Flink+ClickHouse玩转企业级实时大数据开发

主讲:Michael_PK课时:25小时
Flink已经成为高薪大数据工程师的必备技能，越早掌握，越能占得红利。本课程带你原理出发，构建知识体系

课程介绍

Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发Flink已经成为高薪大数据工程师的必备技能，越早掌握，越能占得红利。本课程带你原理出发，构建知识体系，并引入最火OLAP引擎ClickHouse，整合Flink搭建企业级大数据实时分析应用，带你彻底打通Flink开发任督二脉。

适宜人群
1. 大数据领域从业者或想转型大数据开发的工程师
2. 想彻底学习Flink框架的小伙伴
技术储备要求
Java、Linux基本命令使用
Hadoop基本命令使用
技术参数
JDK: 1.8 Mavem：3.6.3 Hadoop: 3.2.2
Kafka：2.5.0 Flink：1.12 ClickHouse：21.4.5.46
Canal：1.1.4 Redis：5.x
另:
1：《Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发》来自某课网，原价328，由编程猿整理发布！编程猿承诺，本站所有课程百分百高清，完整，原画，包含所有的视频+素材+课件+源码，官方同步体验！
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共 7 节 (58分钟)收起列表1-1 课前须知，这里有你需要了解得一切 (09:02)试看1-2 课程目录 (01:39)1-3 业界大数据分布式计算框架 (04:22)1-4 初识Flink (10:47)1-5 什么是Flink (12:12)1-6 【科普小贴士】Flink发展史&特点&行业应用1-7 学习一个新框架的方法论 (19:58)第2章 Flink本地开发快速上手篇 试看本章中，将带领大家，通过Maven+IDEA构建基于Flink的开发环境，快速构建我们的第一个基于Flink的实时和离线分析案例。
共 17 节 (78分钟)收起列表2-1 课程目录 (01:38)2-2 Maven部署 (09:20)2-3 IDEA社区版和旗舰版区别 (03:17)2-4 基于官方提供的命令来构建Flink项目 (10:25)2-5 基于IDEA构建多module的Flink项目 (11:31)2-6 Flink编程模型 (04:19)2-7 基于Flink开发第一个实时处理案例之需求分析 (04:41)2-8 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现一 (11:44)2-9 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现二 (01:38)2-10 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现三 (05:14)2-11 基于Flink开发第一个批处理案例之需求分析 (01:11)2-12 基于Flink开发第一个批处理案例之功能实现 (03:52)2-13 基于Flink开发第一个批处理案例之功能实现重构 (02:39)2-14 基于Flink编程套路总结 (03:14)试看2-15 本章重难点总结 (02:20)2-16 作业节2-17 作业节第3章 Flink部署篇本章中，将带领大家一起来完成Flink环境的部署，理解Flink的架构，如何提交作业到Flink集群运行，并认识Flink UI上核心参数的含义和使用策略。
共 10 节 (53分钟)收起列表3-1 课程目录 (01:51)3-2 【环境配置】云主机开通及配置3-3 Flink架构 (11:59)3-4 Flink部署 (16:38)3-5 Flink UI参数讲解 (04:53)3-6 通过命令行方式提交&展示&取消Flink作业 (09:53)3-7 通过UI方式提交&展示&取消Flink作业 (03:56)3-8 关于并行度的补充 (03:02)3-9 作业节3-10 作业节第4章 Flink实时处理核心API基础篇本章中，将向大家介绍，基于Flink的DataStream API内置的三大核心要素的编程：Source、Tranformation、Action
共 21 节 (100分钟)收起列表4-1 课程目录 (01:24)4-2 DataStream API概述 (07:38)4-3 StreamExecutionEnvironment详解 (07:45)4-4 Source概述 (08:56)4-5 Source API编程之Socket及并行度 (05:11)4-6 Source API编程之并行集合及并行度 (06:13)4-7 【核心组件部署】ZooKeeper&Kafka部署4-8 Source API编程之对接Kafka数据 (07:18)4-9 Transformation概述 (06:41)4-10 Transformation算子之map (11:12)4-11 Transformation算子之filter (05:19)4-12 Transformation算子之flatMap (05:18)4-13 Transformation算子之keyBy (06:47)4-14 Transformation算子之reduce (08:42)4-15 Sink概述 (02:31)4-16 Sink之print&printToErr及并行度 (09:00)4-17 作业节4-18 作业节4-19 作业节4-20 作业节4-21 作业节第5章 Flink实时处理核心API进阶篇 试看本章中，将向大家介绍，基于Flink的DataStream API的三大核心要素的的高级特性，以及如何进行自定义功能的开发。
