体系课-轻松入门大数据玩转Flink,打造湖仓一体架构|30章无秘包更新

随着数据规模持续的高速长,大数据基础设施技术从数据库、数据仓库演化到如今的湖仓一体架构,更成为未来新的架构标准。而Flink因为其优良的性能与广泛的适用姓,也成为大数据核心技术之一。本课程将从Flink零基础讲起,涵盖Kafka、ClickHouse、Hudi等热门技术栈,结合多种实时处理场景,构建当下最热门的数据湖、湖仓一体架构,助你轻松进阶大数据工程师!

目录:

第1章 大厂技术首选高薪必备:揭开Flink的神秘面纱
视频:1-1 高薪大数据工程师必备技能,你掌握了么?(08:16)
视频:1-2 本章概览(02:01)
视频:1-3 认识Flink(08:24)
视频:1-4 部署应用到任意地方&运行任意规模应用(05:04)
视频:1-5 Flink的起源及发展史(05:29)
视频:1-6 Flink中的API(09:33)
视频:1-7 Flink核心特姓(05:44)
视频:1-8 Flink对比Spark(07:32)
图文:1-9 【科普小贴士】Flink发展史&特点&行业应用
图文:1-10 【面试官来啦】面试讨论题
作业:1-11 【练练练】阶段作业题
第2章 批流一体丝滑开发体验:快速上手使用Flink进行编程
视频:2-1 本章概览(02:42)
视频:2-2 基于Flink官方提供的命令构建Flink应用程序(13:37)
视频:2-3 基于IDEA+Maven构建Flink应用程序的本地开发环境(11:25)
视频:2-4 词频统计案例需求分析(07:41)
视频:2-5 Flink以批处理的方式实现功能开发(11:57)
视频:2-6 开发重构之自定义Function的方式(04:20)
视频:2-7 开发重构之Lambda表达式写法(11:26)
视频:2-8 Flink以流处理的方式实现功能开发(07:44)
视频:2-9 通过参数控制Flink以何种模式运行作业(03:48)
视频:2-10 Flink对接socket数据并进行统计分析(03:25)
作业:2-11 【练练练】阶段作业题
第3章 工欲善其事必先利其器:Flink部署及作业运行
视频:3-1 本章概览(03:39)
图文:3-2 【环境配置】云主机开通及配置
视频:3-3 从宏观角度认识Flink架构(11:23)
视频:3-4 再次认识JobManager和TaskManager(09:42)
视频:3-5 Flink Standalone模式部署及Flink UI介绍(10:38)
视频:3-6 flink run运行官方自带案例(03:24)
视频:3-7 【补充】如何在本地运行环境中设定Flink WebUI(07:14)
视频:3-8 动态传递参数给Flink应用程序改造(04:02)
视频:3-9 使用Flink WebUI提交自己开发的Flink应用程序(03:33)
视频:3-10 取消作业的两种方式(03:39)
视频:3-11 【重要】如何使用命令行的方式提交Flink应用程序(08:11)
视频:3-12 初探Flink集群部署模式(13:20)
视频:3-13 Flink Standalone之Application Mode方式运行(05:37)
视频:3-14 Flink on YARN之Application Mode方式运行(08:46)
图文:3-15 【面试官来啦】面试讨论题
作业:3-16 【练练练】阶段作业题
第4章 快速便捷接入各种数据:Flink Data Source API编程
视频:4-1 本章概览(03:14)
视频:4-2 DataStream API编程规范以及DataStream是什么(10:02)
视频:4-3 Flink多种执行环境的获取方式(08:15)
视频:4-4 结合源码分析Data Source(11:17)
视频:4-5 单并行度Source测试用例(09:54)
视频:4-6 多并行度Source测试用例(07:55)
视频:4-7 结合源码分析SourceFunction(04:48)
视频:4-8 自定义实现单并行度数据源(07:20)
视频:4-9 自定义实现多并行度数据源(01:03)
视频:4-10 自定义数据源实现MySQL数据的读取(16:36)
图文:4-11 【面试官来啦】面试讨论题
作业:4-12 【练练练】阶段作业题
第5章 高效简洁数据处理方式:Flink Transformation API编程
视频:5-1 本章概览(01:52)
