Flink开发实时ETL数据清洗 大数据实时计算引擎Flink全新实战课程 附带Flink课程资料

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Flink开发实时ETL数据清洗 大数据实时计算引擎Flink全新实战课程 附带Flink课程资料

          Flink作为全新一代的数据计算引擎，在数据处理方面有非常多的优势，也是就让数据会有更有价值。Flink是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎，代码主要是由 Java 实现，部分代码是 Scala。它可以处理有界的批量数据集、也可以处理无界的实时数据集。对 Flink 而言，其所要处理的主要场景就是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已，所以 Flink 也是一款真正的流批统一的计算引擎。

===============课程目录===============

├─1-10　DataStream之算子操作-scala.mp4
├─1-11 DataStream之partition-scala.mp4
├─1-12 　DataStream之sink-scala.mp4
├─1-2　Flink基本原理及应用场景分析.mp4
├─1-2　课程内容介绍.mp4
├─1-3　DataStream之source讲解-java.mp4
├─1-3　Flink vs Storm vs SparkStream.mp4
├─1-4　DataStream之自定义source-1.mp4
├─1-5　DataStream之自定义source-2.mp4
├─1-6　DataStream之算子操作-java.mp4
├─1-7　DataStream之partition-java.mp4
├─1-8　DataStream之sink-java.mp4
├─1-9　DataStream之source-scala.mp4
├─10-1  Flink UI界面介绍.mp4
├─11-1 Flink kafka-connector分析.mp4
├─11-2 kafka-connector代码操作-java.mp4
├─11-3 kafka-connector代码操作-scala.mp4
├─12-1 Flink生产环境配置介绍.mp4
├─13-1 实战需求分析(数据清洗[实时ETL]).mp4
├─13-10 数据报表-es和kibana的安装.mp4
├─13-11 数据报表-运行任务.mp4
├─13-12 数据报表-执行脚本封装.mp4
├─13-13 数据报表-scala代码实现.mp4
├─13-2 数据清洗[实时ETL]-java代码实现-1.mp4
├─13-2 数据清洗[实时ETL]-java代码实现-2.mp4
├─13-4 数据清洗[实时ETL]-java代码提交集群运行.mp4
├─13-5 数据清洗[实时ETL]-把任务提交命令封装成脚本.mp4
├─13-6  数据清洗[实时ETL]-scala代码实现.mp4
├─13-7 实战需求分析(数据报表).mp4
├─13-8 数据报表-java代码实现-1.mp4
├─13-9 数据报表-java代码实现-2.mp4
├─2-1　DataSet之算子操作-java-1.mp4
├─2-1　Flink案例开发需求分析.mp4
├─2-2 滑动窗口单词计数-java代码实现.mp4
├─2-2　DataSet之算子操作-java-2.mp4
├─2-3　DataSet之partition-java.mp4
├─2-3　滑动窗口单词计数-scala代码实现.mp4
├─2-4　DataSet之算子操作-scala-1.mp4
├─2-5　DataSet之算子操作-scala-2.mp4
├─3-1　batch批处理-java代码实现.mp4
├─3-1　Flink支持的dataType和序列化.mp4
├─3-2　batch批处理-scala代码实现.mp4
├─3-3　Flink streaming和Batch代码层面的使用.mp4
├─4-1　Flink Broadcast广播变量-(java代码).mp4
├─4-1　Flink local集群安装以及集群代码提交执行.mp4
├─4-2　Flink Broadcast广播变量-(scala代码).mp4
├─4-2　Flink standalone集群安装部署.mp4
├─4-3　Flink on yarn的两种方式.mp4
├─4-4　Flink on yarn内部实现.mp4
├─5-1　Flink Counters-java代码.mp4
├─5-1　Flink standalone集群HA配置.mp4
├─5-2　Flink Counters-scala代码.mp4
├─5-2　如何解决集群启动失败的问题.mp4
├─5-3　Flink on yarn集群HA配置.mp4
├─6-1　Flink Distributed Cache.mp4
├─6-1　Flink scala shell代码调试.mp4
├─7-1　state之keyedState分析.mp4
├─7-2　state之operatorState分析.mp4
├─7-3　Flink checkPoint分析.mp4
├─7-4　Flink state backend详细分析.mp4
├─7-5　Flink state backend实战演示.mp4
├─7-6　Flink 重启策略分析.mp4
├─7-7　Flink 从checkpoint恢复数据.mp4
├─7-8　Flink savePoint的使用详解.mp4
├─8-1 Flink Window详解.mp4
├─8-2 Flink time介绍.mp4
├─8-3 Flink Waternakr介绍.mp4
├─8-4 Flink Waternak解决乱序数据.mp4
├─8-5 Flink Waternak解决乱序数据.mp4
├─9-1 Flink paralleism并行度分析.mp4
├─createIndex.sh
├─elasticsearch安装步骤.txt
├─EventTime和Watermarks案例分析.pdf
├─Flink  HA配置指南-V1.6.1.pdf
├─flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz
├─FlinkExample-master.zip
├─Flink入门及实战-上.pptx
├─Flink入门及实战-下.pptx
├─Flink集群安装部署.txt
├─hadoop-2.7.5.tar.gz
├─kafkaProducer.java
├─kafkaProducerDataReport.java
├─kibana安装步骤.txt
├─log4j.properties
├─zookeeper-3.4.9.tar.gz
├─处理模型.png
├─滑动窗口统计.png