Flink大数据高级教程:一线大厂实战解析与案例分享
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更新于2024-08-05
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"该资源是一线大厂级的Flink大数据高级编程与案例实操课程,包括Flink运行架构的实战内容。课程资料包括Java和Scala两种语言版本的笔记,Flink Java和Scala代码示例,以及相关的大数据工具和数据文件。提供了Flink 1.10.0的二进制包,Flink相关的Hadoop阴影Jar,Kafka 2.1.0,以及一些用于实验的数据文件,如AdClickLog.csv、apache.log等。此外,还提供了百度网盘的下载链接以及备用的紫轩技术论坛获取链接。"
Flink作为大数据处理领域的重要工具,是实时流处理的首选框架。本课程旨在深入讲解Flink在大数据领域的应用,主要涉及以下知识点:
1. **Flink核心概念**:理解Flink的DataStream和DataSet API,了解Flink的事件时间处理机制,以及如何定义窗口(window)进行数据分组。
2. **Flink运行架构**:探讨Flink的JobManager和TaskManager的角色,理解并行度(parallelism)的概念,以及如何设置和调整作业的并行度以优化性能。
3. **Flink编程模型**:学习如何使用Java和Scala编写Flink程序,包括Source、Transformation(如map、filter、join)和Sink的使用,以及如何定义自定义的转换操作。
4. **状态管理和检查点**:理解Flink的状态持久化机制,学习如何配置和使用检查点以实现容错和状态恢复。
5. **数据连接与交互**:通过Kafka的集成,学习如何在Flink中读写Kafka topic,实现数据的实时摄入和产出。
6. **数据源与数据模拟**:使用提供的数据文件,如UserBehavior.csv等,进行实际的案例操作,模拟用户点击、登录、订单等业务场景。
7. **故障恢复与流处理保证**:深入理解Flink的Exactly-once语义,以及如何在出现故障时恢复作业。
8. **性能优化**:学习如何分析和调优Flink作业的性能,包括网络带宽、内存管理以及任务调度等方面。
9. **实战项目**:通过实际的项目案例,如基于Flink构建实时推荐系统或实时日志分析系统,将理论知识应用于实践中。
本课程的配套代码示例将帮助学员更好地理解Flink的编程模型,而提供的大数据工具和数据集则为实践提供了便利。通过学习,学员能够掌握大厂级别的Flink编程技能,并具备解决实际问题的能力。如果遇到下载链接失效的问题,可以通过紫轩技术论坛获取最新的资源链接。
2023-10-11 上传
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2021-10-01 上传
你那里也下雪了吧
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