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大數據實戰派 都愛大講臺

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Flink SQL直播運營項目實戰

Flink SQL直播運營項目實戰

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本課程以FlinkSQL流批一體技術為主線,全面講解Flink Table編程、SQL編程、Time與WaterMark、Window操作、函數使用、元數據管理,最后以一個完整的實戰項目為例,詳細講解FlinkSQL的流式項目開發。學完本課程,希望零基礎的學員能快速上手FlinkSQL進行項目開發,有基礎的學員也能快速掌握FlinkSQL流批一體技術以及積累實戰項目經驗。

  • ¥299   ¥599 

時長    20小時左右           開班時間   隨報隨學

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課程介紹

本課程以FlinkSQL流批一體技術為主線,全面講解Flink Table編程、SQL編程、Time與WaterMark、Window操作、函數使用、元數據管理,最后以一個完整的實戰項目為例,詳細講解FlinkSQL的流式項目開發。學完本課程,希望零基礎的學員能快速上手FlinkSQL進行項目開發,有基礎的學員也能快速掌握FlinkSQL流批一體技術以及積累實戰項目經驗。



課程特色

1.課程以FlinkSQL技術為主線,先講解FlinkSQL核心技術,后講解項目實戰。
2.課程從理論原理、環境配置、服務安裝、組件集成開發、業務代碼開發、可視化等項目完整流程講解,不會跳講和斷講
3.課程中無論案例代碼開發還是項目業務代碼開發,每一行代碼都會邊實現邊講解。
4.課程中目前使用Flink1.14.3最新穩定版本。



項目架構圖



數據流程圖



項目效果圖


講師介紹

  • 楊俊

    大講臺大數據高級講師 | 原某廣電數據咨詢公司大數據高級架構師

    原某廣電數據咨詢公司大數據高級架構師 ,資深Java玩家,大數據技術狂熱者,《實戰大數據(Hadoop+Spark+Flink)》作者。曾在北京某廣電數據咨詢公司擔任大數據高級架構師,8年以上大數據實操經驗, 經歷過10個以上的重量級大數據項目。Hadoop源碼級技術大咖,熟練使用Hadoop、Spark、Flink、Hive、HBase、Flume、Kafka、ElasticSearch等各大主流組件。謙虛親和,崇尚實操至上的教學理念。受到學員一致好評。

免費視頻這么多,為什么還要來大講臺?