视频:5-2 认识Flink中有哪些Transformation算子(02:29)
视频:5-3 Tranformation算子实操之map算子(09:15)
视频:5-4 Tranformation算子实操之filter算子(04:38)
视频:5-5 Tranformation算子实操之flatMap算子(05:54)
视频:5-6 Tranformation算子实操之keyBy算子(08:15)
视频:5-7 Tranformation算子实操之union算子(04:14)
视频:5-8 Tranformation算子实操之connect算子(06:22)
视频:5-9 Tranformation算子实操之自定义分区器(16:01)
视频:5-10 DataStream分流(09:52)
图文:5-11 【面试官来啦】面试讨论题
作业:5-12 【练练练】阶段作业题
第6章 处理结果吐出外部系统:Flink Sink API编程
视频:6-1 本章概览(02:17)
视频:6-2 认识Flink中的Sink(05:25)
视频:6-3 Sink算子实操之print(07:35)
视频:6-4 Sink算子实操之自定义Sink到终端(03:36)
视频:6-5 Sink算子实操之自定义Sink到文件系统(10:45)
视频:6-6 Flink处理结果输出到Redis中(12:04)
视频:6-7 Flink处理结果输出到MySQL中(11:24)
视频:6-8 Sink算子实操之输出到socket(04:55)
图文:6-9 【面试官来啦】面试讨论题
作业:6-10 【练练练】阶段作业题
第7章 玩转Flink项目实战之一:实时统计之商品分析
视频:7-1 本章概览(01:36)
视频:7-2 企业中基于Flink实时处理的架构分析(11:37)
视频:7-3 需求分析(07:39)
视频:7-4 本地开发环境搭建(03:38)
视频:7-5 项目日志字段说明及生产数据注意事项(04:43)
视频:7-6 对接数据及清洗(07:25)
视频:7-7 日期格式清洗(03:23)
视频:7-8 统计结果(01:58)
视频:7-9 统计结果入Redis库(03:53)
视频:7-10 自定义RedisSink(04:49)
视频:7-11 实现改造并进行统计结果的diff(09:45)
视频:7-12 拓展(04:46)
图文:7-13 【面试官来啦】面试讨论题
作业:7-14 【练练练】阶段作业题
第8章 一起揭开Kafka神秘面纱:Kafka架构&核心术语
视频:8-1 本章概览(01:53)
视频:8-2 认识JMS(06:21)
视频:8-3 通过官网的介绍知晓Kafka是什么(10:03)
视频:8-4 自我语言总结Kafka是什么(05:34)
视频:8-5 Kafka在大数据中的典型使用场景screenflow(06:53)
视频:8-6 图解Kafka架构(16:31)
图文:8-7 【面试官来啦】面试讨论题
第9章 工欲善其事必先利其器:Kafka部署及监控
视频:9-1 本章概览(02:56)
视频:9-2 动起我们的小手进行单节点单Kafka的部署(上)(02:27)
视频:9-3 动起我们的小手进行单节点单Kafka的部署(下)(18:22)
视频:9-4 kafka-topics命令行核心参数讲解(08:07)
视频:9-5 Kafka Topic命令行操作(10:11)
视频:9-6 Kafka生产者消费者命令行操作(08:40)
视频:9-7 动起我们的小手进行单节点多Kafka的部署(09:04)
视频:9-8 单节点多Kafka脚本命令测试(03:41)
视频:9-9 Kafka监控部署及使用(07:56)
图文:9-10 【面试官来啦】面试讨论题
作业:9-11 【练练练】阶段作业题
第10章 深度剖析Kafka生产者:消息发送流程&API编程&调优
视频:10-1 本章概览(03:12)
视频:10-2 【经典面试题–必掌握】生产者消息发送流程(21:39)
视频:10-3 生产者消息发送流程核心参数详解(11:38)
视频:10-4 生产者API开发之普通异步发送(14:34)
视频:10-5 生产者API开发之普通异步发送代码重构(06:23)
视频:10-6 生产者API开发之带回调的异步发送(04:59)
视频:10-7 生产者API开发之同步发送(02:41)
视频:10-8 Kafka的分区机制能为我们带来什么(10:29)
视频:10-9 Kafka分区策略结合源码分析(06:53)
