第1章 初识Flink

• 了解Flink是什么，Flink应用程序运行的多样化，对比业界常用的流处理框架，Flink的发展趋势，Flink生态圈，Flink应用场景及Flink如何进行高效的Flink学习。
•  1-1 课程导学
•  1-2 ***学前必读***（助你平稳踩坑，畅学无忧，课程学习与解决问题指南）
•  1-3 课程目录
•  1-4 Flink概述
•  1-5 Flink Layered API
•  1-6 Flink运行多样化
•  1-7 业界流处理框架对比
•  1-8 Flink Use Cases
•  1-9 Flink发展趋势
•  1-10 如何以正确的姿势来学习Flink

第2章 快速上手开发第一个Flink应用程序

• 动手搭建Flink的开发环境，快速使用Java和Scala语言开发第一个基于Flink的批处理和流式处理的应用程序。
•  2-1 课程目录
•  2-2 开发环境准备之JDK安装
•  2-3 开发环境准备之Maven安装
•  2-4 开发环境准备之IDEA安装
•  2-5 Flink批处理应用开发之需求描述
•  2-6 Flink批处理应用Java开发之环境准备
•  2-7 Flink批处理应用开发之八股文编程
•  2-8 Flink批处理应用Java开发之功能实现
•  2-9 Flink批处理应用Scala开发之环境准备
•  2-10 Flink批处理应用Scala开发之功能实现
•  2-11 使用Java和Scala开发Flink应用程序对比
•  2-12 Flink实时处理应用Java开发之功能实现
•  2-13 Flink实时处理应用Java开发之代码重构
•  2-14 Flink实时处理应用Scala开发之代码重构
•  2-15 开发过程中依赖的注意事项

第3章 编程模型及核心概念

• 掌握Flink的核心概念及编程模型，如何在编程中执行key及转换函数，Flink支持的数据类型。
•  3-1 课程目录
•  3-2 核心概念概述
•  3-3 DataSet和DataStream
•  3-4 Flink编程模型
•  3-5 延迟执行
•  3-6 指定key之Tuple
•  3-7 指定key之字段表达式
•  3-8 指定key之key选择器函数
•  3-9 指定转换函数
•  3-10 Flink支持的数据类型

第4章 DataSet API编程

• 掌握Flink批处理开发的DataSet API的编程，包括数据源、转换函数、Sink、计数器以及分布式缓存的编程。
•  4-1 课程目录
•  4-2 DataSet API开发概述
•  4-3 Flink综合Java和Scala开发的项目构建creenflow
•  4-4 Data Source宏观概述
•  4-5 从集合创建DataSet之Scala实现
•  4-6 从集合创建DataSet之Java实现
•  4-7 从文件或者文件夹创建DataSet之Scala实现
•  4-8 从文件或者文件夹创建DataSet之Java实现
•  4-9 从csv文件创建Dataset之Scala实现
•  4-10 从递归文件夹的内容创建DataSet之Scala实现
•  4-11 从压缩文件中创建DataSet之Scala实现
•  4-12 Transformation概述
•  4-13 Transformation函数map之Scala实现
•  4-14 Transformation函数map之Java实现
•  4-15 Transformation函数filter之Scala实现
•  4-16 Transformation函数filter之Java实现
•  4-17 Transformation函数mapPartition之Scala实现
•  4-18 Transformation函数mapPartition之Java实现
•  4-19 Transformation函数first之Scala实现
•  4-20 Transformation函数first之Java实现
•  4-21 Transformation函数flatMap之Scala实现
•  4-22 Transformation函数flatMap之Java实现
•  4-23 Transformation函数distinct之Scala和Java实现
•  4-24 Transformation函数join之Scala实现
•  4-25 Transformation函数outerJoin之Scala实现
•  4-26 Transformation函数join之Java实现
•  4-27 Transformation函数outerJoin之Java实现
•  4-28 Transformation函数cross之Scala实现
•  4-29 Transformation函数cross之Java实现
•  4-30 Transformation小结
•  4-31 Sink函数Scala实现
•  4-32 Sink函数Java实现
•  4-33 通过案例引入Flink的计数器
•  4-34 基于Flink编程的计时器之Scala实现
•  4-35 基于Flink编程的计时器之Java实现
•  4-36 基于Flink的分布式缓存功能的Scala实现
•  4-37 基于Flink的分布式缓存功能的Java实现
•  4-38 本章节小结及作业

