近年来，AI 场景发展得如火如荼，同时其计算规模也越来越大。这也让专注于数据处理的 Flink 有了较大的发展空间。Flink作为在大数据生态里实时处理的一个新框架，在一定程度上也有一定的难度。
Flink建立的技术体系对AI时代是强需求，对阿里等大厂是核心需求。阿里在Flink引入内部团队后打造了Blink。
对 Flink 而言，其所要处理的主要场景就是流数据，批数据只是流数据的一个极限特例而已，所以 Flink 也是一款真正的流批统一的计算引擎。
如果你：
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学完你能收获
由浅入深，系统掌握 Flink 核心知识点；
从 Flink 基础到各技术模块，能够快速上手编码开发工作；
通过实时处理技能，彻底摆脱Sql boy的窘迫局面；
能轻松应对工作面试中的各种棘手问题。
课程主要内容
1、Flink 安装部署及运行模式
Flink 基本介绍
Flink 重新编译、架构模式及三种运行部署模式
Flink 的 Local 及 StandAlone 模式的环境运行
Flink 的 StandAlone 模式，借助 Zookeeper 实现 JobManager 的高可用
Flink on Yarn 单个 Yarn Session 的实现
Flink 的 on Yarn 多 Session 模式提交任务
Flink 流式处理及服务打包上线运行
2、Flink 批流处理程序及各种算子介绍
Flink 批量处理程序
Flink 的 Shell 命令行开发调试
Flink 的 Socket、文件及集合数据源
Flink 当中的自定义 Source 数据源
Flink 的 Union、Connect、Split 算子介绍
Flink 当中的一些分区的算子
3、Flink Window 详解
Flink 的 Sink 介绍之 Redis Sink 将数据保存到 Redis 里
Flink 中的 Window 介绍
Flink 中的增量聚合及全量聚合统计
4、Flink 中的 Time 详解
Flink 的 Time 三兄弟
Flink WaterMark 介绍
Flink 中的 WaterMark 代码实现
Flink 中的 WaterMark 机制测试顺序及乱序的数据
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