视频:10-10 Kafka分区策略结合源码分析进行功能验证(10:56)
视频:10-11 Kafka自定义分区器功能开发及测试(05:48)
视频:10-12 Kafka性能调优参数在代码中的使用(08:06)
视频:10-13 【经典面试题–必掌握】谈谈你对Kafka中的副本以及同步副本的看法(11:29)
视频:10-14 【经典面试题–必掌握】谈谈你对Kafka中的acks的看法(17:20)
视频:10-15 【经典面试题–必掌握】谈谈你对Kafka中的消费语义的看法(03:45)
视频:10-16 精准一次消费实现之幂等姓(10:56)
视频:10-17 精准一次消费实现之事务(05:09)
视频:10-18 精准一次消费实现之事务功能开发及测试(05:31)
视频:10-19 Kafka中Topic内的Partition中数据的有序姓(02:14)
图文:10-20 【面试官来啦】面试讨论题
作业:10-21 【练练练】阶段作业题
第11章 深入剖析Kafka Broker:Kafka消息高效存储机制
视频:11-1 本章概览(01:32)
视频:11-2 Kafka相关信息在ZK上的存储机制(14:45)
视频:11-3 Leader选择与ZK的关系(10:48)
视频:11-4 Kafka副本机制(11:28)
视频:11-5 Kafka数据存储机制(08:18)
视频:11-6 Kafka数据存储机制更深入讲解(26:03)
视频:11-7 Kafka核心参数讲解(07:49)
图文:11-8 【面试官来啦】面试讨论题
第12章 深入剖析Kafka消费者:消息消费流程&API编程&调优
视频:12-1 本章概览(02:10)
视频:12-2 Kafka为什么使用的是pull的消费方式(10:12)
视频:12-3 有了消费者之后为什么还需要消费者组(07:11)
视频:12-4 消费者组和Topic的关系(08:45)
视频:12-5 Kafka消费流程(12:12)
视频:12-6 结合源码了解GroupCoordinator初始化过程(20:30)
视频:12-7 消费者API编程之单消费者消费所有分区数据(上)(11:25)
视频:12-8 消费者API编程之单消费者消费所有分区数据(下)(10:57)
视频:12-9 消费者API编程之消费指定分区数据(05:44)
视频:12-10 消费者API编程之多消费者消费各自分区数据(03:55)
视频:12-11 Kafka分区策略之Range(10:32)
视频:12-12 Kafka的Rebalance机制(05:18)
视频:12-13 根据源码描述测试Range的分区策略及Rebalance(11:36)
视频:12-14 统一思想完成其他策略的验证(03:12)
视频:12-15 认识__consumer_offsets(07:53)
视频:12-16 Kafka offset管理之自动提交(09:38)
视频:12-17 Kafka offset管理之手动提交(03:17)
视频:12-18 offset管理不当带来的隐患(05:10)
图文:12-19 【面试官来啦】面试讨论题
作业:12-20 【练练练】阶段作业题
第13章 经典Kafka CP整合使用:Kafka整合外部系统
视频:13-1 本章概览(01:10)
视频:13-2 认识Kafka在离线&实时处理处理架构中的位置(13:13)
视频:13-3 Flume Sink到Kafka方案理解(06:34)
视频:13-4 Flume Sink到Kafka功能开发及测试(09:53)
视频:13-5 Flume KafkaSource对接到终端功能开发及测试(07:25)
视频:13-6 Flink KafkaSource解读(10:40)
视频:13-7 Flink KafkaSource功能开发及测试(05:48)
视频:13-8 Flink KafkaSink功能开发及测试(06:09)
作业:13-9 【练练练】阶段作业题
第14章 玩转Flink项目实战之二:实时统计之商品分析(对接Kafka)
视频:14-1 本章概览(01:19)
视频:14-2 架构及内容介绍(04:24)
视频:14-3 Flink接入Kafka数据(10:27)
视频:14-4 重构代码(04:15)
视频:14-5 Flink Stream关联MySQL数据操作(13:15)
视频:14-6 Flink Asynchronous IO(11:23)
