flink入门人员，学生，学习总结参考文档。

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以flink处理kafka消息流场景为例，将接受到的kafka消息sink到mysql、elastic、hdfs、kafka，通过真实的案例，助你入门flink计算框架。课程案例代码也可移植到其它业务系统，实现快速开发。

目前开源大数据计算引擎有很多选择，流计算如 Storm、Samza、Flink、Kafka Stream 等，批处 理如Spark、Hive、Pig、Flink 等。而同时支持流处理和批处理的计算引擎，只有两种选择:一个 是Apache Spark,一个是Apache Flink

Flink示例源码

本文的非常详细的介绍了 flink、如何进行大数据开发的，包含flink读取kafka、文本读取，hdfs

Flink入门宝典

Flink入门及实战最新内容分享，包含Flink基本原理及应用场景、Flink vs storm vs sparkStreaming、Flink入门案例-wordCount、Flink集群安装部署standalone+yarn、Flink-HA高可用、Flink scala shell代码调试

一份关于Flink的经典教程，对flink技术做全面详细的讲解，对Flink讲解深入，是难得一度的好资料

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