connector_Kafka_使用介绍
• 156.FlinkSQL_Connector_Kafka_读写演示
• 157.FlinkSQL_Connector_Kafka_Upsert演示
• 158.FlinkSQL_Connector_File_演示&依赖问题解决
• 159.FlinkSQL_Connector_JDBC_MySQL&jar包版本问题
• 160.FlinkSQL_sql-client中使用savepoint&reset的bug
• 161.FlinkSQL_Catalog_简介&类型
• 162.FlinkSQL_Catalog_JdbcCatalog
• 163.FlinkSQL_Catalog_HiveCatalog
• 164.FlinkSQL_代码中使用FlinkSQL和TableAPI
• 165.FlinkSQL_表和流的转换
• 166.FlinkSQL_自定义函数_标量函数
• 167.FlinkSQL_自定义函数_表函数
• 168.FlinkSQL_自定义函数_聚合函数
• 169.FlinkSQL_自定义函数_表聚合函数