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《P6大数据研发工程师第13期》是一套系统化、实战导向的大数据技术培训课程，涵盖从大数据基础理论到企业级项目实战的完整知识体系。本课程不仅包含高清教学视频，还提供配套的学习资料、源码、课件与项目文档，帮助学员从零基础快速成长为具备独立开发能力的大数据研发工程师。 随着数字化转型加速，企业对大数据人才的需求持续攀升。据智联招聘与拉勾网数据显示，2024年大数据相关岗位平均月薪超过20K，高级研发工程师年薪普遍突破40万，且职位空缺仍在持续增长。本课程专为希望进入或深耕大数据领域的开发者设计，内容对标一线互联网大厂技术栈，助你构建核心竞争力。 课程内容概览： 本课程分为直播与录播两大模块，覆盖大数…...
本课程深入剖析Apache Flink核心技术与实战应用。内容涵盖流处理技术、Flink集群架构、高可用配置、分布式流处理模型、DataStream API实践等。课程通过丰富的实操演示与项目实战，助力学员掌握Flink在大数据处理与实时计算中的应用，提升流处理开发与调优能力。无论是大数据工程师、数据科学家，还是对实时计算感兴趣的技术人员，都能从课程中受益，快速提升专业技能。
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153-Flink核心技术与实战11.16GB
01丨课程介绍.mp433.66MB02丨内容综述.mp47.83MB03丨流处理技术概览.mp434.43MB04丨Flink发展历史与应用场景.mp421.77MB05丨Flink核心特性.mp415.37MB06丨Flink集群架构.mp431.92MB07丨Flink集群运行模式.mp445.31MB08丨Flink集群资源管理器支持.mp417.44MB09丨Standalone原理讲解与实操演示.mp4254.38MB11丨Flink On Yarn实操演示.mp490.87MB12丨Flink On Kubernetes部署讲解.mp458.34MB13丨Flink On Kubernetes实操-Session模式.mp447.62MB14丨Flink On Kubernetes实操-Per-Job模式.mp451.67MB15丨Flink On Kubernetes Native部署讲解.mp424.36MB16丨Flink On Kubernetes Native实操演示.mp475.19MB17丨Flink高可用配置原理讲解.mp416.46MB18丨Flink高可用配置实操演示.mp431.33MB19丨分布式流处理模型.mp454.94MB20丨DataStream API 实践原理.mp4190.76MB21丨Flink 时间概念.mp450.24MB22丨Watermark实践原理.mp481.01MB23丨Watermark与Window的关系.mp4119.89MB24丨Watermark Generator.mp4101.04MB25丨Windows窗口计算.mp475.22MB26丨Window Assigner.mp474.34MB27丨Window Trigger.mp489.73MB28丨Window Evictors.mp456.52MB29丨Window Function.mp4136.42MB30丨Windows多流合并.mp4108.58MB31丨Process Function应用.mp4121.65MB32丨SideOutput旁路输出.mp472.56MB33丨Asynchronous IO异步操作.mp4118.83MB34丨Pipeline与StreamGraph转换.mp4100.1MB35丨Flink类型系统.mp489.19MB36丨自定义SourceFunction.mp499.96MB37丨项目实战：基于DataStream API实现PV，UV统计.mp4205.57MB38丨有状态计算概念.mp479.24MB39丨状态类型及应用.mp455.63MB40丨KeyedState介绍与使用.mp476.56MB41丨OperatorState介绍与使用.mp4139.07MB42丨BroadcastState介绍与使用.mp4219.83MB43丨Checkpoint实现原理.mp4127.45MB44丨Savepoint与Checkpoint.mp4116.87MB45丨StateBackends状态管理器.mp492.09MB46丨State Schema Evolution.mp468.38MB47丨State序列化与反序列化.mp494.13MB48丨Querable State介绍与使用.mp4117.4MB49丨项目实战：实时交易反欺诈项目介绍.mp4126.88MB50丨项目实战：实时交易反欺诈项目演示.mp4173.11MB51丨FlinkTableAPI-SQL介绍与使用.mp4122.32MB52丨TableAPI-SQL核心概念.mp4147.82MB53丨DataStream&DataSet与Table相互转换.mp4106.59MB54丨TableConnector介绍与使用.mp4155.92MB55丨QueryingDynamicTables.mp4158.72MB56丨TimeStamp与Watermark时间属性定义.mp4148.08MB57丨QueryWithTemporalCondition.mp496.08MB58丨JoinWithDynamicTable.mp496.92MB59丨JoinWithTemporalFunction.mp490.79MB60丨JoinWithTemporalTables.mp482.73MB61丨Catalog原理与使用.mp4101.05MB62丨ApacheHive集成.mp4120.47MB63丨SQLClient介绍与使用.mp4179.61MB64丨FlinkSQLTable数据类型.mp4177MB65丨自定义Function.mp4154.27MB66丨TableConnector使用.mp4111.71MB67丨自定义Connector.mp4342.48MB68丨newtablesource&tablesinkapi.mp4130.55MB69丨项目实战：基于FlinkSQL实现Top10商品统计.mp4251.7MB70丨Runtime整体架构.mp4110.17MB71丨FlinkClient实现原理.mp4155.37MB72丨ResourceManager资源管理.mp4103.8MB73丨Dispatcher任务分发器.mp4223.42MB74丨JobGraph提交与运行（上）.mp4217.31MB75丨JobGraph提交与运行（下）.mp4225.96MB76丨Task执行与调度.mp4222.14MB77丨Task重启和容错策略.mp4136.37MB78丨集群组件Rpc通信机制.mp4190.15MB79丨NetworkStatck实现原理.mp4228.63MB80丨Flink内存管理.mp4224.93MB81丨Metric指标分类与采集.mp4188.05MB82丨Flink RestAPI介绍与使用.mp4128.24MB83丨Checkpoint监控与调优.mp4286.81MB84丨反压监控与原理.mp4177.95MB85丨Flink内存配置与调优.mp4226.25MB86丨PyFlink实践与应用.mp4224.12MB87丨Flink复杂事件处理：Complex event process.mp4271.54MB88丨Alink机器学习框架介绍与使用.mp4151.65MB89丨Stateful Function介绍与使用.mp4243.73MB90丨实时推荐系统项目设计与实现.mp4237.71MB91丨结束语.mp4182.65MB
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