?Flink作為全新一代的數據計算引擎，在數據處理方面有非常多的優勢，也是就讓數據會有更有價值。Flink是一個針對流數據和批數據的分布式處理引擎，代碼主要是由 Java 實現，部分代碼是 Scala。它可以處理有界的批量數據集、也可以處理無界的實時數據集。對 Flink 而言，其所要處理的主要場景就是流數據，批數據只是流數據的一個極限特例而已，所以 Flink 也是一款真正的流批統一的計算引擎。
===============課程目錄===============
├─1-10 DataStream之算子操作-scala.mp4
├─1-11 DataStream之partition-scala.mp4
├─1-12 DataStream之sink-scala.mp4
├─1-2 Flink基本原理及應用場景分析.mp4
├─1-2 課程內容介紹.mp4
├─1-3 DataStream之source講解-java.mp4
├─1-3 Flink vs Storm vs SparkStream.mp4
├─1-4 DataStream之自定義source-1.mp4
├─1-5 DataStream之自定義source-2.mp4
├─1-6 DataStream之算子操作-java.mp4
├─1-7 DataStream之partition-java.mp4
├─1-8 DataStream之sink-java.mp4
├─1-9 DataStream之source-scala.mp4
├─10-1??Flink UI界面介紹.mp4
├─11-1 Flink kafka-connector分析.mp4
├─11-2 kafka-connector代碼操作-java.mp4
├─11-3 kafka-connector代碼操作-scala.mp4
├─12-1 Flink生產環境配置介紹.mp4
├─13-1 實戰需求分析(數據清洗[實時ETL]).mp4
├─13-10 數據報表-es和kibana的安裝.mp4
├─13-11 數據報表-運行任務.mp4
├─13-12 數據報表-執行腳本封裝.mp4
├─13-13 數據報表-scala代碼實現.mp4
├─13-2 數據清洗[實時ETL]-java代碼實現-1.mp4
├─13-2 數據清洗[實時ETL]-java代碼實現-2.mp4
├─13-4 數據清洗[實時ETL]-java代碼提交集群運行.mp4
├─13-5 數據清洗[實時ETL]-把任務提交命令封裝成腳本.mp4
├─13-6??數據清洗[實時ETL]-scala代碼實現.mp4
├─13-7 實戰需求分析(數據報表).mp4
├─13-8 數據報表-java代碼實現-1.mp4
├─13-9 數據報表-java代碼實現-2.mp4
├─2-1 DataSet之算子操作-java-1.mp4
├─2-1 Flink案例開發需求分析.mp4
├─2-2 滑動窗口單詞計數-java代碼實現.mp4
├─2-2 DataSet之算子操作-java-2.mp4
├─2-3 DataSet之partition-java.mp4
├─2-3 滑動窗口單詞計數-scala代碼實現.mp4
├─2-4 DataSet之算子操作-scala-1.mp4
├─2-5 DataSet之算子操作-scala-2.mp4
├─3-1 batch批處理-java代碼實現.mp4
├─3-1 Flink支持的dataType和序列化.mp4
├─3-2 batch批處理-scala代碼實現.mp4
├─3-3 Flink streaming和Batch代碼層面的使用.mp4
├─4-1 Flink Broadcast廣播變量-(java代碼).mp4
├─4-1 Flink local集群安裝以及集群代碼提交執行.mp4
├─4-2 Flink Broadcast廣播變量-(scala代碼).mp4
├─4-2 Flink standalone集群安裝部署.mp4
├─4-3 Flink on yarn的兩種方式.mp4
├─4-4 Flink on yarn內部實現.mp4
├─5-1 Flink Counters-java代碼.mp4
├─5-1 Flink standalone集群HA配置.mp4
├─5-2 Flink Counters-scala代碼.mp4
├─5-2 如何解決集群啟動失敗的問題.mp4
├─5-3 Flink on yarn集群HA配置.mp4
├─6-1 Flink Distributed Cache.mp4
├─6-1 Flink scala shell代碼調試.mp4
├─7-1 state之keyedState分析.mp4
├─7-2 state之operatorState分析.mp4
├─7-3 Flink checkPoint分析.mp4
├─7-4 Flink state backend詳細分析.mp4
├─7-5 Flink state backend實戰演示.mp4
├─7-6 Flink 重啟策略分析.mp4
├─7-7 Flink 從checkpoint恢復數據.mp4
├─7-8 Flink savePoint的使用詳解.mp4
├─8-1 Flink Window詳解.mp4
├─8-2 Flink time介紹.mp4
├─8-3 Flink Waternakr介紹.mp4
├─8-4 Flink Waternak解決亂序數據.mp4
├─8-5 Flink Waternak解決亂序數據.mp4
├─9-1 Flink paralleism并行度分析.mp4
├─createIndex.sh
├─elasticsearch安裝步驟.txt
├─EventTime和Watermarks案例分析.pdf
├─Flink??HA配置指南-V1.6.1.pdf
├─flink-1.6.1-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz
├─FlinkExample-master.zip
├─Flink入門及實戰-上.pptx
├─Flink入門及實戰-下.pptx
├─Flink集群安裝部署.txt
├─hadoop-2.7.5.tar.gz
├─kafkaProducer.java
├─kafkaProducerDataReport.java
├─kibana安裝步驟.txt
├─log4j.properties
├─zookeeper-3.4.9.tar.gz
├─處理模型.png
├─滑動窗口統計.png
