知了 大数据实时计算系统实践视频教程（价值499）
资源目录：
第一课： Flink基本概念与部署
1. Flink 简介
2. 编程模型
3. 运行时概念
4. 应用部署与原理
a. 部署模式
b. On-Yarn 启动设置与原理
c. Job 启动设置与原理
第二课： DataStream
1. DataStreamContext环境
2. 数据源(DataSource)
3. 转化(Transformation)
4. 数据Sink
第三课：Window & Time
1. Window介绍
a. 为什么要有Window
b. Window类型
2. Window API的使用
a. Window的三大组件
b. Time&watermark
c. 时间语义
d. 乱序问题解决WaterMark
e. AllowLateness正确设置与理解
f. Sideoutput在Window中的使用
3. Window的内部实现原理
a. Window的处理流程
b. Window中的状态存储
4. 生产环境中的Window使用遇到的一些问题
第四课： Connector
1. 基本Connnector
2. 自定义Source 与 Sink
3. Kafka-connecotor
a. Kafka 简介
b. Kafka Consumer 与Sink 的正确使用方式
c. Kafka-Connector 内部机制与实现原理
第五课： 状态管理与恢复机制
1. 基本概念
2. KeyState 基本类型及用法
a. ValueState
b. ListState
c. ReduceState
d. FoldState
e. AggregatingState
3. OperatorState基本用法
4. Checkpoint
a. 概念
b. 开启checkpoint
c. 基本原理
第六课： Metrics 与监控
1. Metrics的种类
2. Metrics的获取方式
a. Web Ui
b. Rest API
c. MetricReporter
3. 用户自定义Metric指标方式
4. 监控和诊断:Metric和Druid 实时OLAP联合使用
a. Metric上报
b. Metric指标聚合
c. Metric的分类和格式定义
5. Druid查询和指标系统
a. Flink作业反压监控
b. Flink作业的延迟监控
c. 其他
6. Metric系统的内部实现
7. 生产环境中的案例分析 — 通过指标来排查应用问题
第七课： Flink应用案例介绍
1. 数据清洗：map/flatmap等
2. 监控告警系统
a. 数据拉平
b. 基础窗口计算等
3. 线上运营系统
4. 风控系统
第八课： Druid基本概念与架构设计
1. Druid与OLAP VS Kylin、ES等
2. Druid与指标系统 VS 各种时序数据库
3. Druid特性
4. 基本架构:角色节点与基本职责
a. 角色行为
b. 角色暴露的API
5. 基本架构:外部依赖
a. MySQL数据结构
b. ZK数据结构
c. HDFS数据结构
第九课： Druid数据写入与查询
1. 数据流向与存储格式
a. 数据写入流程
b. 存储与索引格式
2. 实时数据写入
a. Firehose
b. Realtime Node
c. Index-Service原理介绍
d. Tranquility原理介绍
e. Kafka-index-service原理
3. 离线数据写入
a. Indexer
b. MR Indexer
4. 查询模式与查询类型介绍
第十课： Druid实践介绍
1. 容错设计
2. 指标监控
a. 基于Graphite搭建指标监控系统
b. 重要的指标项
3. 运维实践
a. 数据修复
b. 集群升级实践
c. Segment元数据管理
d. JVM调优
c. 资源隔离
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