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大话流式处理系统 Flink 核心原理(第三..

11月28日

10周

0人

讲师
habren
Jason,就职某大型互联网公司,多年Kafka和Hadoop及Spark研究、应用及调优经验。现从事大数据平台(集群规模两万加)优化工作。
个人博客: http://www.jasongj.com
微信公众号: 大数据架构
课程简介
本课程首先介绍了 Flink 的开发/调试方法,并结合示例介绍了 DataSet 与 DataStream 的使用方法,Flink 的四层执行图。接着介绍了流式计算中需要解决的典型问题,如事件时间、乱序问题、窗口操作、Join 实现,以及 Flink 如何解决这些问题。然后分析了 Flink 的状态管理模型以及精典的 Asynchronous Barrier Snapshotting。最后介绍了如何诊断与优化 Flink 应用,并介绍了一个 Flink 应用案例。
课程章节
  • 第1课 Flink 入门
    • 1-1 Flink 开发/调试环境
    • 1-2 DataSet 与 DataStream
    • 1-3 几种 Key 选择方法性能比较
    • 1-4 Accumulator 与 Counter
  • 第2课 Flink 架构
    • 2-1 Flink 架构
    • 2-2 Flink 资源分配
    • 2-3 Flink 任务调度
    • 2-4 Chaining
  • 第3课 Flink 流式计算之数据处理
    • 3-1 Transformation
    • 3-2 Join
    • 3-3 Process Function
    • 3-4 Async I/O
  • 第4课 Flink 流式计算之时间
    • 4-1 处理时间、事件时间与摄取时间
    • 4-2 Watermark
    • 4-3 如何处理乱序
    • 4-4 Side output
  • 第5课 Flink 流式计算之窗口
    • 5-1 Tumbling Window
    • 5-2 Sliding Window
    • 5-3 Session Window
    • 5-4 Global Window
  • 第6课 Flink 流式计算之状态与容错
    • 6-1 几种典型的状态类型
    • 6-2 Asynchronous Barrier Snapshot
    • 6-3 Queryable State
    • 6-4 Flink 状态使用最佳实践
  • 第7课 Flink Batch
    • 7-1 Shuffle 机制
    • 7-2 Iteration
    • 7-3 自定义 Connector
    • 7-4 容错机制
  • 第8课 Flink Table API & SQL
    • 8-1 静态表与动态表
    • 8-2 连续查询中的 Join
    • 8-3 UDF / UDAF / UDTF
    • 8-4 与 Hive 集成
  • 第9课 Flink 应用诊断与优化
    • 9-1 背压问题发现与解决
    • 9-2 内存调优
    • 9-3 如何设计并发度
    • 9-4 正确使用函数注解优化性能
  • 第10课 Flink 实战演练
学费

学费: ¥400 ( 固定学费: ¥100, 逆向学费: ¥300 )

新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取100元固定收费+300元逆向学费,学习圆满则逆向学费全额返还给学员!




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