《大话流式处理系统 Flink 核心原理》掌握大数据领域新星技术，提升实战新薪未来

课程简介：

本课程首先介绍了 Flink 的开发/调试方法，并结合示例介绍了 DataSet 与 DataStream 的使用方法，Flink 的四层执行图。接着介绍了流式计算中需要解决的典型问题，如事件时间、乱序问题、窗口操作、Join 实现，以及 Flink 如何解决这些问题。然后分析了 Flink 的状态管理模型以及精典的 Asynchronous Barrier Snapshotting。最后介绍了如何诊断与优化 Flink 应用，并介绍了一个 Flink 应用案例。

课程大纲：

第一课：Flink 入门

1、Flink 开发/调试环境

2、DataSet 与 DataStream

3、几种 Key 选择方法性能比较

4、Accumulator 与 Counter

第二课：Flink 架构

1、Flink 架构

2、Flink 资源分配

3、Flink 任务调度

4、Chaining

第三课：Flink 流式计算之数据处理

1、Transformation

2、Join

3、Process Function

4、Async I/O

第四课：Flink 流式计算之时间

1、处理时间、事件时间与摄取时间

2、Watermark

3、如何处理乱序

4、Side output

第五课：Flink 流式计算之窗口

1、Tumbling Window

2、Sliding Window

3、Session Window

4、Global Window

第六课：Flink 流式计算之状态与容错

1、几种典型的状态类型

2、Asynchronous Barrier Snapshot

3、Queryable State

4、Flink 状态使用较佳实践

第七课：Flink Batch

1、Shuffle 机制

2、Iteration

3、自定义 Connector

4、容错机制

第八课：Flink Table API & SQL

1、静态表与动态表

2、连续查询中的 Join

3、UDF / UDAF / UDTF

4、与 Hive 集成

第九课：Flink 应用诊断与优化

1、背压问题发现与解决

2、内存调优

3、如何设计并发度

4、正确使用函数注解优化性能

第十课：Flink 实战演练

授课时间：

本期课程将于7月20日开始。课程持续时间大约为12周。

授课对象：

对 Flink 或者相关大数据开发感兴趣的工程师、架构师以及产品经理。较好有 Java 或 Scala 编程基础

讲师简介：

郭俊（Jason），就职某大型互联网公司，多年Kafka和Hadoop及Spark研究、应用及调优经验。现从事大数据平台（集群规模两万加）优化工作。

个人博客： http://www.jasongj.com

微信公众号： 大数据架构

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