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2018年188bet下载Flink入门及实战视频教程,总三套视频

 

第一套目录

Flink视频教程(两套) 主要内容
1. Flink基本原理概述
2. Flink实战生产技术。
3.  Druid。
课程大纲:
第一课: Flink基本概念与部署            
1. Flink 简介
2. 编程模型
3. 运行时概念
4. 应用部署与原理
a. 部署模式
b. On-Yarn 启动设置与原理
c. Job 启动设置与原理
 
第二课: DataStream        
1. DataStreamContext环境
2. 数据源(DataSource)
  3. 转化(Transformation)
4. 数据Sink
 
第三课:Window & Time
    1. Window详情
a. 为什么要有Window
b. Window类型
2. Window API的使用
a. Window的三大组件
b. Time&watermark
c. 时间语义
d. 乱序问题处理WaterMark
e. AllowLateness正确设置与了解
 f. Sideoutput在Window中的使用
3. Window的内部实现原理
a. Window的解决流程
b. Window中的状态存储
4. 生产环境中的Window使用遇到的少量问题
第四课: Connector
1. 基本Connnector
2. 自己设置Source 与 Sink
3. Kafka-connecotor      
a. Kafka 简介
b. Kafka Consumer 与Sink 的正确使用方式        
c. Kafka-Connector 内部机制与实现原理 
 
第五课: 状态管理与恢复机制 
1. 基本概念
    2.  KeyState 基本类型及用法
a.  ValueState
b.  ListState
c.  ReduceState
d.  FoldState
e.  AggregatingState
3.  OperatorState基本用法
4.  Checkpoint
         a.  概念
    b. 开启checkpoint
        c.  基本原理
第六课: Metrics 与监控 
1.  Metrics的种类
2.  Metrics的获取方式
a. Web Ui
b. Rest API
c. MetricReporter
3.  客户自己设置Metric指标方式
4.  监控和诊断:Metric和Druid 实时OLAP联合使用
a. Metric上报
b. Metric指标聚合
c. Metric的分类和格式定义
5. Druid查询和指标系统
a. Flink作业反压监控
b. Flink作业的推迟监控
c. 其余
6. Metric系统的内部实现
7. 生产环境中的案例分析 -- 通过指标来排查应用问题

第七课: Flink应用案例详情
1. 数据清洗:map/flatmap等
2. 监控告警系统
a. 数据拉平
b. 基础窗口计算等
3. 线上经营系统
4. 风控系统    
第八课: Druid基本概念与架构设计 
1. Druid与OLAP VS Kylin、ES等
2. Druid与指标系统 VS 各种时序数据库
3. Druid特性
4. 基本架构:角色节点与基本职责
a.  角色行为
b. 角色暴露的API
5. 基本架构:外部依赖
a. MySQL数据结构
b. ZK数据结构
c. HDFS数据结构
       
第九课: Druid数据写入与查询 
1. 数据流向与存储格式
a. 数据写入流程
b. 存储与索引格式
2. 实时数据写入
a. Firehose
b. Realtime Node
c. Index-Service原理详情
d. Tranquility原理详情
e. Kafka-index-service原理
3. 离线数据写入
a. Indexer
 b. MR Indexer 
4. 查询模式与查询类型详情
第十课: Druid实践详情
  1. 容错设计
2. 指标监控
  a. 基于Graphite搭建指标监控系统
b. 重要的指标项
3. 运维实践
a. 数据修复
b. 集群更新实践
c. Segment元数据管理
d. JVM调优
c. 资源隔离

 

 

第二套目录:

Flink入门及实战
讲述了Flink实时框架的基本操作使用以及案例实战开发。通过本课程的教学,使学生既能学习Flink的理论知识,也能掌握Flink的实战内容。为后期工作中的实时解决业务提供多一种技术选择。
本套课程基于Flink188bet下载版本V1.6.1,基于java代码 scala代码讲解。
1:Flink基本原理及应用场景分析
2:Flink vs Storm vs SparkStreaming
3:Flink案例开发需求分析
4:滑动窗口单词计数-java代码实现
5:滑动窗口单词计数-scala代码实现
6:batch批解决-java代码实现
7:batch批解决-scala代码实现
8:Flink streaming和Batch代码层面的使用区别
9:Flink local集群安装以及集群代码提交执行
10:Flink standalone集群安装部署
11:Flink on yarn的两种方式
12:Flink on yarn内部实现
13:Flink standalone集群HA配置
14:如何处理集群启动失败的问题
15:Flink on yarn集群HA配置
16:Flink scala shell代码调试

