lexuecode Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发课程介绍
本课程带你从零开始，原理出发，围绕实际项目案例，全面讲解Flink开发核心技能，引入ClickHouse，整合Flink搭建企业级大数据实时分析应用，搭建Flink完整知识体系，实战企业级大数据项目，快速提升实际问题解决能力，逐步深入，直通企业面试题，轻松达到Flink中级开发水平
适宜人群：
1. 大数据领域从业者或想转型大数据开发的工程师
2. 想彻底学习Flink框架的小伙伴
技术储备要求：
Java、Linux基本命令使用
Hadoop基本命令使用
技术参数：
JDK: 1.8 Mavem：3.6.3 Hadoop: 3.2.2
Kafka：2.5.0 Flink：1.12 ClickHouse：21.4.5.46
Canal：1.1.4 Redis：5.x
Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发课程目录
├── 第1章 Flink认知篇 试看/
│ ├── 1-1 课前须知，这里有你需要了解得一切_.mp4
│ ├── 1-2 课程目录_.mp4
│ ├── 1-3 业界大数据分布式计算框架_.mp4
│ ├── 1-4 初识Flink_.mp4
│ ├── 1-5 什么是Flink_.mp4
│ └── 1-7 学习一个新框架的方法论_.mp4
├── 第2章 Flink本地开发快速上手篇 试看/
│ ├── 2-1 课程目录_.mp4
│ ├── 2-2 Maven部署_.mp4
│ ├── 2-3 IDEA社区版和旗舰版区别_.mp4
│ ├── 2-4 基于官方提供的命令来构建Flink项目_.mp4
│ ├── 2-5 基于IDEA构建多module的Flink项目_.mp4
│ ├── 2-6 Flink编程模型_.mp4
│ ├── 2-7 基于Flink开发第一个实时处理案例之需求分析_.mp4
│ ├── 2-8 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现一_.mp4
│ ├── 2-9 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现二_.mp4
│ ├── 2-10 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现三_.mp4
│ ├── 2-11 基于Flink开发第一个批处理案例之需求分析_.mp4
│ ├── 2-12 基于Flink开发第一个批处理案例之功能实现_.mp4
│ ├── 2-13 基于Flink开发第一个批处理案例之功能实现重构_.mp4
│ ├── 2-14 基于Flink编程套路总结_.mp4
│ └── 2-15 本章重难点总结_.mp4
├── 第3章 Flink部署篇/
│ ├── 3-1 课程目录_.mp4
│ ├── 3-3 Flink架构_.mp4
│ ├── 3-4 Flink部署_.mp4
│ ├── 3-5 Flink UI参数讲解_.mp4
│ ├── 3-6 通过命令行方式提交&展示&取消Flink作业_.mp4
│ ├── 3-7 通过UI方式提交&展示&取消Flink作业_.mp4
│ └── 3-8 关于并行度的补充_.mp4
├── 第4章 Flink实时处理核心API基础篇/
│ ├── 4-1 课程目录_.mp4
│ ├── 4-2 DataStream API概述_.mp4
│ ├── 4-3 StreamExecutionEnvironment详解_.mp4
│ ├── 4-4 Source概述_.mp4
│ ├── 4-5 Source API编程之Socket及并行度_.mp4
│ ├── 4-6 Source API编程之并行集合及并行度_.mp4
│ ├── 4-8 Source API编程之对接Kafka数据_.mp4
│ ├── 4-9 Transformation概述_.mp4
│ ├── 4-10 Transformation算子之map_.mp4
│ ├── 4-11 Transformation算子之filter_.mp4
│ ├── 4-12 Transformation算子之flatMap_.mp4
│ ├── 4-13 Transformation算子之keyBy_.mp4
│ ├── 4-14 Transformation算子之reduce_.mp4
│ ├── 4-15 Sink概述_.mp4
│ └── 4-16 Sink之print&printToErr及并行度_.mp4
├── 第5章 Flink实时处理核心API进阶篇 试看/
│ ├── 5-1 课程目录_.mp4
│ ├── 5-2 MapFunction&RichMapFunction认识_.mp4
│ ├── 5-3 通过RichMapFunction认识对应的生命周期方法_.mp4
│ ├── 5-4 SourceFunction代码层级_.mp4
│ ├── 5-5 自定义单并行度Source_.mp4
