大数据Flink实时计算系统实践视频教程 价值499元

大数据Flink实时计算系统实践视频教程

本次的课程主要包括三大部分:

1. 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。

2. 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、高级特性等系统性介绍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。

3. Druid是一款支持数据实时写入、低延时、高性能的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的核心特性与原理,以及在性能调优以及最佳实践经验。

课程文件目录:

第一课: Flink基本概念与部署

1. Flink 简介

2. 编程模型

3. 运行时概念

4. 应用部署与原理

a. 部署模式

b. On-Yarn 启动设置与原理

c. Job 启动设置与原理

第二课: DataStream

1. DataStreamContext环境

2. 数据源(DataSource)

  3. 转化(Transformation)

4. 数据Sink

第三课:Window & Time

    1. Window介绍

a. 为什么要有Window

b. Window类型

2. Window API的使用

a. Window的三大组件

b. Time&watermark

c. 时间语义

d. 乱序问题解决WaterMark

e. AllowLateness正确设置与理解

f. Sideoutput在Window中的使用

3. Window的内部实现原理

a. Window的处理流程

b. Window中的状态存储

4. 生产环境中的Window使用遇到的一些问题

第四课: Connector

1. 基本Connnector

2. 自定义Source 与 Sink

3. Kafka-connecotor

a. Kafka 简介

b. Kafka Consumer 与Sink 的正确使用方式

c. Kafka-Connector 内部机制与实现原理

第五课: 状态管理与恢复机制

1. 基本概念

    2.  KeyState 基本类型及用法

a.  ValueState

b.  ListState

c.  ReduceState

d.  FoldState

e.  AggregatingState

3.  OperatorState基本用法

4.  Checkpoint

         a.  概念

    b. 开启checkpoint

        c.  基本原理

第六课: Metrics 与监控

1.  Metrics的种类

2.  Metrics的获取方式

a. Web Ui

b. Rest API

c. MetricReporter

3.  用户自定义Metric指标方式

4.  监控和诊断:Metric和Druid 实时OLAP联合使用

a. Metric上报

b. Metric指标聚合

c. Metric的分类和格式定义

5. Druid查询和指标系统

a. Flink作业反压监控

b. Flink作业的延迟监控

c. 其他

6. Metric系统的内部实现

7. 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

1. 数据清洗:map/flatmap等

2. 监控告警系统

a. 数据拉平

b. 基础窗口计算等

3. 线上运营系统

4. 风控系统

第八课: Druid基本概念与架构设计

1. Druid与OLAP VS Kylin、ES等

2. Druid与指标系统 VS 各种时序数据库

3. Druid特性

4. 基本架构:角色节点与基本职责

a.  角色行为

b. 角色暴露的API

5. 基本架构:外部依赖

a. MySQL数据结构

b. ZK数据结构

c. HDFS数据结构

第九课: Druid数据写入与查询

1. 数据流向与存储格式

a. 数据写入流程

b. 存储与索引格式

2. 实时数据写入

a. Firehose

b. Realtime Node

c. Index-Service原理介绍

d. Tranquility原理介绍

e. Kafka-index-service原理

3. 离线数据写入

a. Indexer

b. MR Indexer

4. 查询模式与查询类型介绍

第十课: Druid实践介绍

  1. 容错设计

2. 指标监控

  a. 基于Graphite搭建指标监控系统

b. 重要的指标项

3. 运维实践

a. 数据修复

b. 集群升级实践

c. Segment元数据管理

d. JVM调优

c. 资源隔离


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