如今的大数据技术应用场景，对实时性的要求已经越来越高。作为新一代大数据流处理框架，由于非常好的实时性，Flink独树一帜，在近些年引起了业内极大的兴趣和关注。Flink能够提供毫秒级别的延迟，同时保证了数据处理的低延迟、高吞吐和结果的正确性，还提供了丰富的时间类型和窗口计算、Exactly-once 语义支持，另外还可以进行状态管理，并提供了CEP（复杂事件处理）的支持。Flink在实时分析领域的优势，使得越来越多的公司开始将实时项目向Flink迁移，其社区也在快速发展壮大。
目前，Flink已经成为各大公司实时领域的发力重点，特别是国内以阿里为代表的一众大厂，都在全力投入，不少公司为Flink社区贡献了大量源码。如今Flink已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来，很多公司也都在招聘和储备了解掌握Flink的人才。
本教程将Flink理论与电商数据分析项目实战并重，对Flink基础理论知识做了系统的梳理和阐述，并通过电商用户行为分析的具体项目用多个指标进行了实战演练。为有志于增加大数据项目经验、扩展流式处理框架知识的工程师提供了学习方式。
教程内容和目标
本教程主要分为两部分：
第一部分，主要是Flink基础理论的讲解，涉及到各种重要概念、原理和API的用法，并且会有大量的示例代码实现；
第二部分，以电商作为业务应用场景，以Flink作为分析框架，介绍一个电商用户行为分析项目的开发实战。
通过理论和实际的紧密结合，可以使学员对Flink有充分的认识和理解，在项目实战中对Flink和流式处理应用的场景、以及电商分析业务领域有更深刻的认识；并且通过对流处理原理的学习和与批处理架构的对比，可以对大数据处理架构有更全面的了解，为日后成长为架构师打下基础。
谁适合学
1、有一定的 Java、Scala 基础，希望了解新的大数据方向的编程人员
2、有 Java、Scala 开发经验，了解大数据相关知识，希望增加项目经验的开发人员
3、有较好的大数据基础，希望掌握Flink及流式处理框架的求职人员
视频目录
001_尚硅谷_Flink 课程简介
第一部分：Flink 理论基础
002__尚硅谷_Flink 理论_Flink 简介（一）
003__尚硅谷_Flink 理论_Flink 简介（二）应用场景
004__尚硅谷_Flink 理论_Flink 简介（三）流处理的演变
005__尚硅谷_Flink 理论_Flink 简介（四）Flink 的特点
006__尚硅谷_Flink 理论_Flink 快速上手（上）批处理 wordcount
007__尚硅谷_Flink 理论_Flink 快速上手（下）流处理 wordcount
008__尚硅谷 Flink 理论_Flink 部署（上）基本配置和启动集群
009__尚硅谷_Flink 理论_Flink 部署（中）提交任务和测试
010__尚硅谷_Flink 理论_Flink 部署（下）命令行操作及其它部署方式
011__尚硅谷_Flink 理论_Flink 运行架构（一）运行时的组件和基本原理
012__尚硅谷_Flink 理论_Flink 运行架构（二）Slot 和并行度
013__尚硅谷_Flink 理论_Flink 运行架构（三）数据流和执行图
014__尚硅谷_Flink 理论_Flink 运行架构（四）任务调度控制
015__尚硅谷_Flink 理论_Flink DataStream API（一）环境和简单 source
016__尚硅谷_Flink 理论_Flink DataStream API（二）Kafka Source
017__尚硅谷_Flink 理论_Flink DataStream API（三）自定义 Source
018__尚硅谷_Flink 理论_Flink DataStream API（四）基本转换算子
019__尚硅谷_Flink 理论_Flink DataStream API（五）聚合算子
020__尚硅谷_Flink 理论_Flink DataStream API（六）多流转换算子
021__尚硅谷_Flink 理论_Flink DataStream API（七）UDF 函数
022__尚硅谷_Flink 理论_Flink DataStream API（八）Kafka Sink
023__尚硅谷_Flink 理论_Flink DataStream API（九）Redis Sink