│ ├── 5-6 自定义多并行度Source_.mp4
│ ├── 5-7 自定义Source读取MySQL数据_.mp4
│ ├── 5-8 Transformation算子之union_.mp4
│ ├── 5-9 Transformation算子之connect_.mp4
│ ├── 5-10 Transformation算子之CoMapFunction_.mp4
│ ├── 5-11 Transformation算子之CoFlatMapFunction_.mp4
│ ├── 5-12 自定义分区器_.mp4
│ ├── 5-13 自定义MySQLSink功能实现_.mp4
│ ├── 5-14 自定义MySQLSink需求分析_.mp4
│ └── 5-15 RedisSink功能实现_.mp4
├── 第6章 【项目实战第一篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战/
│ ├── 6-1 课程目录_.mp4
│ ├── 6-2 同类产品分析_.mp4
│ ├── 6-3 项目架构_.mp4
│ ├── 6-4 项目子工程创建_.mp4
│ ├── 6-5 字段说明_.mp4
│ ├── 6-6 用户行为日志类定义_.mp4
│ ├── 6-7 功能一需求分析_.mp4
│ ├── 6-8 功能一实现之数据清洗_.mp4
│ ├── 6-9 功能一实现之统计分析_.mp4
│ ├── 6-10 功能一实现之统计结果入Redis_.mp4
│ ├── 6-11 功能一实现之拓展_.mp4
│ ├── 6-12 需求二之功能分析_.mp4
│ ├── 6-13 需求二之IP解析测试_.mp4
│ ├── 6-14 功能二实现之自定义UDF函数解析IP地址_.mp4
│ ├── 6-15 功能二实现之统计分析及入库_.mp4
│ ├── 6-16 需求二之异步IO补充_.mp4
│ ├── 6-17 前面两个需求可能会遇到的问题提炼_.mp4
│ └── 6-18 重难点总结_.mp4
├── 第7章 Flink时间语义及Window API篇/
│ ├── 7-1 课程目录_.mp4
│ ├── 7-2 时间三兄弟_.mp4
│ ├── 7-3 时间三兄弟举例解释_.mp4
│ ├── 7-4 初识Window_.mp4
│ ├── 7-5 Window分类_.mp4
│ ├── 7-6 Window Assigner_.mp4
│ ├── 7-7 滚动窗口_.mp4
│ ├── 7-8 滑动窗口_.mp4
│ ├── 7-9 会话窗口_.mp4
│ ├── 7-10 窗口生命周期_.mp4
│ ├── 7-11 基于ProcessingTime的Non-Keyed滚动窗口实战_.mp4
│ ├── 7-12 基于ProcessingTime的Keyed滚动窗口实战_.mp4
│ ├── 7-13 WindowFunction概述_.mp4
│ ├── 7-14 WindowFunction之ReduceFunction实战_.mp4
│ ├── 7-15 WindowFunction补充_.mp4
│ ├── 7-16 WindowFunction之ProcessWindowFunction实战_.mp4
│ └── 7-17 重难点总结_.mp4
├── 第8章 Flink Watermark/
│ ├── 8-1 课程目录_.mp4
│ ├── 8-2 Watermark概述_.mp4
│ ├── 8-3 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之没有延迟_.mp4
│ ├── 8-4 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之有延迟_.mp4
│ ├── 8-5 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之延迟数据丢失_.mp4
│ ├── 8-6 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之捕获到延迟数据_.mp4
│ └── 8-7 重难点总结_.mp4
├── 第9章 Flink状态管理篇/
│ ├── 9-1 课程目录.mp4
│ ├── 9-2 状态能为什么带来什么.mp4
│ ├── 9-3 State分类.mp4
│ ├── 9-4 使用ValueState完成求平均数功能.mp4
│ ├── 9-5 使用MapState完成求平均数功能.mp4
│ ├── 9-6 Flink Checkpoint机制.mp4
│ ├── 9-7 Flink应用程序中开启checkpoint.mp4
│ ├── 9-8 Restart Strategy.mp4
│ ├── 9-9 Checkpoint整合重启策略功能测试screenflow.mp4
│ ├── 9-10 Checkpoint整合重启策略及状态功能测试screenflow.mp4
│ ├── 9-11 Flink StateBackend.mp4
