Alink流组件数据导入中使用到的文件，本人是放在项目的同目录下，可以根据代码中的路径来自由调整

上百节课视频详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 课程亮点： 1.知识体系完备，从小白到大神各阶段读者均能学有所获。 2.生动形象，化繁为简，讲解通俗易懂。 3.结合工作实践及分析应用，培养解决实际问题的能力。 4.每一块知识点, 都有配套案例, 学习不再迷茫。 课程内容： 1.Flink框架简介 2.Flink集群搭建运维 3.Flink Dataset开发 4.Flink 广播变量，分布式缓存，累加器 5.Flink Datastream开发 6.Flink Window操作 7.Flink watermark与侧道输出 8.Flink状态计算 9.Flink容错checkpoint与一致性语义 10.Flink进阶 异步IO，背压，内存管理 11.Flink Table API与SQL 课程目录介绍 第一章 Flink简介 01.Flink的引入 02.什么是Flink 03.Flink流处理特性 04.Flink基石 05.批处理与流处理 第二章 Flink架构体系 01.Flink中重要角色 02.无界数据流与有界数据流 03.Flink数据流编程模型 04.Libraries支持 第三章 Flink集群搭建 01.环境准备工作 02.local模式 03.Standalone集群模式 04.Standalone-HA集群模式 05.Flink On Yarn模式-介绍 06.Flink On Yarn模式-准备工作 07.Flink On Yarn模式-提交方式-Session会话模式 08.Flink On Yarn模式-提交方式-Job分离模式 09. Flink运行架构-Flink程序结构 10. Flink运行架构-Flink并行数据流 11. Flink运行架构-Task和Operator chain 12. Flink运行架构-任务调度与执行 13. Flink运行架构-任务槽与槽共享 第四章 Dataset开发 01.入门案例 02.入门案例-构建工程、log4j.properties 03.入门案例-代码运行yarn模式运行 04.DataSource-基于集合 05.DataSource-基于文件 06.Transformation开发 07.Datasink-基于集合 08.Datasink-基于文件 09.执行模式-本地执行 10.执行模式-集群执行 11.广播变量 12.累加器 13.分布式缓存 14.扩展并行度的设置 第五章 DataStream开发 01.入门案例-流处理流程 02.入门案例-示例、参考代码 03.流处理常见Datasource 04.Datasource基于集合 05.Datasource基于文件 06.Datasource基于网络套接字 07.Datasource-自定义source-SourceFunction 08.Datasource-自定义source-ParallelSourceFunction 09.Datasource-自定义source-RichParallelSourceFunction 10.Datasource-自定义source-MysqlSource 11.Datasource-自定义source-KafkaSource 12.DataStream-transformations 13.DataSink-输出数据到本地文件 14.DataSink-输出数据到本地集合 15.DataSink-输出数据到HDFS 16.DataSink-输出数据到mysql,kafka,Redis 第六章 Flink中Window 01.为什么需要window 02.什么是window 03.Flink支持的窗口划分方式 04.Time-window之tumbling-time-window 05.Time-window之sliding-time-window 06.Time-window之session-window 07.Count-window之tumbling-count-window 08.Count-window之sliding-count-window 09.window-Apply函数 第七章 Eventime-watermark 01.时间分类 02.watermark之数据延迟产生 03.watermark之解决数据延迟到达 04.watermark综合案例 05.watermark之数据丢失 06.watermark+侧道输出保证数据不丢失 等等共十一章节

