背景介绍
随着大数据时代的发展，互联网企业对数据的及时性要求越来越高，传统批处理的方式难以满足业务要求。解决实时数据处理的大数据领域最新计算框架：Flink ，以天然流式计算特性和更先进的架构设计，成为诸多互联网大厂大数据处理的首选。
不仅阿里、百度、字节跳动、滴滴、腾讯等大厂使用 Flink ，越来越多的企业开始用 Flink 做数据处理。对于开发者来说，Flink 是进入大厂的敲门砖，也是在求职中获得更大议价空间的利器。
你会学到什么？
本专栏分为 5 个模块，以循序渐进的教学方式带你夯实理论基础，掌握实战技术，实现能力进阶，最后通关面试。
在前两个模块中，主要让你对 Flink 有全面的认识，了解其应用场景、核心概念和原理，比如流批一体、计算资源、State、重启策略、并行度、窗口、时间、水印、CEP 等内容；
之后的进阶篇和实战篇，是你掌握技术的重点，导师将带你深入实际的生产环境，进行实战项目的代码演练，帮你掌握 Flink 在不同业务场景的使用，巩固前两个模块所学内容，达到学以致用；
在最后的面试篇，导师结合自己作为面试官的经验，总结出求职者必知必会的考点和技巧，从基础、进阶、源码、方案设计上，带你掌握面试要点，让你成为企业要找的那个人。
课程目录
模块一：基础篇
第01讲：Flink 的应用场景和架构模型
第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现
第03讲：Flink 的编程模型与其他框架比较
第04讲：Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API
第05讲：Flink SQL & Table 编程和案例
第06讲：Flink 集群安装部署和 HA 配置
模块二：进阶篇
第07讲：Flink 常见核心概念分析
第08讲：Flink 窗口、时间和水印
第09讲：Flink 状态与容错
第10讲：Flink Side OutPut 分流
第11讲：Flink CEP 复杂事件处理
第12讲：Flink 常用的 Source 和 Connector
模块三：生产实践篇
第13讲：如何实现生产环境中的 Flink 高可用配置
第14讲：Flink Exactly-once 实现原理解析
第15讲：如何排查生产环境中的反压问题
第16讲：如何处理生产环境中的数据倾斜问题
第17讲：生产环境中的并行度和资源设置
第18讲：如何进行生产环境作业监控
第19讲：Flink 如何做维表关联
第20讲：Flink 高级应用之海量数据高效去重
第21讲：Flink 在实时计算平台和实时数据仓库中的作用
模块四：高级实战篇
第22讲：项目背景和整体架构设计
第23讲：Mock Kafka 消息并发送
第24讲：Flink 消费 Kafka 数据业务开发
第25讲：Flink 中 watermark 的定义和使用
第26讲：Flink 中的聚合函数和累加器的设计和使用
第27讲：Flink Redis Sink 实现
第28讲：TopN 热门商品功能实现
第29讲：项目背景和实时处理系统架构设计
第30讲：Flume 和 Kafka 整合和部署
第31讲：Kafka 模拟数据生成和发送
第32讲：Flink 和 Kafka 整合时间窗口设计
第33讲：Flink 计算 PV、UV 代码实现
第34讲：Flink 和 Redis 整合以及 Redis Sink 实现
第35讲：项目背景和 Flink CEP 简介
第36讲：自定义消息事件
第37讲：自定义 Pattern 和报警规则
第38讲：Flink 调用 CEP 实现报警功能
模块五：面试篇
第39讲：Flink 面试-基础篇
第40讲：Flink 面试-进阶篇
第41讲：Flink 面试-源码篇
第42讲：Flink 面试-方案设计篇
结束语
结束语：疾风亦有归途
讲师介绍
王知无，资深大数据工程师
曾在京东等一线互联网公司任职，主导和参与多个大型实时计算项目的开发和上线，在大数据平台、实时数据仓库、实时/离线计算中间件开发方面有丰富经验。目前，作者在一线互联网公司从事大数据平台建设，是公众号《大数据技术与架构》作者。