轻松入门大数据：玩转Flink，打造湖仓一体架构(31章) 完整版

hl1314

第1章 大厂技术首选高薪必备：揭开Flink的神秘面纱 试看11 节 | 53分钟
要论当前业界最火的大数据实时处理引擎，Flink要说第二，无人敢称第一。本章节为大家揭开Flink的神秘面纱：Flink是什么、它的发展史、特性；对比Spark它的优势；以及Flink在大厂中是如何被广泛实践的。

第2章 批流一体丝滑开发体验：快速上手使用Flink进行编程 试看11 节 | 79分钟
批流一体是当前以及未来的发展方向，如何使用Flink快速开发出批流一体的应用程序，是我们本章节的重点。同时，也会带领大家，总结出基于Flink进行开发的编程套路，助力轻松实践。

第3章 工欲善其事必先利其器：Flink部署及作业运行16 节 | 94分钟
Flink应用程序开发完之后，在生产上都是运行在服务器上的。在知晓Flink的架构之后，我们将一起进行Flink环境的部署，并实践如何将Flink作业运行在服务器上。本章中，将涉及Flink的不用运行模式以及Flink UI的详细讲解，为后续要进行Flink应用的调优打下坚实的基础。...

第4章 快速便捷接入各种数据：Flink Data Source API编程 试看12 节 | 81分钟
大数据处理经典的三段论：接入数据、处理数据、输出结果。本章节详解第一段论即Flink如何接入数据。本章中，将通过案例实战，带领大家在掌握Flink为我们内置的数据源API的基础上，深入源码，轻松掌握自定义数据源接入的二次开发实践思路及开发套路。 ...

第5章 高效简洁数据处理方式：Flink Transformation API编程12 节 | 69分钟
大数据处理的核心部分就是接入数据之后，如何快速高效的对数据按照需求进行处理。本章节详解大数据处理经典的三段论的第二段论，即Flink如何处理数据。在课程中，将通过案例实战，带领大家彻底掌握Flink为我们内置的Transformation API。...

第6章 处理结果吐出外部系统：Flink Sink API编程10 节 | 59分钟
大数据处理经典的三段论：接入数据、处理数据、输出结果。本章节详解第三段论即Flink输出结果。基于Flink我们将数据处理之后，得将处理结果吐出到目的地，为下游的处理或者展示提供数据来源。在课程中，我们将通过案例实战，在掌握Flink为我们内置的Sink API的基础上深入源码，轻松掌握自定义Sink的二次开发思路及实现套路...

第7章 玩转Flink项目实战之一：实时统计之商品分析14 节 | 66分钟
如何使用Flink进行各种不同维度的统计分析并入库？如何在生产环境中，进行Flink应用开发的同时进行调优的思考？这将是我们本次实战场景将与大家一同探讨的问题。

第8章 一起揭开Kafka神秘面纱：Kafka架构&核心术语7 节 | 48分钟
在实时流处理框架中，Kafka和Flink是一对绝对且经典的CP，在生产上基本都是这2者的搭配使用。本章中，将通过对Kafka架构的图解引出核心概念，揭开Kafka的神秘面纱。

第9章 工欲善其事必先利其器：Kafka部署及监控11 节 | 72分钟
监控是运维的眼睛，是稳定性建设中最重要的一环，监控不仅是开发工程师也是运维工程师必须要会的。掌握Kafka的多种不同部署方式，以及如何使用命令行对Kafka进行操作，并对Kafka进行相关指标的监控，是这章中，大家需要学习的重点内容。...

第10章 深度剖析Kafka生产者：消息发送流程&API编程&调优21 节 | 164分钟
思考：Kafka生产者是如何高可靠的进行数据发送的呢？针对Kafka三大核心组件：Producer、Broker、Consumer，本章详解的是核心组件之Producer。课程中，将通过图解及经典面试题解析的方式，带领大家彻底掌握Kafka Producer整个执行流程，以及各个数据流转环节的调优，能够熟练实践基于Java API对Kafka进行高效访问。...