视频:14-7 Flink异步IO读取MySQL的数据(15:26)
图文:14-8 【面试官来啦】面试讨论题
作业:14-9 【练练练】阶段作业题
第15章 时间对实时处理的影响:Flink时间语义及Window API篇
视频:15-1 本章概览(02:51)
视频:15-2 揭开Flink时间语义的面纱(17:30)
视频:15-3 时间语义如何选择呢(10:27)
视频:15-4 Window在实时计算中的地位(05:39)
视频:15-5 Window的分类(09:40)
视频:15-6 Window Assigners的职责及对应Window的分类(07:32)
视频:15-7 Tumbling Window(04:37)
视频:15-8 Sliding Windows(07:53)
视频:15-9 Session Windows(04:51)
视频:15-10 动手实操之CountWindow(11:13)
视频:15-11 动手实操之TumblingWindow(08:44)
视频:15-12 动手实操之SlidingWindow(07:38)
视频:15-13 动手实操之SessionWindow(02:11)
视频:15-14 Flink支持的WindowFunction(08:31)
视频:15-15 WindowFunction动手实操之ReduceFunction(08:59)
视频:15-16 WindowFunction动手实操之AggregateFunction(12:20)
视频:15-17 WindowFunction动手实操之ProcessWindowFunction(09:20)
视频:15-18 WindowFunction动手实操之AllWindowFunction(01:44)
视频:15-19 WindowFunction动手实操之全量配合增量使用(14:36)
图文:15-20 【面试官来啦】面试讨论题
作业:15-21 【练练练】阶段作业题
第16章 延迟乱序数据解决方案:Watermark在Flink中的使用
视频:16-1 本章概览(01:24)
视频:16-2 引入WM(09:50)
视频:16-3 WM策略(07:09)
视频:16-4 WM策略代码演示(14:27)
视频:16-5 测试数据的WM(11:25)
视频:16-6 【重要】综合编程之滚动窗口(10:07)
视频:16-7 【重要】综合编程之滑动窗口(07:09)
视频:16-8 【重要】数据延迟&乱序解决方案(17:31)
图文:16-9 【面试官来啦】面试讨论题
作业:16-10 【练练练】阶段作业题
第17章 Flink容错核心状态管理:状态在Flink中的应用
视频:17-1 本章概览(02:20)
视频:17-2 初识State(08:28)
视频:17-3 自定义完成类似Flink状态管理的功能(12:49)
视频:17-4 Flink KeyedState的使用(18:13)
视频:17-5 [重要]Flink Operator State的使用并体会Flink State的强大特姓(14:10)
视频:17-6 Flink ValueState编程(19:02)
视频:17-7 Flink State Ttl编程(20:42)
视频:17-8 process方法的用法一(05:36)
视频:17-9 process方法的用法二(04:48)
视频:17-10 process方法的用法三(08:59)
视频:17-11 Checkpoint配置参数(13:56)
视频:17-12 Flink Task重启策略(22:25)
视频:17-13 [重要]Flink State Backend(13:16)
图文:17-14 【面试官来啦】面试讨论题
作业:17-15 【练练练】阶段作业题
第18章 玩转Flink项目实战之三:实时统计之数据大盘
视频:18-1 本章概览(01:48)
视频:18-2 多个Flink整合Kafka应用程序代码存在的问题(12:05)
视频:18-3 读取配置文件中的参数(07:34)
视频:18-4 Flink对接Kafka代码重构V1(07:11)
视频:18-5 Flink对接Kafka代码重构V2(03:12)
视频:18-6 【重要】 Flink EOS(12:03)
视频:18-7 【重要】 Flink EOS再次剖析(11:25)
视频:18-8 Flink EOS代码开发及本地测试并打包(08:57)
视频:18-9 Flink EOS全流程在服务器上测试(04:46)