共 20 节 (100分钟)收起列表5-1 课程目录 (03:18)5-2 MapFunction&RichMapFunction认识 (06:19)5-3 通过RichMapFunction认识对应的生命周期方法 (07:25)5-4 SourceFunction代码层级 (03:23)试看5-5 自定义单并行度Source (09:15)5-6 自定义多并行度Source (01:44)5-7 自定义Source读取MySQL数据 (13:15)5-8 Transformation算子之union (04:14)5-9 Transformation算子之connect (07:37)5-10 Transformation算子之CoMapFunction (06:10)5-11 Transformation算子之CoFlatMapFunction (02:17)5-12 自定义分区器 (10:22)5-13 自定义MySQLSink功能实现 (10:33)5-14 自定义MySQLSink需求分析 (04:20)5-15 RedisSink功能实现 (09:02)5-16 【核心组件部署】Redis部署5-17 作业节5-18 作业节5-19 作业节5-20 作业节第6章 【项目实战第一篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战本章节将实现项目实战的第一篇，从实时项目的架构、选型出发，介绍项目背景以及需求，并使用Flink已学知识点进行数据清洗、各种不同维度的功能开发、结果入库、自定义函数开发等
共 23 节 (92分钟)收起列表6-1 课程目录 (03:17)6-2 同类产品分析 (06:07)6-3 项目架构 (06:15)6-4 项目子工程创建 (01:41)6-5 字段说明 (05:25)6-6 用户行为日志类定义 (03:01)6-7 功能一需求分析 (03:18)6-8 功能一实现之数据清洗 (04:59)6-9 功能一实现之统计分析 (04:56)6-10 功能一实现之统计结果入Redis (05:30)6-11 功能一实现之拓展 (04:08)6-12 需求二之功能分析 (06:51)6-13 需求二之IP解析测试 (06:30)6-14 功能二实现之自定义UDF函数解析IP地址 (04:55)6-15 功能二实现之统计分析及入库 (03:35)6-16 需求二之异步IO补充 (14:09)6-17 前面两个需求可能会遇到的问题提炼 (04:55)6-18 重难点总结 (02:22)6-19 作业节6-20 作业节6-21 作业节6-22 作业节6-23 作业节第7章 Flink时间语义及Window API篇23 节 | 94分钟本章中，我们将从流处理过程中的三大时间语义出发，通过场景及案例分析帮助大家理解时间三兄弟是什么意思、三兄弟对于业务逻辑处理的影响、Window的分类、以及基于增量的全量的Window Function编程。
收起列表视频：7-1 课程目录 (04:09)视频：7-2 时间三兄弟 (10:16)视频：7-3 时间三兄弟举例解释 (05:31)视频：7-4 初识Window (03:55)视频：7-5 Window分类 (08:19)视频：7-6 Window Assigner (04:16)视频：7-7 滚动窗口 (03:40)视频：7-8 滑动窗口 (03:20)视频：7-9 会话窗口 (03:04)视频：7-10 窗口生命周期 (04:45)视频：7-11 基于ProcessingTime的Non-Keyed滚动窗口实战 (11:03)视频：7-12 基于ProcessingTime的Keyed滚动窗口实战 (04:21)视频：7-13 WindowFunction概述 (04:02)视频：7-14 WindowFunction之ReduceFunction实战 (05:12)视频：7-15 WindowFunction补充 (03:04)视频：7-16 WindowFunction之ProcessWindowFunction实战 (10:19)视频：7-17 重难点总结 (04:14)作业：7-18 【任务题】会话窗口编程作业：7-19 【任务题】滑动窗口编程作业：7-20 【面试讨论题】数据倾斜解决方案作业：7-21 【面试讨论题】对WindowFunction的认识作业：7-22 【面试讨论题】对于时间语义的理解作业：7-23 【面试讨论题】Flink中的窗口分析第8章 Flink Watermark11 节 | 64分钟本章中将对Flink的Window编程中最核心的Watermark进行介绍。会带领大家认识，基于EventTime、Window、Watermark的综合使用，以及如何处理延迟或者乱序数据 。