智能化

學習任務智能推送

混合式

“圖文+視頻”混合式課件

答疑快

30分鐘問答響應

實戰多

3分理論7分實戰

包學會

賬號長期有效學會為止

課程大綱

第1章 Flink SQL流批統一
Flink SQL流批統一 1.1Flink 流批統一思想
1.2Flink Table API與SQL執行過程
1.3關系代數與流處理
1.4理解動態表與連續查詢
1.5動態表詳解之連續查詢
1.6動態表詳解之動態表轉數據流
1.7動態表詳解之動態表查詢限制
第2章 Flink Table編程全面詳解
Flink Table編程全面詳解 2.1FlinkSQL項目構建
2.2FlinkTableAPI與DataStream混合使用案例
2.3Flink標準TableAPI使用案例
2.4FlinkTableAPI開發步驟詳解
2.5FlinkTableAPI查詢案例
2.6FlinkSQL查詢案例
2.7FlinkTableAPI與SQL混合查詢案例
2.8FlinkTableAPI聚合查詢案例
2.9FlinkTableAPI的輸入輸出
2.10FlinkTableAPI讀取FileSystem和CSV案例
2.11FlinkTableAPI讀取FileSystem和JSON案例
2.12FlinkTableAPI讀取HDFS和JSON案例
2.13FlinkTableAPI讀取HBase案例
2.14FlinkTableAPI讀取Kafka案例
2.15FlinkTableAPI讀取MySQL案例
2.16FlinkTableAPI讀取Hive案例1
2.17FlinkTableAPI讀取Hive案例2
2.18FlinkTableAPI讀寫Kafka案例
2.19FlinkTableAPI讀寫Kafka高級特性詳解
2.20FlinkTableAPI讀寫MySQL案例
2.21FlinkTableAPI寫入Hive案例
2.22FlinkTableAPI寫入HBase案例1
2.23FlinkTableAPI寫入HBase案例2
2.24FlinkTableAPI查詢執行計劃
2.25FlinkTableAPI多輸入與輸出1
2.26FlinkTableAPI多輸入與輸出2
第3章 Flink SQL編程全面詳解
Flink SQL編程全面詳解 3.1FlinkSQL查詢已注冊表的案例
3.2FlinkSQL查詢未注冊表的案例
3.3FlinkSQL標準代碼結構案例
3.4FlinkSQL基本語法介紹
3.5FlinkSQL讀寫Kafka案例
3.6FlinkSQL讀Kafka寫入MySQL案例
3.7FlinkSQL讀MySQL寫Hive案例
3.8FlinkSQL讀Kafka寫HBase案例
第4章 Flink SQL Time與Watermark
Flink SQL Time與Watermark 4.1FlinkSQL時間與水位線機制
4.2FlinkSQL定義ProcessTime案例
4.3FlinkSQL定義EventTime案例
第5章 Flink SQL Window操作
Flink SQL Window操作 5.1Flink窗口分類與使用
5.2FlinkTable基于processTime翻滾窗口處理案例
5.3FlinkTable基于EventTime翻滾窗口處理案例
5.4FlinkTable基于計數翻滾窗口處理案例
5.5FlinkTable基于ProcessTime滑動窗口處理案例
5.6FlinkTable基于計數滑動窗口處理案例
5.7FlinkTable基于EventTime滑動窗口處理案例
5.8FlinkTable基于ProcessTime的會話窗口處理案例
5.9FlinkTable基于EventTime會話窗口處理案例
5.10FlinkTable按ProcessTime排序無界按UNBOUNDED_RANGE開窗案例
5.11FlinkTable按ProcessTime排序有界向前2行開窗案例
5.12FlinkTable按ProcessTime排序有界向前5秒開窗案例
5.13FlinkTable按ProcessTime排序無界UNBOUNDED_ROW開窗案例
5.14FlinkTable按EventTime排序無界UNBOUNDED_RANGE開窗案例
5.15FlinkTable按EventTime排序無界UNBOUNDED_ROW開窗案例
5.16FlinkTable按EventTime排序有界向前5秒開窗案例
5.17FlinkTable按EventTime排序有界向前2行開窗案例
5.18FlinkSQL基于ProcessTime的滾動窗口案例
5.19FlinkSQL基于ProcessTime的滑動窗口案例
5.20FlinkSQL基于ProcessTime的session窗口案例
5.21FlinkSQL基于EventTime的滾動窗口案例
5.22FlinkSQL基于EventTime的滑動窗口案例
5.23FlinkSQL基于EventTime的會話窗口案例
5.24FlinkSQL按ProcessTime排序有界向前5s開窗案例
5.25FlinkSQL按ProcessTime排序有界向前3行開窗案例
5.26FlinkSQL按EventTime排序有界向前5s開窗案例
5.27FlinkSQL按EventTime排序有界向前3行開窗案例
第6章 Flink SQL 函數使用
Flink SQL 函數使用 6.1FlinkSQL內置函數
6.2FlinkSQL自定義函數分類與開發思路
6.3FlinkSQL自定義UDF案例1
6.4FlinkSQL自定義UDF案例2
6.5FlinkSQL自定義UDTF案例1
6.6FlinkSQL自定義UDTF案例2
6.7FlinkSQL自定義UDAF案例1
6.8FlinkSQL自定義UDAF案例2
6.9FlinkSQL自定義UDATF案例1
6.10FlinkSQL自定義UDATF案例2
第7章 Flink SQL 元數據管理
Flink SQL 函數使用 7.1FlinkSQL元數據管理
7.2FlinkSQL與Hive整合訪問
7.3FlinkSQL客戶端的使用與參數詳解
7.4FlinkSQL客戶端與Kafka、MySQL集成
7.5FlinkSQL客戶端與Hive集成
第8章 FlinkSQL項目之Flume日志采集系統
FlinkSQL項目之Flume日志采集系統 8.1Flume架構及運行原理
8.2Flume環境安裝部署
8.3案例實踐:搭建Flume分布式集群1
8.4案例實踐:搭建Flume分布式集群2
8.5案例實踐:搭建Flume分布式集群3
第9章 FlinkSQL項目之Kafka分布式消息系統
FlinkSQL項目之Kafka分布式消息系統 9.1Kafka架構設計與工作原理
9.2Kafka分布式集群搭建1
9.3Kafka分布式集群搭建2
9.4案例實踐:Flume與Kafka集成開發
第10章 FlinkSQL項目之Davinci大數據可視化分析
FlinkSQL項目之Davinci大數據可視化分析 10.1Davinci架構設計
10.2Davinci安裝部署1
10.3Davinci安裝部署2
10.4啟動Davinci服務
第11章 FlinkSQL項目之Flink核心知識進階
FlinkSQL項目之Flink核心知識進階 11.1Flink并行度設置
11.2Flink狀態與容錯
11.3Flink窗口計算
11.4Flink WaterMark機制
第12章 FlinkSQL項目之全流程開發
FlinkSQL項目之Flink核心知識進階 12.1項目需求分析與架構設計
12.2數據庫建模存儲統計結果
12.3實時產生直播審計數據
12.4FlinkSQL項目核心代碼開發
12.5FlinkSQL項目優化
12.6FlinkSQL整體項目聯調
12.7FlinkSQL項目整體梳理
12.8項目數據大屏制作1
12.9項目數據大屏制作2

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  • 本課程為大數據金融信貸項目實戰課,著重講解企業中常用的大數據技術理論與實戰,如Hadoop、Hive、HBase、Sqoop、Flume、Kafka、Spark Streaming、Spark SQL、Spark Structured Streaming等。課程包含離線項目和實時項目,從項目業務需求、技術選型、架構設計、集群安裝部署、集成開發以及項目可視化進行多方位實戰講解。

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    技術全:綜合運用Hive/Flume/Kafka/Azkaban/Oozie/SparkSQL等技術;

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  • 本課程基于某電商公司運營實時分析系統(2B),對Flink進行系統講解。通過本課程的學習,既能獲得Flink企業級真實項目經驗,也能深入掌握Flink的核心理論知識,還能獲得Flink在生產環境中安裝、部署、監控的寶貴經驗,從而深入掌握Flink技術。

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他們在學

  • 136****2360

  • 136****1878

  • waste

  • 159****4430

  • taotao

  • 185****8056

  • 牧瀨紅莉棲i

  • 187****5587

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  • 水木

  • 183****0311

  • 小李飛刀

  • 137****4283

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  • 27653

 
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