024__尚硅谷_Flink 理论_Flink DataStream API（十）ES Sink
025__尚硅谷_Flink 理论_Flink DataStream API（十一）JDBC Sink
026__尚硅谷_Flink 理论_Flink Window API（上）概念和类型
027__尚硅谷_Flink 理论_Flink Window API（下）API 详解
028__尚硅谷_Flink 理论_Flink 时间语义
029__尚硅谷_Flink 理论 Watermark
030__尚硅谷_Flink 理论_Flink 窗口操作（上）简单测试
031__尚硅谷_Flink 理论_Flink 窗口操作（中）事件时间测试
032__尚硅谷_Flink 理论_Flink 窗口操作（下）Window 起始点
033__尚硅谷_Flink 理论_Flink 底层 API（上）Process Function
034__尚硅谷_Flink 理论_Flink 底层 API（中）Process Function 编程示例
035__尚硅谷_Flink 理论_Flink 底层 API（下）侧输出流
036__尚硅谷_Flink 理论_Flink 状态管理（上）算子状态和键控状态
037__尚硅谷_Flink 理论_Flink 状态管理（下）状态后端
038__尚硅谷_Flink 理论_Flink 状态编程（上）
039__尚硅谷_Flink 理论_Flink 状态编程（下）
040__尚硅谷_Flink 理论_Flink 容错机制（上）检查点
041__尚硅谷_Flink 理论_Flink 容错机制（中）检查点算法
042__尚硅谷_Flink 理论_Flink 容错机制（下）检查点配置
043__尚硅谷_Flink 理论_Flink 状态一致性（上）
044__尚硅谷_Flink 理论_Flink 状态一致性（中）端到端状态一致性
045__尚硅谷_Flink 理论_Flink 状态一致性（下）Flink Kafka 端到端状态一致性
046__尚硅谷_Flink 理论_Table API 和 Flink SQL 简介
第二部分：电商用户行为分析项目
047_尚硅谷 电商用户行为分析 项目简介
048_尚硅谷 电商用户行为分析 实时热门统计流程分析
049_尚硅谷 电商用户行为分析 其它模块需求分析
050_尚硅谷 电商用户行为分析 常见指标汇总
051_尚硅谷 电商用户行为分析 实时热门商品统计（一）
052_尚硅谷 电商用户行为分析 实时热门商品统计（二）
053_尚硅谷 电商用户行为分析 实时热门商品统计（三）
054_尚硅谷 电商用户行为分析 实时热门商品统计（四）Kafka 测试
055_尚硅谷 电商用户行为分析 热门页面统计（上）
056_尚硅谷 电商用户行为分析 热门页面统计（下）
057_尚硅谷 电商用户行为分析_PV 统计
058_尚硅谷 电商用户行为分析_UV 统计
059_尚硅谷 电商用户行为分析 布隆过滤器实现 UV 统计（上）
060_尚硅谷 电商用户行为分析 布隆过滤器实现 UV 统计（中）
061_尚硅谷 电商用户行为分析 布隆过滤器实现 UV 统计（下）
062_尚硅谷 电商用户行为分析_APP 推广渠道统计（上）
063_尚硅谷 电商用户行为分析_APP 推广渠道统计（下）
064_尚硅谷 电商用户行为分析 带黑名单的广告点击统计（上）
065_尚硅谷 电商用户行为分析 带黑名单的广告点击统计（下）
066_尚硅谷 电商用户行为分析 登录失败检测（上）
067_尚硅谷 电商用户行为分析 登录失败检测（下）
068_尚硅谷 电商用户行为分析_CEP 简介（上）
069_尚硅谷 电商用户行为分析_CEP 简介（下）
070_尚硅谷 电商用户行为分析 登录失败检测 CEP 实现
071_尚硅谷 电商用户行为分析 订单超时失效 CEP 实现（上）
072_尚硅谷 电商用户行为分析 订单超时失效 CEP 实现（下）
073_尚硅谷 电商用户行为分析 订单超时失效状态编程（上）
074_尚硅谷 电商用户行为分析 订单超时失效状态编程（下）
075_尚硅谷 电商用户行为分析 实时对账（上）
076_尚硅谷 电商用户行为分析 实时对账（中）
077_尚硅谷 电商用户行为分析 实时对账（下）
078_尚硅谷 电商用户行为分析 实时对账 Join 实现及项目总结
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