TA的每日心情 | 开心 2024-9-19 21:14 |
---|
签到天数: 757 天 [LV.10]以坛为家III
管理员
- 积分
- 1312677
|
资源详情
Flink作为全新一代的数据计算引擎,在数据处理方面有非常多的优势,也是就让数据会有更有价值。Flink是一个针对流数据和批数据的分布式处理引擎,代码主要是由
Java实现,部分代码是Scala。它可以处理有界的批量数据集、也可以处理无界的实时数据集。对Flink
而言,其所要处理的主要场景就是流数据,批数据只是流数据的一个极限特例而已,所以Flink也是一款真正的流批统一的计算引擎。
===============课程目录===============
├─1-10 DataStream之算子操作-scala.mp4
├─1-11DataStream之partition-scala.mp4
├─1-12 DataStream之sink-scala.mp4
├─1-2 Flink基本原理及应用场景分析.mp4
├─1-2 课程内容介绍.mp4
├─1-3 DataStream之source讲解-java.mp4
├─1-3 FlinkvsStormvsSparkStream.mp4
├─1-4 DataStream之自定义source-1.mp4
├─1-5 DataStream之自定义source-2.mp4
├─1-6 DataStream之算子操作-java.mp4
├─1-7 DataStream之partition-java.mp4
├─1-8 DataStream之sink-java.mp4
├─1-9 DataStream之source-scala.mp4
├─10-1 FlinkUI界面介绍.mp4
├─11-1Flinkkafka-connector分析.mp4
├─11-2kafka-connector代码操作-java.mp4
├─11-3kafka-connector代码操作-scala.mp4
├─12-1Flink生产环境配置介绍.mp4
├─13-1实战需求分析(数据清洗[实时ETL]).mp4
├─13-10数据报表-es和kibana的安装.mp4
├─13-11数据报表-运行任务.mp4
├─13-12数据报表-执行脚本封装.mp4
├─13-13数据报表-scala代码实现.mp4
├─13-2数据清洗[实时ETL]-java代码实现-1.mp4
├─13-2数据清洗[实时ETL]-java代码实现-2.mp4
├─13-4数据清洗[实时ETL]-java代码提交集群运行.mp4
├─13-5数据清洗[实时ETL]-把任务提交命令封装成脚本.mp4
├─13-6 数据清洗[实时ETL]-scala代码实现.mp4
├─13-7实战需求分析(数据报表).mp4
├─13-8数据报表-java代码实现-1.mp4
├─13-9数据报表-java代码实现-2.mp4
├─2-1 DataSet之算子操作-java-1.mp4
├─2-1 Flink案例开发需求分析.mp4
├─2-2滑动窗口单词计数-java代码实现.mp4
├─2-2 DataSet之算子操作-java-2.mp4
├─2-3 DataSet之partition-java.mp4
├─2-3 滑动窗口单词计数-scala代码实现.mp4
├─2-4 DataSet之算子操作-scala-1.mp4
├─2-5 DataSet之算子操作-scala-2.mp4
├─3-1 batch批处理-java代码实现.mp4
├─3-1 Flink支持的dataType和序列化.mp4
├─3-2 batch批处理-scala代码实现.mp4
├─3-3 Flinkstreaming和Batch代码层面的使用.mp4
├─4-1 FlinkBroadcast广播变量-(java代码).mp4
├─4-1 Flinklocal集群安装以及集群代码提交执行.mp4
├─4-2 FlinkBroadcast广播变量-(scala代码).mp4
├─4-2 Flinkstandalone集群安装部署.mp4
├─4-3 Flinkonyarn的两种方式.mp4
├─4-4 Flinkonyarn内部实现.mp4
├─5-1 FlinkCounters-java代码.mp4
├─5-1 Flinkstandalone集群HA配置.mp4
├─5-2 FlinkCounters-scala代码.mp4
├─5-2 如何解决集群启动失败的问题.mp4
├─5-3 Flinkonyarn集群HA配置.mp4
├─6-1 FlinkDistributedCache.mp4
├─6-1 Flinkscalashell代码调试.mp4
├─7-1 state之keyedState分析.mp4
├─7-2 state之operatorState分析.mp4
├─7-3 FlinkcheckPoint分析.mp4
├─7-4 Flinkstatebackend详细分析.mp4
├─7-5 Flinkstatebackend实战演示.mp4
├─7-6 Flink重启策略分析.mp4
├─7-7 Flink从checkpoint恢复数据.mp4
├─7-8 FlinksavePoint的使用详解.mp4
├─8-1FlinkWindow详解.mp4
├─8-2Flinktime介绍.mp4
├─8-3FlinkWaternakr介绍.mp4
├─8-4FlinkWaternak解决乱序数据.mp4
├─8-5FlinkWaternak解决乱序数据.mp4
├─9-1Flinkparalleism并行度分析.mp4
├─createIndex.sh
├─elasticsearch安装步骤.txt
├─EventTime和Watermarks案例分析.pdf
├─Flink HA配置指南-V1.6.1.pdf
├─flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz
├─FlinkExample-master.zip
├─Flink入门及实战-上.pptx
├─Flink入门及实战-下.pptx
├─Flink集群安装部署.txt
├─hadoop-2.7.5.tar.gz
├─kafkaProducer.java
├─kafkaProducerDataReport.java
├─kibana安装步骤.txt
├─log4j.properties
├─zookeeper-3.4.9.tar.gz
├─处理模型.png
├─滑动窗口统计.png
|
|