Flink核心技术与实战

 1. 为什么选择Flink作为流处理技术首选   
在大数据实时计算领域，Apache Flink凭借其低延迟、高吞吐和精确一次处理的特性成为行业标杆。本课程系统讲解Flink的集群架构、运行模式（Standalone/YARN/Kubernetes）和高可用配置，通过对比传统批处理与流处理差异，帮助开发者理解事件时间、处理时间等核心概念，建立完整的流式处理知识体系。   

 2. 深度解析Flink状态管理与容错机制   
课程重点剖析KeyedState、OperatorState、BroadcastState三大状态类型，结合Checkpoint/Savepoint实现原理，演示如何通过StateBackends保障数据一致性。第43-48课时的状态序列化与Schema Evolution内容，解决了生产环境中状态迁移的关键难题，配套的实时交易反欺诈项目（第49-50课时）让理论落地为实战能力。   

 3. Table API与SQL开发实战指南   
从基础的DataStream与Table转换（第53课时）到高级的动态表关联（第58-60课时），课程覆盖了时间属性定义、临时表连接等企业级应用场景。特别值得关注的是第69课时的Top10商品统计实战，通过Hive集成（第62课时）和自定义Connector开发（第67课时），实现完整的流式SQL业务闭环。   

 4. 生产环境调优与监控方案   
Runtime模块（第70-81课时）详解任务调度、网络栈、内存管理等底层机制，第83-85课时提供Checkpoint调优、反压监控、内存配置的黄金法则。课程还包含REST API监控接口（第82课时）和Metric指标采集方案，这些内容直接来源于一线互联网公司的运维经验。   

 5. 扩展生态与前沿应用探索   
除了核心功能外，课程还拓展到PyFlink生态（第86课时）、Alink机器学习框架（第88课时）等跨界应用，并通过实时推荐系统项目（第90课时）展示复杂业务场景的解决方案。第87课时的复杂事件处理(CEP)技术，为金融风控、物联网预警等场景提供新思路。   

通过153节系统化教学，本课程构建了从集群部署→API开发→状态管理→SQL优化→生产运维的完整学习路径，37/50/69/90四个实战项目贯穿始终，是掌握Flink核心技术的优选课程。