上百节课视频详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 共课程包含9个章节：Flink安装部署与快速入门、Flink批处理API、Flink流处理API、Flink高级API、Flink-Table与SQL、Flink-Action综合练习、Flink-高级特性和新特性、Flink多语言开发、Flink性能调优 课程目录： Flink-day01 00-[了解]-课程介绍 01-[了解]-Flink概述 02-[掌握]-Flink安装部署-local本地模式 03-[掌握]-Flink安装部署-Standalone独立集群模式 04-[掌握]-Flink安装部署-Standalone-HA高可用集群模式 05-[重点]-Flink安装部署-On-Yarn-两种提交模式 06-[重点]-Flink安装部署-On-Yarn-两种提交模式-演示 07-[了解]-Flink入门案例-前置说明 08-[掌握]-Flink入门案例-环境准备 09-[掌握]-Flink入门案例-代码实现-1-DataSet 10-[掌握]-Flink入门案例-代码实现-2-DataStream流批一体-匿名内部类版 11-[掌握]-Flink入门案例-代码实现-2-DataStream流批一体-Lambda版 12-[掌握]-Flink入门案例-代码实现-2-DataStream流批一体-On-Yarn 13-[掌握]-Flink原理初探-角色分工-执行流程-DataFlow 14-[掌握]-Flink原理初探-TaskSlot和TaskSlotSharing 15-[掌握]-Flink原理初探-执行流程图生成 Flink-day02 01-[理解]-流处理核心概念说明 02-[掌握]-Source-基于集合 03-[掌握]-Source-基于文件 04-[掌握]-Source-基于Socket 05-[掌握]-Source-自定义Source-随机生成订单数据 06-[掌握]-Source-自定义Source-实时加载MySQL数据 07-[掌握]-Source-Transformation-基本操作 08-[掌握]-Source-Transformation-合并和连接 09-[掌握]-Source-Transformation-拆分和选择 10-[掌握]-Source-Transformation-重平衡分区 11-[掌握]-Source-Transformation-其他分区 12-[掌握]-Source-Sink-基于控制台和文件 13-[掌握]-Source-Sink-自定义Sink 14-[了解]-Connectors-JDBC 15-[重点]-Connectors-Flink整合Kafka-Source 16-[重点]-Connectors-Flink整合Kafka-Sink-实时ETL 17-[了解]-Connectors-Redis Flink-day03 01-[了解]-Flink高级API-四大基石介绍 02-[了解]-Flink高级API-Window-分类和API介绍 03-[掌握]-Flink高级API-Window-基于时间的滑动和滚动窗口 04-[了解]-Flink高级API-Window-基于数量的滑动和滚动窗口 05-[了解]-Flink高级API-Window-会话窗口 06-[理解]-Flink高级API-Time-时间分类和事件时间的重要性及Watermaker的引入 07-[理解]-Flink高级API-Time-Watermaker概念详解 08-[理解]-Flink高级API-Time-Watermaker图解 09-[掌握]-Flink高级API-Time-Watermaker-代码演示 10-[了解]-Flink高级API-Time-Watermaker-代码演示-理论验证 11-[掌握]-Flink高级API-Time-Watermaker-outputTag-allowedlateness解决数据丢失 12-[了解]-Flink高级API-State-Flink中状态的自动管理 13-[了解]-Flink高级API-State-有状态计算和无状态计算 14-[了解]-Flink高级API-State-状态分类 15-[了解]-Flink高级API-State-keyState代码演示 16-[了解]-Flink高级API-State-OperatorState代码演示 Flink-day04-07等等

上百节课视频详细讲解，需要的小伙伴自行百度网盘下载，链接见附件，永久有效。 本课程采用由浅入深,层层递进的讲解方式, 让你轻松掌握企业级数仓架构的搭建及使用, 使用该架构可以胜任企业级实时数仓和离线数仓构建。 课程内容： 1. 项目背景介绍 2. 数据建模应用 3. 基于Kylin的OLAP分析 4. 需求分析与项目设计 5. 订单与销售额指标计算 6.行为指标计算 7.Druid的安装和使用 8.流式数仓实现 适用人群： 1、对企业级数据仓库构建感兴趣，有一定大数据基础。 2、对目前职业有进一步提升要求，希望从事数据行业高薪工作的在职人员。 3、对数据行业感兴趣的相关人员。 基础课程主讲内容包括： 阶段一：千亿级实时数仓项目总体介绍 1. 数据仓库在企业里面的重要性 2. 千亿级实时数仓的项目演示 阶段二： 数据建模的应用 1. 为什么要数据建模 2. 维度和指标的概念 3. 指标和维度建模案例 阶段三. 数据仓库从0到1的过程 1. 数仓典型分层思想（ODS、DWB、DWS、DM、ADS） 2. 数仓建设0到1的过程实战 3. 企业级数据仓库设计的规范 阶段四：基于Kylin的OLAP分析 1. Kylin自带的example案例介绍 2. Kylin的Cube创建 3. Kylin的数据膨胀介绍 阶段五：需求分析与项目设计 1. 需求分析 2. canal搭建 3. canal数据写入kafka 阶段六：订单与销售额指标计算 1. 销售额指标体系介绍 2. flink实时消费Kafka订单数主题数据 3. 订单金额指标统计 阶段七：行为指标计算 1. 模拟通过埋点方式采集行为数据 2. 使用Flink Streaming计算用户行为相关指标 3. Flink CEP实现转化率分析 阶段八： Druid的安装和使用 1. Druid实时数据摄入 2. Druid基于JSON查询语法 3. Imply Pivot可视化数据分析

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