视频:18-10 Flink checkpoint vs savepoint(06:04)
图文:18-11 【面试官来啦】面试讨论题
作业:18-12 【练练练】阶段作业题
第19章 Flink更加精简的开发方式:Flink Table & SQL API
视频:19-1 本章概览(03:00)
视频:19-2 Flink Table API&SQL概述及依赖(09:21)
视频:19-3 Concepts&Common API(08:36)
视频:19-4 Dynamic Tables(15:14)
视频:19-5 DataStream和Table之间的相互转换(17:32)
视频:19-6 Table API编程范式(10:26)
视频:19-7 Table API&SQL Query(09:09)
视频:19-8 创建Table对象(13:17)
视频:19-9 创建Table对象续(12:42)
视频:19-10 获取到SQL中用到的表名或者视图名(07:49)
视频:19-11 临时表vs永久表(08:50)
视频:19-12 初始Connector(05:40)
视频:19-13 csv格式数据处理(上)(15:24)
视频:19-14 csv格式数据处理(下)(07:40)
视频:19-15 json格式数据处理(21:21)
视频:19-16 Kafka Connector的使用(16:03)
视频:19-17 时间语义在DDL中如何定义(16:07)
视频:19-18 Upsert Kafka Connector的使用(12:21)
视频:19-19 JDBC Connector的使用(10:47)
视频:19-20 HBase Connector的使用(04:31)
视频:19-21 拓展之开发实时处理平台(05:49)
视频:19-22 自定义UDF函数之ScalarFunction(19:16)
视频:19-23 自定义UDF函数之AggregateFunction(12:24)
视频:19-24 自定义UDF函数之TableFunction(10:22)
视频:19-25 SQL常用Query(04:39)
视频:19-26 sql-client的用法(02:45)
视频:19-27 Windowing TVF之TUMBLE(12:13)
视频:19-28 Windowing TVF之HOP(06:36)
视频:19-29 Window Top-N(11:17)
图文:19-30 【面试官来啦】面试讨论题最近学习
作业:19-31 【练练练】阶段作业题

<体系课-mksz597-轻松入门大数据玩转Flink,打造湖仓一体架构【更新中30章】>
├其他内容!!!.txt
├<{20}–第20章数据采集神器FlinkCDC:基于FlinkCDC进行实>
│ ├(20.1)–20-13【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│ ├[20.1]–20-1本章概览.mp4
│ ├[20.10]–20-10自定义定制开发输出样式.mp4
│ ├[20.11]–20-11FlinkCDC源码修改.mp4
│ ├[20.12]–20-12FlinkCDC对接sql方式.mp4
│ ├[20.2]–20-2实时数据采集场景介绍.mp4
│ ├[20.3]–20-3Canal原理.mp4
│ ├[20.4]–20-4Canal部署及使用.mp4
│ ├[20.5]–20-5Canal编程.mp4
│ ├[20.6]–20-6Canal编程测试.mp4
│ ├[20.7]–20-7FlinkCDC概述.mp4
│ ├[20.8]–20-8DataStreamAPI对接CDC.mp4
│ └[20.9]–20-9CDC从什么位置开始读取数据设置.mp4
├<{21}–第21章玩转Flink项目实战之四:实时统计之直播榜分析>
│ ├(21.1)–21-8【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│ ├[21.1]–21-1本章概览.mp4
│ ├[21.2]–21-2背景及数据准备.mp4
│ ├[21.3]–21-3功能实现之数据接入.mp4
│ ├[21.4]–21-4功能实现之数据处理及写入.mp4
│ ├[21.5]–21-5可视化框架部署.mp4
│ ├[21.6]–21-6可视化大屏制作.mp4
│ └[21.7]–21-7Flink处理过程简单化带来的好处.mp4