资源目录列表：

├─153-Flink核心技术与实战
│  ├─01丨课程介绍.mp4
│  ├─02丨内容综述.mp4
│  ├─03丨流处理技术概览.mp4
│  ├─04丨Flink发展历史与应用场景.mp4
│  ├─05丨Flink核心特性.mp4
│  ├─06丨Flink集群架构.mp4
│  ├─07丨Flink集群运行模式.mp4
│  ├─08丨Flink集群资源管理器支持.mp4
│  ├─09丨Standalone原理讲解与实操演示.mp4
│  ├─11丨FlinkOnYarn实操演示.mp4
│  ├─12丨FlinkOnKubernetes部署讲解.mp4
│  ├─13丨FlinkOnKubernetes实操-Session模式.mp4
│  ├─14丨FlinkOnKubernetes实操-Per-Job模式.mp4
│  ├─15丨FlinkOnKubernetesNative部署讲解.mp4
│  ├─16丨FlinkOnKubernetesNative实操演示.mp4
│  ├─17丨Flink高可用配置原理讲解.mp4
│  ├─18丨Flink高可用配置实操演示.mp4
│  ├─19丨分布式流处理模型.mp4
│  ├─20丨DataStreamAPI实践原理.mp4
│  ├─21丨Flink时间概念.mp4
│  ├─22丨Watermark实践原理.mp4
│  ├─23丨Watermark与Window的关系.mp4
│  ├─24丨WatermarkGenerator.mp4
│  ├─25丨Windows窗口计算.mp4
│  ├─26丨WindowAssigner.mp4
│  ├─27丨WindowTrigger.mp4
│  ├─28丨WindowEvictors.mp4
│  ├─29丨WindowFunction.mp4
│  ├─30丨Windows多流合并.mp4
│  ├─31丨ProcessFunction应用.mp4
│  ├─32丨SideOutput旁路输出.mp4
│  ├─33丨AsynchronousIO异步操作.mp4
│  ├─34丨Pipeline与StreamGraph转换.mp4
│  ├─35丨Flink类型系统.mp4
│  ├─36丨自定义SourceFunction.mp4
│  ├─37丨项目实战：基于DataStreamAPI实现PV，UV统计.mp4
│  ├─38丨有状态计算概念.mp4
│  ├─39丨状态类型及应用.mp4
│  ├─40丨KeyedState介绍与使用.mp4
│  ├─41丨OperatorState介绍与使用.mp4
│  ├─42丨BroadcastState介绍与使用.mp4
│  ├─43丨Checkpoint实现原理.mp4
│  ├─44丨Savepoint与Checkpoint.mp4
│  ├─45丨StateBackends状态管理器.mp4
│  ├─46丨StateSchemaEvolution.mp4
│  ├─47丨State序列化与反序列化.mp4
│  ├─48丨QuerableState介绍与使用.mp4
│  ├─49丨项目实战：实时交易反欺诈项目介绍.mp4
│  ├─50丨项目实战：实时交易反欺诈项目演示.mp4
│  ├─51丨FlinkTableAPI-SQL介绍与使用.mp4
│  ├─52丨TableAPI-SQL核心概念.mp4
│  ├─53丨DataStream&DataSet与Table相互转换.mp4
│  ├─54丨TableConnector介绍与使用.mp4
│  ├─55丨QueryingDynamicTables.mp4
│  ├─56丨TimeStamp与Watermark时间属性定义.mp4
│  ├─57丨QueryWithTemporalCondition.mp4
│  ├─58丨JoinWithDynamicTable.mp4
│  ├─59丨JoinWithTemporalFunction.mp4
│  ├─60丨JoinWithTemporalTables.mp4
│  ├─61丨Catalog原理与使用.mp4
│  ├─62丨ApacheHive集成.mp4
│  ├─63丨SQLClient介绍与使用.mp4
│  ├─64丨FlinkSQLTable数据类型.mp4
│  ├─65丨自定义Function.mp4
│  ├─66丨TableConnector使用.mp4
│  ├─67丨自定义Connector.mp4
│  ├─68丨newtablesource&tablesinkapi.mp4
│  ├─69丨项目实战：基于FlinkSQL实现Top10商品统计.mp4
│  ├─70丨Runtime整体架构.mp4
│  ├─71丨FlinkClient实现原理.mp4
│  ├─72丨ResourceManager资源管理.mp4
│  ├─73丨Dispatcher任务分发器.mp4
│  ├─74丨JobGraph提交与运行（上）.mp4
│  ├─75丨JobGraph提交与运行（下）.mp4
│  ├─76丨Task执行与调度.mp4
│  ├─77丨Task重启和容错策略.mp4
│  ├─78丨集群组件Rpc通信机制.mp4
│  ├─79丨NetworkStatck实现原理.mp4
│  ├─80丨Flink内存管理.mp4
│  ├─81丨Metric指标分类与采集.mp4
│  ├─82丨FlinkRestAPI介绍与使用.mp4
│  ├─83丨Checkpoint监控与调优.mp4
│  ├─84丨反压监控与原理.mp4
│  ├─85丨Flink内存配置与调优.mp4
│  ├─86丨PyFlink实践与应用.mp4
│  ├─87丨Flink复杂事件处理：Complexeventprocess.mp4
│  ├─88丨Alink机器学习框架介绍与使用.mp4
│  ├─89丨StatefulFunction介绍与使用.mp4
│  ├─90丨实时推荐系统项目设计与实现.mp4
│  ├─91丨结束语.mp4
│  ├─资料.txt