收起列表视频：8-1 课程目录 (02:57)视频：8-2 Watermark概述 (12:53)视频：8-3 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之没有延迟 (14:27)视频：8-4 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之有延迟 (15:16)视频：8-5 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之延迟数据丢失 (05:01)视频：8-6 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之捕获到延迟数据 (08:05)视频：8-7 重难点总结 (04:31)作业：8-8 【任务题】会话窗口编程作业：8-9 【任务题】滑动窗口编程作业：8-10 【面试讨论题】乱序数据解决方案作业：8-11 【面试讨论题】Flink中水印得理解第9章 Flink状态管理篇27 节 | 150分钟本章带领大家学习在Flink流处理中为什么要引入State？State分类有哪些？如何自定义实现State功能？Flink中的Checkpoint机制有什么作用？重启策略以及StateBackend在生产上如何使用等等硬核内容。
收起列表视频：9-1 课程目录 (02:53)视频：9-2 状态能为什么带来什么 (09:06)视频：9-3 State分类 (16:10)视频：9-4 使用ValueState完成求平均数功能 (14:45)视频：9-5 使用MapState完成求平均数功能 (05:59)视频：9-6 Flink Checkpoint机制 (15:04)视频：9-7 Flink应用程序中开启checkpoint (05:32)视频：9-8 Restart Strategy (08:20)视频：9-9 Checkpoint整合重启策略功能测试screenflow (07:35)视频：9-10 Checkpoint整合重启策略及状态功能测试screenflow (05:29)视频：9-11 Flink StateBackend (06:01)视频：9-12 Flink StateBackend之MemoryStateBackend (05:59)视频：9-13 Flink StateBackend之FsStateBackend (02:46)视频：9-14 Flink StateBackend之RocksDBStateBackend (05:35)视频：9-15 FsStateBackend 本地文件系统功能测试 (02:49)视频：9-16 ExternalizedCheckpointCleanup在生产上的使用 (05:12)视频：9-17 FsStateBackend HDFS功能测试 (02:32)视频：9-18 Checkpoint全流程测试之Flink UI操作 (07:28)视频：9-19 Checkpoint全流程测试之命令行操作 (03:47)视频：9-20 Checkpoint小结 (04:34)视频：9-21 Savepoints (09:26)视频：9-22 重难点总结 (02:23)作业：9-23 【任务题】使用ListState实现求平均数作业：9-24 【任务题】RocksDBStateBackend应用作业：9-25 【面试讨论题】Flink的容错机制作业：9-26 【面试讨论题】Checkpoint和SavePoint的区别作业：9-27 【面试讨论题】Flink中的状态存储第10章 【项目实战第二篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战13 节 | 64分钟本章节将实现项目实战的第二篇，将带领大家来学习在Flink中如何实现分组TopN的功能开发，以及使用Flink结合布隆过滤器，对项目实战第一篇的功能进行重构达到更好的性能。
收起列表视频：10-1 课程目录 (02:19)视频：10-2 功能一之需求分析 (09:22)视频：10-3 功能一之实现01 (04:08)视频：10-4 功能一之实现02 (14:50)视频：10-5 功能一之实现03 (11:06)视频：10-6 功能二之需求分析 (03:26)视频：10-7 功能二之实现01 (07:26)视频：10-8 功能二之实现02 (03:22)视频：10-9 重难点总结 (07:05)作业：10-10 【任务题】布隆过滤器的原理作业：10-11 【任务题】ValueState应用作业：10-12 【面试讨论题】布隆过滤器应用分析作业：10-13 【面试讨论题】分组TopN的实现思路及数据倾斜的解决方案第11章 【项目实战第三篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战14 节 | 78分钟本章节将实现项目实战的第三篇，也是整个项目中最重要得一篇。不管是采用哪种实时处理框架，对于如何做到一次性精准消费都是一个非常重要且棘手的问题，这不仅是面试过程中也是在实际开发过程中必须要掌握的。本章节要彻底解决这些问题，并对代码进行重构封装，达到以后能完全复用的目的。...