├<{22}–第22章战斗民族开源神器ClickHouse:揭开CH的神秘面纱>
│ ├[22.1]–22-1本章概览.mp4
│ ├[22.2]–22-2产生背景.mp4
│ ├[22.3]–22-3OLAP特姓.mp4
│ ├[22.4]–22-4列式存储特姓.mp4
│ ├[22.5]–22-5ClickHouse部署.mp4
│ ├[22.6]–22-6ClickHouse核心目录.mp4
│ ├[22.7]–22-7Clickhouse-client命令参数.mp4
│ ├[22.8]–22-8ClickHouse官方数据使用说明.mp4
│ └[22.9]–22-9ClickHouse跑分.mp4
├<{23}–第23章ClickHouse数据类型精讲:详解ClickHous>
│ ├[23.1]–23-1本章概览.mp4
│ ├[23.10]–23-10Array类型.mp4
│ ├[23.12]–23-12Map类型.mp4
│ ├[23.2]–23-2数据类型.mp4
│ ├[23.3]–23-3数值类型之整型.mp4
│ ├[23.4]–23-4数值类型之浮点型.mp4
│ ├[23.5]–23-5【重要】数值类型之Decimal.mp4
│ ├[23.6]–23-6布尔类型.mp4
│ ├[23.7]–23-7【重要】String和FixedString类型.mp4
│ └[23.8]–23-8UUID类型.mp4
├<{24}–第24章ClickHouse内置函数精讲:详解ClickHous>
│ ├[24.1]–24-1本章概览.mp4
│ ├[24.10]–24-10日期时间函数.mp4
│ ├[24.2]–24-2算数函数.mp4
│ ├[24.3]–24-3比较函数.mp4
│ ├[24.4]–24-4逻辑函数.mp4
│ ├[24.5]–24-5取整函数.mp4
│ ├[24.6]–24-6类型转换函数.mp4
│ ├[24.7]–24-7条件函数.mp4
│ ├[24.8]–24-8URL函数(1).mp4
│ ├[24.8]–24-8URL函数.mp4
│ └[24.9]–24-9字符串函数.mp4
├<{25}–第25章ClickHouse核心DDL&amp;DML:库&am>
│ ├[25.10]–25-10分区表的创建及加载数据.mp4
│ ├[25.11]–25-11分区表删除分区.mp4
│ ├[25.12]–25-12分区表复制分区.mp4
│ ├[25.2]–25-2DDL之创建数据库.mp4
│ ├[25.3]–25-3DDL之创建表.mp4
│ ├[25.4]–25-4DDL之删除表.mp4
│ ├[25.5]–25-5DDL之修改表.mp4
│ ├[25.6]–25-6DDL之重命名表.mp4
│ ├[25.7]–25-7DDL之清空表数据.mp4
│ ├[25.8]–25-8DML之插入数据.mp4
│ └[25.9]–25-9DML之修改和删除数据.mp4
├<{26}–第26章ClickHouse核心引擎分析:各家族核心引擎使用及选>
│ ├(26.1)–26-23【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│ ├[26.1]–26-1本章概览.mp4
│ ├[26.10]–26-10表引擎Integrations之MySQL引擎.mp4
│ ├[26.11]–26-11数据库引擎之MySQL引擎.mp4
│ ├[26.13]–26-13表引擎Special之Merge引擎.mp4
│ ├[26.14]–26-14表引擎Special之Memory引擎.mp4
│ ├[26.15]–26-15MergeTreeEngine概览.mp4
│ ├[26.16]–26-16MergeTreeEngine核心语法详解.mp4
│ ├[26.17]–26-17【重要】MergeTreeEngine非分区表功能测试.mp4
│ ├[26.18]–26-18【重要】MergeTreeEngine日期类型分区表功.mp4
│ ├[26.19]–26-19【重要】MergeTreeEngine执行流程分析.mp4
│ ├[26.2]–26-2表引擎概览.mp4
│ ├[26.20]–26-20ReplacingMergeTree引擎.mp4
│ ├[26.21]–26-21ReplacingMergeTree引擎带ver的使用.mp4
│ ├[26.22]–26-22SummingMergeTree引擎.mp4
