Flink SQL大数据视频教程，基于Flink 1.14.3版本

这是一门Flink SQL大数据项目实战课程，基于Flink 1.14.3版本。课程涵盖Flink Table编程、SQL编程、Time与WaterMark、Window操作、函数使用、元数据管理等核心内容，通过一个完整的实战项目深入讲解Flink SQL的流式项目开发。无论是零基础还是有基础的学员，都能通过本课程快速掌握Flink SQL流批一体技术，并积累实战经验。

这是一个名为flink-sql-connector-mysql-cdc-1.1.1.jar的Java库，用于Apache Flink的SQL连接，特别设计用于捕获和处理MySQL的变更数据（CDC）。该库支持实时数据管道和流处理应用。

基于 Flink 1.14.3 版本, 使用 Java 语言和 Maven 构建工具，演示如何从 Netcat 读取数据流，进行单词拆分和统计，最终输出结果。

分享一套全新课程，教你如何利用Flink和Alink构建高效实时用户画像系统。本课程采用最新的大数据技术栈，让你深入理解技术进步带来的变革，节省学习成本，提升企业开发效率。

这份教程深入浅出地讲解了 Apache Flink 1.13.2 版本的核心概念和实践应用。为了便于读者理解，书中所有示例和案例代码均提供中英双语版本。 教程架构 教程内容结构清晰，循序渐进地引导读者掌握 Flink 的各项功能。首先，介绍 Flink 的发展历程、核心特性及其适用场景，为读者建立初步的框架认知。 随后，教程深入剖析 Flink 的体系架构，涵盖系统架构、运行时架构、资源管理以及作业调度等关键模块，帮助读者全面理解 Flink 的内部机制。 主要内容 Flink 简介：回顾 Flink 的发展历程，阐述其核心特性，并分析其在不同场景下的应用价值。 Flink 应用场景：详细介绍 Flink 在事件驱动应用程序、数据分析应用程序以及数据管道应用程序等方面的实际应用案例。 Flink 体系架构：深入解读 Flink 的系统架构、运行时架构、资源管理机制以及作业调度策略。 ... (其他章节内容)

本课程帮助学员掌握在云环境中搭建和管理大规模数据湖系统的技能。通过学习，学员将深入了解大数据生态系统中的关键组件，如Flink、Spark、Hadoop等，并能够应用这些技术处理实际业务场景中的数据需求。课程涵盖Flink的API编写、窗口设置、状态管理，确保数据的准确性和一致性。Hudi作为数据湖存储层，支持实时查询和更新，学员将学习如何使用Hudi维护数据一致性，提升查询性能。课程还包括Spark在批处理和交互式查询中的应用，以及与Flink协同工作，实现混合处理模式。此外，学员将了解数据湖的分层架构、数据生命周期管理、数据安全和隐私保护，以及在AWS、Azure上的部署方法。

操作Paimon数据湖时，需要使用Flink 0.5版本的特定jar包。这些jar包提供了必要的功能和支持，确保数据处理的高效性和可靠性。

基于Flink+ClickHouse构建亿级电商实时数据分析平台（PC、移动、小程序），完整版153讲视频教程下载。课程详细讲解从零开始实现高性能实时数据分析平台，以互联网电商实际业务为案例，涵盖概况统计、全站流量分析、渠道分析、广告分析、订单分析、运营分析（团购、秒杀、指定活动）等多个实战指标，支持分钟级和小时级多时间段分析，适用于PC、移动和小程序应用。

本指南为使用 Java 进行大数据处理的开发者提供一份关于 Apache Flink 的全面学习资料。 指南内容结构 Flink 基础：介绍 Flink 架构、核心概念以及与其他大数据框架的比较。 DataStream API：深入讲解 Flink 的 DataStream API，包括数据源、转换操作、窗口函数以及状态管理。 案例实战：通过实际案例演示如何使用 Flink 处理实时数据流，例如实时数据统计、异常检测以及机器学习模型训练。 部署与监控：介绍如何在不同环境下部署和监控 Flink 应用程序，确保其稳定性和性能。 适用人群 具备 Java 编程基础的大数据开发人员 希望学习实时数据处理技术的工程师 对分布式系统和流式计算感兴趣的学生 学习目标 掌握 Flink 的核心概念和架构 熟练使用 Java 编写 Flink 应用程序 能够使用 Flink 处理实际的实时数据处理问题 了解 Flink 的部署和监控方法 免责声明 本指南并非官方文档，仅供学习和参考。