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大數據實戰派 都愛大講臺

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Flink電商運營項目實戰

Flink電商運營項目實戰

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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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時長    50小時6分鐘          

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課程介紹點這里免費試聽

本課程基于某電商公司運營實時分析系統(2B),對Flink進行全方位系統講解。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。



適用人群

1. 對大數據感興趣的學員
2. 對實時計算感興趣的學員
3. 想提升Flink項目經驗的學員
4. 想系統學習Flink技術的學員



課程特色

1. 3分理論、7分實戰
2. 緊貼項目,發散性、扯淡的地方往往比較重要
3. 弱化ppt,強調實戰操作+筆記整理
4. 注重課程的趣味性,與實際項目相結合



技術說明

1. Flink版本:較新穩定版本flink1.6.2

2. 開發語言和工具:Java、IDEA

3. 數據量級:實時生成項目數據



課程資料

1. 免費提供課程ppt
2. 免費提供課程文檔
3. 免費提供課程安裝包
4. 免費提供課程工程源碼



課程形式

1. 視頻,精心錄制,總時長40小時左右(持續更新)

2. 答疑,專屬QQ答疑群,豬八戒數據總監親自參與答疑

講師介紹

  • 李飛(Felix)

    大講臺大數據特聘講師?|???豬八戒數據總監

    10年一線開發及項目管理經驗,6年以上大數據項目架構、實施、開發與運維經驗,骨灰級大數據玩家,對Hadoop、Storm、Spark、Flink、Kylin、Druid等大數據技術有較深研究。搭建、維護過上百節點集群,處理過PB級數據。 因技術出色,多次在知名企業內部進行大數據技能培訓,對一線企業大數據方面的技能需求非常了解。 熱愛分享,喜歡結合切身經歷的大型項目經驗來授課,用血淋淋的一線案例、真刀真槍的現場演示、實時的回饋指導贏得了很多學員的仰慕和好評。

課程大綱

第一章:Flink核心概念與實驗環境部署
Flink概述 1、闡述Flink的前世今生
2、Flink生態
3、Flink Use Cases
4、與Hadoop、Spark、Storm等橫向對比
5、Flink當前的發展狀況以及未來趨勢
Flink初探 1.Flink 批處理案例實現
2.Flink 流處理案例實現
Flink核心概念與編程模型(一) 1、Flink架構
2、Stateful Stream Processing
3、DataStream與DataSet
4、Table & SQL
5、Flink程序基本結構
6、Flink DataFlow
Flink核心概念與編程模型(二) 1、window
2、Time
3、State
4、checkpoint與savepoint
Flink Runtime(一) 1、Flink 運行時架構
2、TaskManger Slot
3、Job Managers, Task Managers, Clients
4、CoLocationGroup
5、SlotSharingGroup
6、Slots && parallelism
7、OperatorChain && Task
Flink Runtime(二) 1、Flink 部署方式介紹
2、Local
3、Standalone實驗環境部署
4、Flink On Yarn簡述(后續專門章節細講)
5、Flink job啟動方式
6、Job 的啟動過程
7、Graph
8、Flink HA
第二章:Flink DataStream API及項目實戰
Flink開發環境搭建 1、Flink Java開發環境搭建
2、Flink Scala開發環境搭建
3、依賴管理
4、Flink源代碼編譯
Flink編程基礎 1、DataSet與DataStream
2、Flink編程基本套路
3、Lazy Evaluation
4、Specifying Keys
5、Specifying Transformation Functions
6、Supported Data Types
7、Accumulators & Counters
8、Java Lambda Expressions
DataStreaming API 概述 1、再次剖析Streaming示例程序
2、Graph
3、DataStreamContext環境
4、數據源(DataSource)
5、轉化(Transformation)
6、數據輸出(Sink)
7、迭代Iterations
8、執行參數
9、調試
狀態與容錯 1、Flink帶狀態編程
2、checkpoint與savepoint得細節
3、broadcast
4、State Backends
Connectors概述 1、Connector的概念(Source&Sink)
2、內置Connector
3、第三方Connector
4、自定義Connector
Connectors之Kafka Flink與Kafka集成開發實戰
Operators概述 Operator基本算子介紹
Operators之Windows操作 1、理解Window
2、理解Time與Watermarks
3. Window機制內部實現源碼分析
4. 生產環境中window使用容易遇到的問題
Operators之Join操作 1、Window Join
2、Interval Join
Operators之Process Function 介紹Low-level算子
Operators之異步IO 異步IO方式訪問外部數據源
Side Outputs 簡單闡述Side Outputs
Python API 簡單闡述一下Python API
Flink Streaming測試 1、Flink Streaming程序單元測試
2、Flink Streaming程序集成測試
Flink項目實戰 實時日志分析(上)
實時日志分析(中)
實時日志分析(下)
第三章:Flink DataSet API及實戰
DataSet API 概述 1、再次剖析DataSet示例程序
2、數據源(DataSource)
3、轉化(Transformation)
4、數據輸出(Sink)
5、迭代操作
6、函數中操作數據對象
7、調試
8、Semantic Annotations
9、廣播變量
10、分布式緩存
11、參數傳遞
DataSet Transformation 1、全面介紹各種常見Transformation(1)
2、全面介紹各種常見Transformation(2)
批處理中的容錯機制 講述Flink批處理如何容錯
迭代 重點講述增量迭代
Connectors 1、內置Connectors
2、HDFS Connector
兼容Hadoop 講述如何跟Hadoop兼容,直接使用Hadoop的MR接口
DataSetUtils 單獨講一下DataSetUtils工具類
基于Flink的ETL項目實踐 1、需求分析
2、方案設計
3、代碼實現
4、運行和優化
5、可視化
第四章:Flink擴展學習
數據類型與序列化 講述Flink獨特的數據類型和序列化方式
Execution管理 1、Execution配置
2、打包
3、并行Execution
4、執行計劃
5、Resart策略
Flink其他Libraries簡介 1、CEP簡介
2、Storm集成
3、圖計算庫Gelly簡介
4、機器學習庫簡介
Flink 最佳實踐 講述Flink使用過程中的一些最佳實踐
第五章:Flink生產環境與部署
深入理解Flink On Yarn 1、深入講解Flink On Yarn
2、Hadoop集成
Flink HA 講述各種運行模式下的HA
Flink容錯機制大盤點 盤點Flink的各種容錯機制
Flink配置 盤點Flink的常見配置
Flink CLI 講述Flink CLI操作
Flink SSL配置 講述Flink SSL配置
Flink中使用各種分布式文件系統 講述Flink中使用各種分布式文件系統
Flink應用及版本升級 講述如何升級Flink應用和自身的版本
第六章:Flink Metrics與監控
Flink metrics理解與使用 理解metric并講解其含義
Flink日志處理與History Server 講解Flink如何處理日志并使用History Server
Flink checkpoint監控 講解檢查點的監控
Flink延遲反壓監控 理解反壓機制并講解如何監控
Flink監控的RESTAPI 講解監控的API
Flink app問題剖析診斷 結合TSDB講解如何實現Flink app的問題剖析診斷

? 這門課好評如潮 ,學員們說~~


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他們在學

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