第11章 深入剖析Kafka Broker：Kafka消息高效存储机制8 节 | 81分钟
思考：Kafka数据是如何做到读写效率是如此之高，并被大数据以及Java后端所大量采用的？关于Kafka三大核心组件：Producer、Broker、Consumer，本章详解的是核心组件之Broker。课程中，会通过图解及经典面试题解析的方式，带领大家掌握Kafka Broker整个执行流程，并剖析Kafka的消息是如何进行读写以及高可用的。...

第12章 深入剖析Kafka消费者：消息消费流程&API编程&调优20 节 | 150分钟
思考：Kafka消费者如何提升消费效率，使得不至于有大量的消息被滞留？关于Kafka三大核心组件：Producer、Broker、Consumer，本章详解的是核心组件之Consumer。课程中，将通过图解及经典面试题解析的方式，带领大家深度理解Kafka Consumer整个执行流程，剖析消费者组能为我们打来什么，消息的分配策略以及offset的管理。...

第13章 经典Kafka CP整合使用：Kafka整合外部系统9 节 | 61分钟
Flink和Kafka是一对完美的CP，那这对CP是如何配对使用呢？本章中，将带领大家一起实践，Kafka分别作为Producer和Consumer如何整合Flume、Flink的综合使用技巧。

第14章 玩转Flink项目实战之二：实时统计之商品分析(对接Kafka)9 节 | 61分钟
在掌握Flink和Kafka这对CP在生产上的使用之后，本章中，将带领大家，再次理解Kafka和Flink这组CP在生产上的搭配使用。如何使用Flink对接Kafka数据完成各项指标的统计分析？Flink对接Kafka在生产上使用时要注意如何优雅避坑？这些都将在课程中一一讲解。...

第15章 时间对实时处理的影响：Flink时间语义及Window API篇21 节 | 157分钟
如何对窗口进行选型并结合Flink在生产上的使用？Flink中的窗口能为我们带来将无穷无尽的流切分成小批次的处理，本章中，我们将一起，结合案例实战，彻底掌握Flink中非常多的不同语义的窗口定义，并对划分后的窗口进行数据处理。...

第16章 延迟乱序数据解决方案：Watermark在Flink中的使用10 节 | 80分钟
生产上如何处理由于网络抖动带来的数据乱序以及数据延迟的问题？在本章中，我们将引入Watermark机制，并结合前一章节的窗口这对CP来解决生产中线上经常遇到的问题。

第17章 Flink容错核心状态管理：状态在Flink中的应用15 节 | 165分钟
为什么说Flink是基于状态的流处理引擎，Flink是如何进行状态管理？为什么Flink要为我们提供要状态的管理？Flink有多种不同的状态管理方式，本掌中，将通过我们自定义的状态管理引入，结合案例实战，彻底掌握不同的状态管理的编程，并结合checkpoint&状态管理后端做到生产上端到端的状态管理一致性。...

第18章 玩转Flink项目实战之三：实时统计之数据大盘12 节 | 76分钟
Flink在生产上如何基于Window和State整合的最佳实践？如何重构出标准的Flink对接Kafka的代码，以便后期的复用？这一章中，让我们一起，深入探究并掌握，Flink中端到端的Exactly-once语义、数据乱序的解决方案吧。

第19章 Flink更加精简的开发方式：Flink Table & SQL API31 节 | 312分钟
相对于编程来说，SQL面向的受众更广，如果一个框架最终能落地到SQL进行数据处理，那必然是一个完美的选择，这也是业界大数据引擎所正在追求的路线。本章节我们重点来掌握，Flink如何使用SQL的方式来接入数据、处理数据、输出结果；以及如何基于Flink函数进行二次开发的技巧和套路。...

第20章 数据采集神器Flink CDC：基于Flink CDC 进行实时数据采集14 节 | 94分钟
在不写代码的前提下，Flink CDC如何快速高效的对接外部数据库的数据? 对接外部各种数据库，在以前我们都是通过数据源的方式进行接入，是需要进行编程开发的，Flink深知痛点，提出CDC的解决方案，本章中，我们将一起实践，使用代码的方式，以及直接使用SQL的方式快速高效的将数据源对接到Flink框架上来。...

