文件列表:

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lab-2-install-flink-cluster/kubernetes-deploy/per-job-mode/flink-configuration-configmap.yaml (2422, 2020-11-18)
lab-2-install-flink-cluster/kubernetes-deploy/per-job-mode/jobmanager-job-deployment.yaml (1728, 2020-11-18)
lab-2-install-flink-cluster/kubernetes-deploy/per-job-mode/jobmanager-rest-service.yaml (232, 2020-11-18)
lab-2-install-flink-cluster/kubernetes-deploy/per-job-mode/jobmanager-service.yaml (268, 2020-11-18)
lab-2-install-flink-cluster/kubernetes-deploy/per-job-mode/taskmanager-job-deployment.yaml (1489, 2020-11-18)
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lab-2-install-flink-cluster/kubernetes-deploy/session-mode/jobmanager-session-deployment.yaml (1164, 2020-11-18)
lab-2-install-flink-cluster/kubernetes-deploy/session-mode/taskmanager-query-state-service.yaml (240, 2020-11-18)
lab-2-install-flink-cluster/kubernetes-deploy/session-mode/taskmanager-session-deployment.yaml (1118, 2020-11-18)
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lab-2-install-flink-cluster/user-lib/WordCount.jar (9401, 2020-11-18)
lab-2-install-flink-cluster/yarn-deploy/ (0, 2020-11-18)
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# 极客时间-Flink核心技术与实战 极客时间《Flink核心技术与实战》课程课件及代码 ### 第一章：Apache Flink介绍 - 1.0 课程介绍 - 1.1 内容综述 - 1.2 流处理技术概览 - 1.2 Flink发展历史与应用场景 - 1.4 Flink核心特性 ### 第二章：Flink部署与应用 - 2.1 Flink集群架构（6） - 2.2 Flink集群运行模式（7） - 2.3 Flink集群资源管理器支持（8） - 2.4 Standalone原理讲解与实操演示（9） - 2.5 Flink On Yarn部署讲解（10） - 2.6 Flink On Yarn实操演示（11） - 2.7 Flink On Kubernetes部署讲解（12） - 2.8 Flink On Kubernetes实操-Session模式（13） - 2.9 Flink On Kubernetes实操-Per-Job模式14 - 3.0 Flink On Kubernetes Native部署讲解15 - 3.1 Flink On Kubernetes Native实操演示16 - 3.2 Flink高可用配置原理讲解17 - 3.3 Flink高可用配置实操演示18 ### 第三章：Flink DataStream API实践原理 - 3.1 分布式流处理模型19 - 3.2 DataStream API 实践原理20 - 3.3 Flink 时间概念21 - 3.4 Watermark实践原理22 - 3.5 Watermark与Window的关系23 - 3.6 Watermark Generator（24） - 3.7 Windows窗口计算（25） - 3.8 Window Assigner（26） - 3.9 Window Trigger（27） - 3.10 Window Evictors（28） - 3.11 Window Function - 3.12 Windows多流合并 - 3.13 Process Function应用 - 3.14 SideOutput旁路输出 - 3.15 Asynchronous I/O异步操作 - 3.16 Pipeline与StreamGraph转换 - 3.17 项目实战：基于DataStream API实现PV，UV统计 ### 第四章：Flink状态管理和容错 - 4.1 有状态计算概念 - 4.2 状态类型及应用 - 4.3 KeyedState与OperatorState - 4.4 RuntimeContext与RichFunction实现 - 4.5 StateBackends状态管理器 - 4.6 状态序列化操作 - 4.7 Querable State介绍与使用 - 4.8 Checkpoints与Savepoints应用 - 4.9 Checkpoints实现原理 - 4.10 项目实战：基于状态计算实现用户画像指标统计 ### 第五章：Flink Table & SQL实践原理 - 5.1 Flink Table API/SQL介绍与使用 - 5.2 TableEnviroment 原理与实践 - 5.3 TableConnector注册与实现 - 5.4 TimeStamp与Watermark原理实践 - 5.5 Temporal Tables原理实践 - 5.6 维表关联实践 - 5.7 Catalog原理与使用 - 5.8 Apache Hive集成 - 5.9 自定义Scalar/Table/AggregationFunction - 5.10 自定义TableSource/TableSink/TableFactory - 5.11 Flink SQL数据类型系统 - 5.12 项目实战：基于Flink SQL实现Top 10商品统计 ### 第六章：Flink Runtime设计与实现 - 6.1 Runtime整体架构 - 6.2 ResourceManager资源管理 - 6.3 Execution Environment分类 - 6.4 JobGraph提交与运行 - 6.5 ExecutionGraph生成与执行 - 6.6 SchedulerNG调度器 - 6.7 Excution调度执行 - 6.8 Task重启策略与容错 - 6.9 StreamTask线程模型 - 6.10 集群高可用实现 ### 第七章：Flink监控与性能优化 - 7.1 Metric指标分类与采集 - 7.2 Flink RestAPI介绍与使用 - 7.3 日志配置与问题定位 - 7.4 Checkpoint监控与调优 - 7.5 反压监控与原理 - 7.6 Flink内存配置与调优 - 7.7 窗口与事件时间调试 - 7.8 HistoryServer服务 ### 第八章：Flink组件栈介绍与使用 - 8.1 PyFlink实践与应用 - 8.2 SQL Client实践与应用 - 8.3 Flink复杂事件处理：Complex event process - 8.4 Flink图计算支持：Gelly graph process - 8.5 Alink机器学习框架介绍与使用 - 8.6 Stateful Function介绍与使用 ### 第九章：项目实战-使用Flink构建推荐系统实时数据流 - 9.1 实时推荐系统架构设计与实现 - 9.2 基于Flink SQL构建用户画像 - 9.3 基于Flink DataStream API样本归因与拼接 - 9.4 基于Elastic Search存储用户物料画像数据 - 9.5 推荐系统实时物料召回 - 9.6 结束语 ### 代码编译 mvn clean package -DskipTests

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