│ ├── 9-12 Flink StateBackend之MemoryStateBackend.mp4
│ ├── 9-13 Flink StateBackend之FsStateBackend.mp4
│ ├── 9-14 Flink StateBackend之RocksDBStateBackend.mp4
│ ├── 9-15 FsStateBackend 本地文件系统功能测试.mp4
│ ├── 9-16 ExternalizedCheckpointCleanup在生产上的使用.mp4
│ ├── 9-17 FsStateBackend HDFS功能测试.mp4
│ ├── 9-18 Checkpoint全流程测试之Flink UI操作.mp4
│ ├── 9-19 Checkpoint全流程测试之命令行操作.mp4
│ ├── 9-20 Checkpoint小结.mp4
│ ├── 9-21 Savepoints.mp4
│ └── 9-22 重难点总结.mp4
├── 第10章 【项目实战第二篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战/
│ ├── 10-1.mp4
│ ├── 10-2 功能一之需求分析.mp4
│ ├── 10-3 功能一之实现01.mp4
│ ├── 10-4 功能一之实现02.mp4
│ ├── 10-5 功能一之实现03.mp4
│ ├── 10-6 功能二之需求分析.mp4
│ ├── 10-7 功能二之实现01.mp4
│ ├── 10-8 功能二之实现02.mp4
│ └── 10-9 重难点总结.mp4
├── 第11章 【项目实战第三篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战/
│ ├── 11-1 课程目录.mp4
│ ├── 11-2 Flink对接Kafka数据入门.mp4
│ ├── 11-3 Flink整合Kafka代码开发.mp4
│ ├── 11-4 参数配置化并读取.mp4
│ ├── 11-5 Flink对接Kafka完整参数配置开发.mp4
│ ├── 11-6 Flink对接Kafka数据封装V1版本.mp4
│ ├── 11-7 Flink对接Kafka数据封装V2版本.mp4
│ ├── 11-8 Flink对接Kafka数据封装V3版本.mp4
│ ├── 11-9 Flink对接Kafka数据分析结果入Redis.mp4
│ ├── 11-10 Flink ExactlyOnce图解.mp4
│ └── 11-11 Flink两阶段提交.mp4
├── 第12章 初识ClickHouse/
│ ├── 12-1 课程目录.mp4
│ ├── 12-2 背景需求.mp4
│ ├── 12-3 初识ClickHouse.mp4
│ ├── 12-4 ClickHouse部署及快速入门.mp4
│ ├── 12-5 ClickHouse常用参数讲解.mp4
│ ├── 12-6 数据类型之Int和Float.mp4
│ ├── 12-7 数据类型之Decimal.mp4
│ ├── 12-8 数据类型之Bool.mp4
│ ├── 12-9 数据类型之String&FixedString&UUID.mp4
│ ├── 12-10 数据类型之Date&DateTime&DateTime64.mp4
│ ├── 12-11 数据类型之Array.mp4
│ ├── 12-12 数据类型之Tuple.mp4
│ ├── 12-13 数据类型之Nested.mp4
│ ├── 12-14 数据库和表创建语法及数据库引擎.mp4
│ ├── 12-15 初识表引擎.mp4
│ ├── 12-16 表引擎之TinyLog.mp4
│ ├── 12-17 表引擎之StripeLog.mp4
│ ├── 12-18 表引擎之Log.mp4
│ ├── 12-19 ClickHouse整合MySQL.mp4
│ └── 12-20 ClickHouse API编程.mp4
└── 第13章 【项目实战终极篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战/
├── 13-1 课程目录.mp4
├── 13-2 现存问题描述及分析.mp4
├── 13-3 ReplacingMergeTree引擎的用法.mp4
├── 13-4 CH表如何设计.mp4
├── 13-5 CH ID生成策略.mp4
├── 13-6 Flink整合CH插入数据.mp4
├── 13-7 使用Flink进行数据清洗.mp4
├── 13-8 Flink清洗后的数据落地到CH并进行各种维度的统计分析.mp4
├── 13-9 全流程服务器测试.mp4
├── 13-10 引入CEP.mp4
├── 13-11 CEP模式概述.mp4
├── 13-12 CEP功能开发.mp4
├── 13-13 CEP功能测试.mp4
└── 13-14 前端UI展示.mp4
├── 第14章 Flink DataSet篇/
│ ├── 14-1 课程目录.mp4
