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Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发-实战

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发表于 2024-5-10 09:02:55 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
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Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发
已经在做大数据,Flink让你轻松提薪;尚未入行大数据,Flink让你弯道超车
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,并引入热门OLAP引擎ClickHouse,整合Flink搭建企业级大数据实时分析应用,带你打通Flink开发任督二脉。
搭建Flink完整知识体系
· 快速入门Flink
· 轻松上手项目部署
· 掌握六大核心知识
实战企业级大数据项目
· 核心组件二次开发
· 结合ClickHouse开发企业级
大数据实时场景
· 实时数仓项目拓展实践
提升实际问题解决能力
· 架构/框架选型?
· 升级、落地、性能调优?
· 技术大牛如何思考问题?
六大核心模块重点梳理,快速构建Flink完整知识体系
逐步深入,直通企业面试题,轻松达到Flink中级开发水平
1.Flink是如何保证Exactly-once语义的
3.谈谈对你Flink并行度的认识,如何设置并行度
5. Flink如何做到容错的
7. Flink分布式快照机制是如何实现的
4.Flink如何完成状态存储,各自的区别有哪些
6.在使用Flink时如何解决数据倾斜
8.Flink作业运行时有作业延迟,谈谈你的解决思路
······
项目实战:Flink+ClickHouse搭建大数据实时分析应用
从架构思想到性能落地,系统指导开发实践
第5章 Flink实时处理核心API进阶篇
知晓大数据处业界中主流的分布式计算框架有哪些,引出本课程要学习的Flink框架。知道Flink框架是做什么的,在什么场景下使用的比较多。了解业务常见的实
时处理框架有哪些,并知道在大厂中都在使用Flink做什么。
通过Maven+IDEA构建基于Flink的开发工程,结合Flink官方提供的源码轮廓来构建我们的第一个实时和离线分析案例。
带领学员完成Flink环境的部署,理解Flink的架构,通过提交作业到Flink集群上来运行,并认识Flink UI上核心参数的意思。
介绍基于Flink的DataStream API内置的三大核心要素的编程:Source、Tranformation、Action。
介绍基于Flink的DataStream API的三大核心要素的的高级特性以及自定义实现对应的三大核心要素。
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答疑专区+技术社区
连百度谷歌都搜不到的问题,在这里讲
师都将耐心详细解答,更有小伙伴一起
交流互动,共同进步。
源码开放
提供课程全套源下载包含:
全套组件封装镜像、私有仓库、各个服
务的镜像、项目源代码。
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
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