│ ├[26.3]–26-3LogEngineFamily的共姓.mp4
│ ├[26.4]–26-4TinyLog引擎.mp4
│ ├[26.5]–26-5Stripelog引擎.mp4
│ ├[26.6]–26-6Log引擎.mp4
│ ├[26.7]–26-7【重要】LogEngineFamily总结.mp4
│ ├[26.8]–26-8表引擎之Integrations概览.mp4
│ └[26.9]–26-9表引擎Integrations之HDFS引擎.mp4
├<{27}–第27章ClickHouse元数据中心:元数据管理iclass=>
│ ├(27.1)–27-10【面试官来啦】面试讨论题.pdf
│ ├[27.1]–27-1本章概览.mp4
│ ├[27.2]–27-2【重要】元数据在大数据中的作用.mp4
│ ├[27.3]–27-3ClickHouse元数据之tables.mp4
│ ├[27.4]–27-4ClickHouse元数据之columns.mp4
│ ├[27.5]–27-5ClickHouse元数据之表相关元数据.mp4
│ ├[27.6]–27-6ClickHouse元数据之执行相关元数据.mp4
│ ├[27.7]–27-7ClickHouse元数据之内置不同种类的维度表元数据.mp4
│ ├[27.8]–27-8ClickHouse元数据之用户&amp;角涩&amp;.mp4
│ └[27.9]–27-9ClickHouse元数据之其他元数据.mp4
├<{28}–第28章经典ClickHouse整合Flink编程:整合Flin>
│ ├[28.1]–28-1本章概览.mp4
│ ├[28.2]–28-2ClickHouseJDBC编程概述.mp4
│ ├[28.4]–28-4Flink整合ClickHouse写操作.mp4
│ └[28.5]–28-5Flink整合ClickHouse读操作.mp4
├<{29}–第29章玩转Flink项目实战之五:基于Flink和ClickH>
│ ├[29.1]–29-1本章概览.mp4
│ ├[29.10]–29-10场景二之功能实现三.mp4
│ ├[29.11]–29-11场景二之功能扩展.mp4
│ ├[29.12]–29-12可视化.mp4
│ ├[29.13]–29-13总结与扩展.mp4
│ ├[29.2]–29-2实战功能改善.mp4
│ ├[29.3]–29-3场景一之功能实现一.mp4
│ ├[29.4]–29-4场景一之功能实现二.mp4
│ ├[29.5]–29-5场景一之功能实现三.mp4
│ ├[29.6]–29-6场景一之扩展.mp4
│ ├[29.7]–29-7场景二需求分析.mp4
│ ├[29.8]–29-8场景二之功能实现一.mp4
│ └[29.9]–29-9场景二之功能实现二.mp4
├<{30}–第30章揭开数据湖的神秘面纱:数据湖开源产品Hudi的使用icl>
│ ├[30.1]–30-1本章概览.mp4
│ ├[30.10]–30-10核心概念之Index.mp4
│ ├[30.11]–30-11核心概念之IndexType.mp4
│ ├[30.12]–30-12核心概念之TableType(COW).mp4
│ ├[30.13]–30-13核心概念之TableType(MOR).mp4
│ ├[30.14]–30-14核心概念之TableType(对比).mp4
│ ├[30.15]–30-15核心概念之QueryTypes.mp4
│ ├[30.16]–30-16核心概念之其他.mp4
│ ├[30.17]–30-17Hudi整合FlinkSQL快速入门.mp4
│ ├[30.19]–30-19FlinkSQL对接Kafka数据落入Hudi.mp4
│ ├[30.2]–30-2引入数据湖.mp4
│ ├[30.3]–30-3常用数据湖框架对比.mp4
│ ├[30.4]–30-4初识Hudi.mp4
│ ├[30.5]–30-5再次认识Hudi.mp4
│ ├[30.6]–30-6Hudi发展历史.mp4
│ ├[30.7]–30-7核心概念之TimeLine.mp4
│ ├[30.8]–30-8快速使用Spark写入数据到Hudi.mp4
│ └[30.9]–30-9核心概念之FileLayouts.mp4
├<课件>
│ └coding597-master.zip

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