│ ├── 14-2 Flink批处理概述.mp4
│ ├── 14-3 对接数据源为csv格式的数据.mp4
│ ├── 14-4 对接数据源为压缩后的数据.mp4
│ ├── 14-5 对接数据源为子目录的数据.mp4
│ ├── 14-6 Transformation之map.mp4
│ ├── 14-7 Transformation之mapPartition.mp4
│ ├── 14-8 Transformation之distinct.mp4
│ ├── 14-9 Transformation之first-n.mp4
│ ├── 14-10 Sink.mp4
│ ├── 14-11 Flink中分布式缓存的使用.mp4
│ ├── 14-12 Flink中计数器的使用.mp4
│ └── 14-13 重难点总结.mp4
└── 第15章 Flink Table&SQL API篇 /
├── 15-1 课程目录.mp4
├── 15-2 Flink Table API&SQL概述.mp4
├── 15-3 Flink Table API&SQL编程模型.mp4
├── 15-4 Flink SQL整合DataStream编程.mp4
├── 15-5 Flink Table API整合DataStream编程.mp4
├── 15-6 Flink Table API整合DataStream编程toRetractStream使用.mp4
├── 15-7 动态表和连续查询.mp4
├── 15-8 图解连续查询.mp4
├── 15-9 Table转Stream的方式.mp4
├── 15-10 Flink Table API&SQL Connector概述.mp4
├── 15-11 Flink Table API&SQL FileSystem Connector读取数据.mp4
├── 15-12 Flink Table API&SQL FileSystem Connector写出数据.mp4
├── 15-13 Flink Table API结合Window及EventTime编程.mp4
├── 15-14 Flink SQL结合Window及EventTime编程.mp4
├── 15-15 Flink UDF函数概述.mp4
├── 15-16 Flink UDF函数编程实战.mp4
└── 15-17 重难点总结@乐学编程网lexuecode.com.mp4
├── 第16章 Flink版本升级篇/
│ ├── 16-1 课程目录.mp4
│ ├── 16-2 开发环境准备.mp4
│ ├── 16-3 老版本keyBy的用法.mp4
│ ├── 16-4 新版本keyBy的用法.mp4
│ ├── 16-5 老版本WM的用法.mp4
│ ├── 16-6 新版本WM的用法.mp4
│ ├── 16-7 新老版本Table API&SQL整合WM的用法.mp4
│ └── 16-8 Flink on YARN运行及升级.mp4
├── 第17章 【拓展】基于Flink构建实时数仓项目实战/
│ ├── 17-1 课程目录.mp4
│ ├── 17-2 实时数仓架构及分层.mp4
│ ├── 17-3 认识Canal.mp4
│ ├── 17-4 Canal对接Kafka联调.mp4
│ ├── 17-5 使用TCP方式拉取Canal数据.mp4
│ ├── 17-6 双流JOIN设计思路.mp4
│ ├── 17-7 双流JOIN实现之对接数据.mp4
│ ├── 17-8 双流JOIN实现之设置WM.mp4
│ ├── 17-9 双流JOIN实现之JOIN实现.mp4
│ ├── 17-10 双流JOIN实现之未关联上的数据处理方案.mp4
│ └── 17-11 实时数仓数据流转&命名规范.mp4
├── 第18章 总结和展望/
│ └── 18-1 课程总结和回顾.mp4
├── 第19章【2022持续升级】Flink CDC编程实战/
│ ├── 19-1 课程目录@乐学编程网lexuecode.com.mp4
│ ├── 19-2 针对现存问题进行分析引出CDC.mp4
│ ├── 19-3 认识Flink CDC.mp4
│ ├── 19-4 开发之前的准备工作.mp4
│ ├── 19-5 基于DataStream API的Flink CDC编程实战.mp4
│ ├── 19-6 监听多表实战.mp4
│ ├── 19-7 StartupOptions选项讲解.mp4
│ ├── 19-8 反序列化概述.mp4
│ ├── 19-9 自定义反序列化器开发.mp4
│ ├── 19-10 Flink CDC整合Checkpoint保证一次性语义.mp4
│ ├── 19-11 Flink CDC版本调整.mp4
│ ├── 19-12 Flink CDC对接Table&SQL API实战.mp4
│ ├── 19-13 Flink CDC对接Table&SQL API选项参数.mp4
│ ├── 19-14 两种实现方式对比.mp4
│ └── 19-15 Flink CDC总结及扩展.mp4
└── 资料/
资源目录截图：
