教學優勢
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本課程,秉承19年積累的教學品質,以項目實現為導向,老師將會與您分享設計的全流程以及工具的綜合使用經驗、技巧。
課程簡介:
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【課程大綱】
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一、流式處理架構 |
1.1 流式處理背景及架構介紹 |
二、Flink概述 |
2.1 什么是Flink |
三、Flink編程模型 |
3.1 數據集類型 |
四、DataStream API介紹與使用 |
4.1 DataStream編程模型 |
五、Flink流式計算基本概念介紹 |
5.1 時間特性:Event Time / Processing Time / Ingestion Time |
六、Flink Connector數據源 |
6.1 FlinkKafkaSource序列化、消費模式 |
七、DataSet API介紹與使用 |
7.1 DataSet API,Transformation |
八、Table API & SQL介紹與使用 |
8.1 基本概念 流/表對偶性 8.2 Flink Table API Flink SQL client 8.4 自定義函數 UDF/UDTF/UDAF |
九、兩個完整的Flink實現案例 |
9.1 Kafka 數據流處理,寫入HDFS |
十、Flink有狀態的計算、狀態管理和容錯 |
10.1 什么是有狀態計算 |
十一、實戰項目1:用Flink實現一個通用、配置化的海量數據流、批處理產品 |
11.1實現配置管理 |
十二、Flink部署與應用 |
12.1 Flink集群部署 |
十三、Flink監控與性能優化 |
13.1 監控指標 |
十四、Flink組件棧介紹與使用 |
14.1 Flink復雜事件處理 |
十五、Flink源碼學習 |
15.1 Flink源碼編譯 |
十六、Flink在各大互聯網公司的典型應用剖析 |
16.1Flink在阿里的應用 |
十七、實戰項目2:使用Flink實現電商用戶支付行為分析和審計風控 |
17.1電商支付數據模型(訂單,流水,賬戶余額,發現表) |
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練習
答疑