Apache flink课程

一、Demystify Scala

1.Scala简介

2. Scala的设置，安装和配置
3.开发和执行Scala程序
4.Scala运算符和功能
5.Different函数，过程和匿名函数6.
深入研究Scala API
7.Collections Array，Map，列表，元组和循环
8.高级操作 - 模式匹配
9.Eclipse IDE与Scala

二、面向对象和功能编程

1.面向对象编程
2.Oops概念

3.Constructor ，getter，setter，singleton，overloading和 overriding

4.Type 推理，隐式参数，闭包
5.Lists，Maps和Map操作
6.Nested类，可见性规则

7.Functional Structures
8.功能编程结构

三、Apache Flink简介

1.了解Apache Flink的内容和原因

2.了解Apache Flink的特点
3.Apache Flink架构和Flink设计原则

4. 主进程的工作 - JobManager

5.工作进程的角色- TaskManager

6. 工作者，插槽和资源
7.概述Apache Flink API
8.了解Apache Spark和Apache Flink之间的区别，以了解Flink与Spark。

四、Master Flink Stack

1.运行时使用Flink 分布的流式数据流

2.Apache Flink API
3.Apache Flink库

4. Apache Flink中的数据流
5. Apache Flink中的容错

五、单节点Flink的设置和安装

1. Apache Flink环境的设置和先决条件
2.单个节点上Flink的安装和配置
3.故障排除遇到的问题

六、多节点Flink集群和云的设置和安装

1.在云上设置环境
2.在所有节点上安装先决条件
3.在集群模式下部署Apache Flink并在集群模式下使用Flink部署Cloud

4.Play

七、用于无界流的主DataStream API

1. Flink DataStream API简介
2.Flink中的不同DataStream转换
3.各种数据源 - 基于文件，基于套接字，基于集合，自定义
4. Apache Flink中数据接收器的责任

5. DataStream API中的迭代

6.DataStream执行参数 - 容错，控制延迟

八、了解静态数据的Flink DataSet API

1.Flink中的DataSet API概述

2.Flink中的各种DataSet转换

3.不同的数据源 - 基于文件，基于集合，通用
4.Flink DataSet API中数据接收器的责任

5. DataSet API中的迭代运算符

6.操作数据函数中的对象 - 对象重用已禁用/已启用

九、使用Flink Table API和SQL Beta

1.在Flink中注册表
2.在批处理表和流表上的Flink

3.SQL中的表访问和各种表API运算符
4.将Flink表写入外部接收器

十、Apache Flink库

1.Flink Libraries 概述

2.Flink CEP - 复杂事件处理库
3.Apache Flink机器学习库
4.Apache Flink Gelly -Graph处理API和库

十一、Flink与其他大数据工具的集成

1.使用Hadoop 集成Flink
2. 使用Flink 处理现有HDFS数据

3.Yarn和Flink集成
4.使用Kafka进行链接数据流

5.从Kafka实时收集数据

十二、Flink中的程序设计

1.Flink中的并行数据流

2.在Flink中开发复杂的流应用程序
3.使用DataSet API在Flink中进行批处理
4.对Flink程序进行故障排除和调试

5. Flink开发的最佳实践
6.实时Apache Flink项目

[Flink学习]--Flink学习课程规划（初级）