第5章 DataStream API编程

• 掌握Flink流处理开发的DataStream API的编程，包括数据源、转换函数、Sink的用法，以及如何自定义数据源和自定义Sink的实现。
•  5-1 DataStream API编程概述
•  5-2 从Socket创建DataStream之Java实现
•  5-3 从Socket创建DataStream之Scala实现
•  5-4 自定义数据源方式SourceFunction之Scala实现
•  5-5 自定义数据源方式ParallelSourceFunction之Scala实现
•  5-6 自定义数据源方式RichParallelSourceFunction之Scala实现
•  5-7 自定义数据源方式之Java实现
•  5-8 Transformation函数map和filter之Scala实现
•  5-9 Transformation函数map和filter之Java实现
•  5-10 Transformation函数union之Scala和Java实现
•  5-11 Transformation函数split和select之Scala实现
•  5-12 Transformation函数split和select之Java实现
•  5-13 自定义Sink之需求描述及表创建
•  5-14 自定义Sink之功能测试
•  5-15 DataStream API开发小结

第6章 Flink Table API & SQL编程

• 了解Flink中统一编程模式的编程Table API以及SQL API的开发及使用。
•  6-1 课程目录
•  6-2 什么是Flink关系型API
•  6-3 Table API&SQL概述
•  6-4 使用Scala完成Table API&SQL功能的开发
•  6-5 使用Java完成Table API&SQL功能的开发
•  6-6 Table API&SQL其他功能介绍

第7章 Flink中的Time及Windows的使用

• 掌握Flink中三种常用的Time处理方式，掌握Flink中滚动窗口以及滑动窗口的使用，了解Flink中的watermark。
•  7-1 课程目录
•  7-2 Processing Time详解
•  7-3 Event Time详解
•  7-4 Ingestion Time详解
•  7-5 如何在Flink中指定Time的类型
•  7-6 Windows概述
•  7-7 Window Assigners详解
•  7-8 基于Time和Count的Windows
•  7-9 Tumbling Windows详解及Scala编程
•  7-10 Tumbling Windows Java编程
•  7-11 Sliding Windows详解及Scala编程
•  7-12 Window Functions之ReduceFunction的Scala实现
•  7-13 Window Functions之ReduceFunction的Java实现
•  7-14 Window Functions之ProcessWindowFunction的Java实现
•  7-15 作业--Window Functions之ProcessWindowFunction的Scala实现
•  7-16 Flink watermark概述

第8章 Flink Connectors

• 了解Flink中常用的Connector有哪些，了解HDFS Connector的用户，掌握Flink和Kafka对接的Connnector用法。
•  8-1 课程目录
•  8-2 Connectors概述
•  8-3 HDFS Connector的使用
•  8-4 Kafka Connector概述
•  8-5 OOTB环境的使用
•  8-6 ZooKeeper部署
•  8-7 Kafka部署及测试
•  8-8 Flink对接Kafka作为Source使用
•  8-9 Flink对接Kafka作为Sink使用
•  8-10 作业
•  8-11 Flink整合Kafka的offset管理及EXACTLY_ONCE语义
•  8-12 Flink整合Kafka的checkpoint常用参数设置梳理

第9章 Flink部署及作业提交

• 掌握Flink的local、standalone、yarn模式的部署，如何提交Flink作业进行运行，熟悉Flink中常用的配置参数，掌握Flink cli的用法。
•  9-1 课程目录
•  9-2 Flink部署准备及源码编译
•  9-3 单机模式部署及代码提交测试
•  9-4 Flink Standalone模式部署及参数详解
•  9-5 Hadoop集群快速搭建
•  9-6 Flink on YARN两种方式
•  9-7 Flink on YARN第一种模式实操
•  9-8 Flink on YARN第二种模式实操
•  9-9 Flink on YARN作业
•  9-10 如何查找需要配置的Flink参数及UI对应关系介绍
•  9-11 Flink Scala Shell的使用
•  9-12 本章作业

