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('Flink大数据实时计算系统实践',),全套视频教程学习资料通过百度云网盘下载

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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2021-4-28 04:19:17 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

    资源详情


    课程简介:
    rntttt本次的课程主要包括三大部分:
    rntttt1.Flink基本原理概述。指导学员了解并掌握Flink使用过程中设计到的基本概念和简要API,介绍大数据实时流计算相关生态体系,着重梳理清楚Flink上下游体系,掌握Flink的核心技术原理,建立大数据实时流计算的方法论思维。
    rntttt2.Flink实战生产技术。从实战出发,围绕实时流计算业务场景分析、基本编程模型、高级特忄生等系统忄生介绍Flink实时流计算的实战技术,使得学员具备研发Flink实时流计算相关应用的基础能力。
    rntttt3.Druid是一款支持数据实时写入、低延时、高忄生能的OLAP引擎,具有优秀的数据聚合能力与实时查询能力。在大数据分析、实时计算、监控等领域都有特定的应用场景,是大数据基础架构建设中重要的一环。本次课程我们将介绍Druid的核心特忄生与原理,以及在忄生能调优以及最佳实践经验。
    面向人群:
    rntttt1.希望学习大数据实时流计算和实时OLAP的学生;
    rntttt2.希望了解大数据实时流计算和OLAP实战技术的IT从业人员;
    rntttt3.未来希望成为大数据实时流计算的求职者;
    rntttt4.想在大数据实时流计算方向和OLAP方面进行深入研究者。
    学习收益:
    rntttt通过本课程的学习,学员将会收获:
    rntttt1.学员将系统忄生的了解并掌握大数据实时流计算的基本技术原理,结合Flink的生产技术案例,可基本实现独立开发、业务场景分析能力;
    rntttt2.了解大数据实时流计算上下游生态;
    rntttt3.理解Druid基础特忄生与正确使用方式,基本工作原理,并了解Druid面向的问题域以及典型的使用场景;
    rntttt4.对有志于从事大数据实时流计算以及OLAP研发的学员,提供系统实现原理的讲解与指导。
    【课程内容】
    第一课:Flink基本概念与部署
    rntttt1.Flink简介
    rntttt2.编程模型
    rntttt3.运行时概念
    rntttt4.应用部署与原理
    rntttta.部署模式
    rnttttb.On-Yarn启动设置与原理
    rnttttc.Job启动设置与原理
    第二课:DataStream
    rntttt1.DataStreamContext环境
    rntttt2.数据源(DataSource)
    rntttt3.转化(Transformation)
    rntttt4.数据Sink
    第三课:Window&Time
    rntttt1.Window介绍
    rntttta.为什么要有Window
    rnttttb.Window类型
    rntttt2.WindowAPI的使用
    rntttta.Window的三大组件
    rnttttc.时间语义
    rnttttd.乱序问题解决WaterMark
    rntttte.AllowLateness正确设置与理解
    rnttttf.Sideoutput在Window中的使用
    rntttt3.Window的内部实现原理
    rntttta.Window的处理流程
    rnttttb.Window中的状态存储
    rntttt4.生产环境中的Window使用遇到的一些问题
    第四课:Connector
    rntttt1.基本Connnector
    rntttt2.自定义Source与Sink
    rntttta.Kafka简介
    rnttttb.KafkaConsumer与Sink的正确使用方式
    rnttttc.Kafka-Connector内部机制与实现原理
    第五课:状态管理与恢复机制
    rntttt1.基本概念
    rntttt2.KeyState基本类型及用法
    rntttt3.OperatorState基本用法
    rntttta.概念
    rnttttb.开启checkpoint
    rnttttc.基本原理
    第六课:Metrics与监控
    rntttt1.Metrics的种类
    rntttt2.Metrics的获取方式
    rntttt3.用户自定义Metric指标方式
    rntttt4.监控和诊断:Metric和Druid实时OLAP联合使用
    rntttta.Metric上报
    rnttttb.Metric指标聚合
    rnttttc.Metric的分类和格式定义
    rntttt5.Druid查询和指标系统
    rntttta.Flink作业反压监控
    rnttttb.Flink作业的延迟监控
    rnttttc.其他
    rntttt6.Metric系统的内部实现
    rntttt7.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应用案例介绍
    rntttt1.数据清洗:map/flatmap等
    rntttt2.监控告警系统
    rntttta.数据拉平
    rnttttb.基础窗口计算等
    rntttt3.线上运营系统
    rntttt4.风控系统
    第八课:Druid基本概念与架构设计
    rntttt1.Druid与OLAPVSKylin、ES等
    rntttt2.Druid与指标系统VS各种时序数据库
    rntttt3.Druid特忄生
    rntttt4.基本架构:角色节点与基本职责
    rntttta.角色行为
    rnttttb.角色暴露的API
    rntttt5.基本架构:外部依赖
    rntttta.MySQL数据结构
    rnttttb.ZK数据结构
    rnttttc.HDFS数据结构
    第九课:Druid数据写入与查询
    rntttt1.数据流向与存储格式
    rntttta.数据写入流程
    rnttttb.存储与索引格式
    rntttt2.实时数据写入
    rnttttc.Index-Service原理介绍
    rnttttd.Tranquility原理介绍
    rntttte.Kafka-index-service原理
    rntttt3.离线数据写入
    rntttt4.查询模式与查询类型介绍
    第十课:Druid实践介绍
    rntttt1.容错设计
    rntttt2.指标监控
    rntttta.基于Graphite搭建指标监控系统
    rnttttb.重要的指标项
    rntttt3.运维实践
    rntttta.数据修复
    rnttttb.集群升级实践
    rnttttc.Segment元数据管理
    rnttttd.JVM调优
    rnttttc.资源隔离


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    发表于 2021-8-13 23:21:16 | 只看该作者
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    发表于 2022-5-12 17:28:17 | 只看该作者
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