第21章 玩转Flink项目实战之四：实时统计之直播榜分析
如何使用Flink CDC实时快速高效收集业务库数据？如何使用Flink SQL进行各维度统计分析？当使用Flink CDC时遇到整合Flink版本不兼容时，如何进行基于源码的二次开发？带着这些问题，我们一起开始本章的学习吧。

第22章 战斗民族开源神器ClickHouse：揭开CH的神秘面纱
本章中，我们将一起来，揭开当前业内最火的OLAP框架ClickHouse的面纱。基于场景入手，找出现存解决方案的痛点，并引入ClickHouse，讲解ClickHouse的部署，如何对ClickHouse的配置进行修改，并使用官方提供的数据集，助力你轻松上手ClickHouse。...

第23章 ClickHouse数据类型精讲：详解ClickHouse的各种数据类型的使用
对于表操作来说，第一件事就是要创建表，那么ClickHouse中到底支持哪些数据类型呢？在这一章中，我们一起来彻底掌握ClickHouse的各种不同数据类型的使用以及注意事项。

第24章 ClickHouse内置函数精讲：详解ClickHouse的内置函数的使用
表创建完毕并导入数据之后，接下来要做的事情就是使用SQL来进行统计分析了，那么在使用SQL的过程中必然要使用到ClickHouse中内置的各种函数的使用。在这一章中，我们将来一起应用CH的各种内置函数，通过案例实操的方式分门别类的掌握各类核心函数的使用...

第25章 ClickHouse核心DDL&DML：库&表&视图的使用
在本章节中，让我们一起来玩转，ClickHouse中关于库、表、视图的核心操作。掌握库&表&视图的DDL以及DML操作。

第26章 ClickHouse核心引擎分析：各家族核心引擎使用及选型
ClickHouse为我们提供了非常多的引擎，在本章节中，我们将来彻底掌握，ClickHouse中各种不同引擎的选择及使用(这也是ClickHouse中最核心的部分)。课程中我们将通过案例实战的方式，在掌握不同引擎的使用以及区别的基础上，根据不同引擎的特性掌握在生产上遇到不同场景时选择引擎的最优策略。...

第27章 ClickHouse元数据中心：元数据管理
本章中，我们将结合对ClickHouse中所涉及到的库、表、函数等的元数据管理的系统梳理，深度探究ClickHouse中创建的表在底层是如何进行拆分和组合的。

第28章 经典ClickHouse整合Flink编程：整合Flink开发
本章中，我们将一起时间，如何应用ClickHouse的标准jdbc编程，以及Flink整合ClickHouse的数据读写操作编程中的各种避坑技巧。

第29章 玩转Flink项目实战之五：基于Flink和ClickHouse构建实时数据分析
如何打造基于Flink的标准化将数据清洗后统一接入到ClickHouse？如何基于ClickHouse SQL进行各种维度的统计分析？如何进行Flink&ClickHouse的运行指标可视化监控？好了，让我们在本章的实践中，一一揭秘。

第30章 揭开数据湖的神秘面纱：数据湖开源产品Hudi的使用
数据湖是什么？能为企业带来什么？湖仓一体是未来的发展趋势，现在很多云产商都在基于开源数据湖框架进行自研，构建出数据湖的商业产品，所以数据湖相关技术是我们必须要掌握的技能。本章中，让我们一起揭开Hudi的神秘面纱，带你认识目前企业应用对最高的数据湖产品。...

第31章 玩转Flink项目实战之六：基于Flink和Hudi的数据湖构建项目
湖仓一体能为我们带来什么？存算分离带来的优缺点？如何基于Flink和Hudi构建数据湖？这些就是我们本章将带领大家实践的重要内容！

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

taipingyang2021

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

wangcan1027

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

jimlaren

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

xiaohuaHK

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

cwz427

正需要，支持楼主大人了！

rose

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

qizhisoft

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

qizhisoft

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

17770767379

啥也不说了，感谢楼主分享哇！