Flink入门及实战(下)-课程安排 
1:课程内容详情
2:DataStreamAPI之source讲解-(java代码)
3:DataStreamAPI之自己设置source-1-(java代码)
4:DataStreamAPI之自己设置source-2-(java代码)
5:DataStreamAPI之transformation-(java代码)
6:DataStreamAPI之partition-(java代码)
7:DataStreamAPI之sink-(java代码)
8:DataStreamAPI之source-(scala代码)
9:DataStreamAPI之transformation-(scala代码)
10:DataStreamAPI之partition-(scala代码)
11:DataStreamAPI之sink-(scala代码)
12:DataSetAPI之transformation-1-(java代码)
13:DataSetAPI之transformation-2-(java代码)
14:DataSetAPI之partition-(java代码)
15:DataSetAPI之transformation-1-(scala代码)
16:DataSetAPI之transformation-2-(scala代码)
17:TableApi简介 Flink支持的dataType和序列化
18:Flink Broadcast广播变量-(java代码)
19:Flink Broadcast广播变量-(scala代码)
20:Flink Accumulators-Counters-(java代码)
21:Flink Accumulators-Counters-(scala代码)
22:Flink Distributed Cache-(java scala代码)
23:Flink state之keyedState分析
24:Flink state之operatorState分析
25:Flink checkPoint分析
26:Flink state backend详细分析
27:Flink state backend实战演示
28:Flink Restart Strategies(重启策略)分析
29:Flink 从checkpoint恢复数据
30:Flink savePoint的使用详解
31:Flink window详解
32:Flink time详情
33:Flink watermark详情
34:Flink watermark处理乱序数据-1
35:Flink watermark处理乱序数据-2
36:Flink parallelism并行度分析
37:Flink UI界面详情
38:Flink kafka-connector分析
39:Flink kafka-connector代码操作-(java代码)
 40:Flink kafka-connector代码操作-(scala代码)
41:Flink 生产环境配置详情
42:实战需求分析(数据清洗[实时ETL])
43:数据清洗[实时ETL]-java代码实现-1
44:数据清洗[实时ETL]-java代码实现-2
45:数据清洗[实时ETL]-java代码提交集群运行
46:数据清洗[实时ETL]-把任务提交命令封装成脚本
47:数据清洗[实时ETL]-scala代码实现
48:实战需求分析(数据报表)
49:数据报表-java代码实现-1
50:数据报表-java代码实现-2
51:数据报表-es和kibana的安装
52:数据报表-运行任务
53:数据报表-执行脚本封装
54:数据报表-scala代码实现
55:项目代码地址

 

第三套目录(赠送的,只有视频,没有资料):

01.flink详情.mp4

02.flink-无界数据集-有界数据集.mp4

03.flink-两种执行模型.mp4

04.flink-特点.mp4

05.flink-特点2.mp4

06.flink-流计算模型-有界数据集解决.mp4

07.flink-从下到上的架构层次说明.mp4

08.flink-datasource-flink-datasink结构.mp4

09.flink-总结.mp4

10.flink-体验.mp4

11.flink-体验-下载flink.mp4

12.flink-体验-解压flink.mp4

13.启动flink本地集群脚本-验证启动能否成功.mp4

14.flink-体验-启动webui查看flink状态.mp4

15.flink-编写java版wordcount程序.mp4

16.flink集群运行模式-从IDEA中导出jar包.mp4

17.检查flink集群运行状况-传递jar到centos.mp4

18.启动centos的nc服务器地址-端口指定9999.mp4

19.flink程序运行-执行结果查看-注意事项.mp4

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  • 交易规则


  • 发货方式


  • 自动:在特色服务中标有自动发货的商品,拍下后,源码类 软件类 商品会在订单详情页显示来自卖家的商品下载链接,点卡类 商品会在订单详情直接显示卡号密码。

    手动:未标有自动发货的的商品,付款后,商品卖家会收到平台的188bet手机版短信、邮件提醒,卖家会尽快为您发货,如卖家长时间未发货,买家也可通过订单上的QQ或电话主动联系卖家。


  • 退款说明


  • 1、源码类:商品详情(含标题)与实际源码不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、功能不能正常使用等)!有演示站时,与实际源码不一致的(但描述中有"不保证完全一样、可能有少许偏差"类似显著公告的除外);

  • 2、:未达到卖家描述标准的;

    3、点卡软件所售点卡软件无法使用的;

  • 3、发货:手动发货商品,在卖家未发货前就申请了退款的;

    4、服务:卖家不提供承诺的售后服务的;(双方提前有商定和描述中有显著声明的除外)

    5、其他:如商品或服务有质量方面的硬性常规问题的。未符合详情及卖家承诺的。

  • 注:符合上述任一情况的,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品,卖家无法修改描述!


  • 注意事项


  • 1、在付款前,双方在QQ上所商定的内容,也是纠纷评判依据(商定与商品描述冲突时,以商定为准);

    2、源码商品,同时有网站演示与商品详情图片演示,且网站演示与商品详情图片演示不一致的,默认按商品详情图片演示作为纠纷评判依据(卖家有特别声明或有额外商定的除外);

  • 3、点卡软件商品,默认按商品详情作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);

  • 4、商品,默认按商品详情作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);

    5、在有"正当退款原因和依据"的前提下,写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;

    6、虽然交易产生纠纷的几率很小,卖家也肯定会给买家最完善的服务!但请买卖双方尽量保留如聊天记录这样的重要信息,以防产生纠纷时便于送吗网快速介入处理。


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