第10章 Flink监控及调优

• 掌握Flink的常用监控方式以及调优策略。
•  10-1 课程目录
•  10-2 HistoryServer概述及配置
•  10-3 HistoryServer的使用
•  10-4 HistoryServer REST API使用
•  10-5 Monitoring REST API
•  10-6 Flink Metrics
•  10-7 Flink常用优化策略

第11章 基于Flink的互联网直播平台日志分析项目实战

• 掌握基于Flink的大数据项目的开发流程、处理流程及架构分析，根据需求进行功能的实现，涉及到基于Flink的实时数据清洗、业务统计、可视化展示等流程。
•  11-1 课程目录
•  11-2 项目背景
•  11-3 项目功能需求描述
•  11-4 项目架构
•  11-5 Mock数据之Kafka生产者代码主流程开发
•  11-6 Mock数据之Kafka生产者代码日志生产开发
•  11-7 使用Flink消费Kafka生产的数据
•  11-8 使用Flink完成实时日志清洗功能开发
•  11-9 数据清洗过程中添加业务逻辑条件的过滤
•  11-10 Flink中Watermark的定义及使用
•  11-11 WindowFunction业务逻辑的实现
•  11-12 ES部署
•  11-13 Kibana部署
•  11-14 统计分析数据写入ES并通过Kibana展示出来
•  11-15 通过Kibana图形化展示ES中存储的结果
•  11-16 第一个功能作业
•  11-17 功能二需求及数据准备
•  11-18 自定义MySQL数据源读取
•  11-19 完成两个流关联的数据清洗功能
•  11-20 本章节总结

第12章 Flink版本升级

• 掌握Flink应用程序的版本升级，Flink环境的升级。
•  12-1 课程目录
•  12-2 Flink版本升级概述
•  12-3 Flink部署包升级及工程依赖的Flink版本升级
•  12-4 将升级后的代码运行到升级后的Flink上去

第13章 （讨论群内直播内容分享）Flink读取HBase

• Flink作为业界最火热的计算引擎，HBase作为业界最流行的NoSQL数据库，本次课将讲解如何使用Flink高效的对HBase数据库进行数据的存取。
•  13-1 本章节概述
•  13-2 HBase部署
•  13-3 Flink读写操作API
•  13-4 Flink读写HBase依赖讲解
•  13-5 Flink写数据到HBase准备工作
•  13-6 Flink写数据到HBase功能开发
•  13-7 Flink写数据到HBase功能测试及小问题修复
•  13-8 Flink读取HBase功能开发
•  13-9 正确的学习姿势分享

第14章 Flink Table API&SQL编程

• 在本章中，将带领大家学习Flink中Table API&SQL的核心概念，DataStream/DataSet整合Table API&SQL进行开发，掌握流式SQL处理中的动态表和持续处理，并完成到1.9版本的升级。
•  14-1 课程目录 
•  14-2 Flink升级到1.9版本 
•  14-3 Table API&SQL概述 
•  14-4 思考题 
•  14-5 加入Table API&SQL开发所需要的依赖 
•  14-6 概念及通用API 
•  14-7 DataStream整合SQL实战 
•  14-8 DataSet整合SQL实战 
•  14-9 DataSet整合Table API实战 
•  14-10 流数据上的关系查询 
•  14-11 动态表和持续查询 
•  14-12 Append only模式 
•  14-13 Retract模式 
•  14-14 Table API实战 

第15章 Flink1.10新特性分析及版本升级

• 本章中，将带领大家分析社区最新发布的Flink1.10版本中包含的新特性、改进点，让小伙伴们知晓新版本中所包含的内容，并将我们的项目升级到最新版本，结合代码对比新老版本的API所发生的变化。
•  15-1 课程目录 
•  15-2 Flink1.10新特性概述 
•  15-3 Flink新特性之内存管理及配置优化 
•  15-4 Flink新特性之统一的作业提交逻辑 
•  15-5 Flink新特性之原生Kubernetes集成 
•  15-6 Flink新特性之Table API&SQL 
•  15-7 Flink新特性之PyFlink与其他的重要变化 
•  15-8 小彩蛋 
•  15-9 Flink升级到1.10版本- 

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