收起列表视频：11-1 课程目录 (02:46)视频：11-2 Flink对接Kafka数据入门 (11:20)视频：11-3 Flink整合Kafka代码开发 (11:55)视频：11-4 参数配置化并读取 (07:52)视频：11-5 Flink对接Kafka完整参数配置开发 (08:28)视频：11-6 Flink对接Kafka数据封装V1版本 (03:54)视频：11-7 Flink对接Kafka数据封装V2版本 (01:18)视频：11-8 Flink对接Kafka数据封装V3版本 (05:38)视频：11-9 Flink对接Kafka数据分析结果入Redis (06:55)视频：11-10 Flink ExactlyOnce图解 (08:39)视频：11-11 Flink两阶段提交 (08:46)作业：11-12 【任务题】自定义MySQL Sink作业：11-13 【面试讨论题】Flink整合kafka的两阶段提交的认识作业：11-14 【面试讨论题】Flink如何实现Exactly-Once第12章 初识ClickHouse24 节 | 109分钟本章节将介绍当前非常火的OLAP框架ClickHouse。会带领大家认识ClickHouse的适用场景、部署、如何使用CH的SQL语言对大数据场景进行统计分析表引擎、ClickHouse 核心 API编程，以及如何整合各种不同数据源数据。
收起列表视频：12-1 课程目录 (02:05)视频：12-2 背景需求 (03:39)视频：12-3 初识ClickHouse (08:17)视频：12-4 ClickHouse部署及快速入门 (10:59)视频：12-5 ClickHouse常用参数讲解 (02:53)视频：12-6 数据类型之Int和Float (08:45)视频：12-7 数据类型之Decimal (07:37)视频：12-8 数据类型之Bool (01:41)视频：12-9 数据类型之String&FixedString&UUID (07:35)视频：12-10 数据类型之Date&DateTime&DateTime64 (06:49)视频：12-11 数据类型之Array (01:53)视频：12-12 数据类型之Tuple (03:32)视频：12-13 数据类型之Nested (04:03)视频：12-14 数据库和表创建语法及数据库引擎 (05:38)视频：12-15 初识表引擎 (03:13)视频：12-16 表引擎之TinyLog (06:29)视频：12-17 表引擎之StripeLog (05:23)视频：12-18 表引擎之Log (03:01)视频：12-19 ClickHouse整合MySQL (10:18)视频：12-20 ClickHouse API编程 (04:55)作业：12-21 【任务题】ClickHouse的集群搭建作业：12-22 【任务题】ClickHouse的数据处理作业：12-23 【面试讨论题】谈谈对 ClickHouse 引擎得理解作业：12-24 【面试讨论题】ClickHouse得选择必然性第13章 【项目实战终极篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战18 节 | 95分钟本章节将实现项目实战的第四篇，也就是终极一战！本章中第一个案例将使用Flink对接ClickHouse，将处理过的明细数据写入ClickHouse，后续统计分析直接使用SQL完成，借以大大提升开发效率以及降低开发成本；第二个案例将使用Flink CEP完成恶意攻击风控告警，提高安全性。...
收起列表视频：13-1 课程目录 (01:34)视频：13-2 现存问题描述及分析 (07:10)视频：13-3 ReplacingMergeTree引擎的用法 (06:46)视频：13-4 CH表如何设计 (04:54)视频：13-5 CH ID生成策略 (09:40)视频：13-6 Flink整合CH插入数据 (10:29)视频：13-7 使用Flink进行数据清洗 (08:23)视频：13-8 Flink清洗后的数据落地到CH并进行各种维度的统计分析 (09:05)视频：13-9 全流程服务器测试 (05:34)视频：13-10 引入CEP (04:38)视频：13-11 CEP模式概述 (05:34)视频：13-12 CEP功能开发 (08:32)视频：13-13 CEP功能测试 (04:15)视频：13-14 前端UI展示 (07:35)作业：13-15 【任务题】数据写入ClickHouse作业：13-16 【任务题】Flink on YARN运行全流程作业：13-17 【任务题】使用CEP完成数据提取作业：13-18 【面试讨论题】实时数据分析平台构建思路第14章 Flink DataSet篇 16 节 | 71分钟前面的章节主要是用流的角度进行阐述，本章中将介绍如何使用Flink的DataSet API完成离线场景的开发。通过本章得学习，相信大家能更好得理解Flink是如何能够支持批流一体的解决方案的。
收起列表视频：14-1 课程目录 (01:53)视频：14-2 Flink批处理概述 (06:47)视频：14-3 对接数据源为csv格式的数据 (09:49)视频：14-4 对接数据源为压缩后的数据 (02:16)视频：14-5 对接数据源为子目录的数据 (03:19)视频：14-6 Transformation之map (05:42)视频：14-7 Transformation之mapPartition (03:04)视频：14-8 Transformation之distinct (02:47)视频：14-9 Transformation之first-n (07:37)视频：14-10 Sink (07:24)视频：14-11 Flink中分布式缓存的使用 (08:05)视频：14-12 Flink中计数器的使用 (07:37)视频：14-13 重难点总结 (04:34)作业：14-14 【任务题】实现join的功能作业：14-15 【任务题】join和cross算子的编程作业：14-16 【面试讨论题】Flink中使用分布式缓存的看法第15章 Flink Table&SQL API篇 23 节 | 115分钟本章将介绍如何使用Table API进行业务处理，以及如何更方便的使用SQL的方式基于Flink进行处理。【注意：SQL的方式在生产上用的非常多，因为SQL对于开发人员来说，门槛极低，只要使用SQL就可以进行大数据的统计分析操作，这是一件极好极好的事情】 ...
收起列表视频：15-1 课程目录 (03:32)视频：15-2 Flink Table API&SQL概述 (06:08)视频：15-3 Flink Table API&SQL编程模型 (08:03)视频：15-4 Flink SQL整合DataStream编程 (06:59)视频：15-5 Flink Table API整合DataStream编程 (03:24)视频：15-6 Flink Table API整合DataStream编程toRetractStream使用 (06:34)视频：15-7 动态表和连续查询 (07:43)视频：15-8 图解连续查询 (05:24)视频：15-9 Table转Stream的方式 (07:06)视频：15-10 Flink Table API&SQL Connector概述 (03:38)视频：15-11 Flink Table API&SQL FileSystem Connector读取数据 (08:45)视频：15-12 Flink Table API&SQL FileSystem Connector写出数据 (04:33)视频：15-13 Flink Table API结合Window及EventTime编程 (16:13)视频：15-14 Flink SQL结合Window及EventTime编程 (05:03)视频：15-15 Flink UDF函数概述 (06:34)视频：15-16 Flink UDF函数编程实战 (08:24)视频：15-17 重难点总结 (06:10)作业：15-18 【任务题】实现数据的对接和Sink作业：15-19 【任务题】实现EventTime结合滑动窗口的功能测试作业：15-20 【任务题】完成IP解析的功能开发作业：15-21 【面试讨论题】Flink项目中选择哪种访问方式作业：15-22 【面试讨论题】Flink使用Kafka对接时的注意事项作业：15-23 【面试讨论题】Flink SQL是如何实现SQL的解析的第16章 Flink版本升级篇9 节 | 65分钟本章中，将带领大家知晓大数本章节将介绍Flink版本升级时的注意事项：如，代码兼容性、服务器环境注意事项等。
收起列表视频：16-1 课程目录 (02:00)视频：16-2 开发环境准备 (04:16)视频：16-3 老版本keyBy的用法 (07:06)视频：16-4 新版本keyBy的用法 (02:44)视频：16-5 老版本WM的用法 (06:29)视频：16-6 新版本WM的用法 (08:14)视频：16-7 新老版本Table API&SQL整合WM的用法 (16:10)视频：16-8 Flink on YARN运行及升级 (17:19)图文：16-9 【拓展阅读】Flink版本升级核心梳理第17章 【拓展】基于Flink构建实时数仓项目实战15 节 | 103分钟本章中，将拓展讲解基于Canal、Kafka、Flink来构建实时数仓，掌握数仓的常用分层方式，业务数据的实时采集、双流join等
收起列表视频：17-1 课程目录 (03:50)视频：17-2 实时数仓架构及分层 (16:59)视频：17-3 认识Canal (06:37)视频：17-4 Canal对接Kafka联调 (15:12)视频：17-5 使用TCP方式拉取Canal数据 (16:38)视频：17-6 双流JOIN设计思路 (07:27)视频：17-7 双流JOIN实现之对接数据 (09:19)视频：17-8 双流JOIN实现之设置WM (03:53)视频：17-9 双流JOIN实现之JOIN实现 (09:52)视频：17-10 双流JOIN实现之未关联上的数据处理方案 (05:41)视频：17-11 实时数仓数据流转&命名规范 (06:33)作业：17-12 【任务题】基于Flink实现维表的join作业：17-13 【任务题】双流join的测试作业：17-14 【面试讨论题】如何基于UI配置方式完成项目设计作业：17-15 【面试讨论题】maxwell和canal的区别第18章 总结和展望1 节 | 15分钟本章节将对课程讲解的核心内容进行总结，并提出对未来发展的展望。
收起列表视频：18-1 课程总结和回顾 (14:10)本课程已完结