| 一、流式处理架构 | 
                                   
                                    1.1 流式处理背景及架构介绍 
                                    1.2 流式处理行业案例以及Flink的适用场景及应用概述
  | 
                                
                                 
                                  | 二、Flink概述 | 
                                   
                                    2.1 什么是Flink 
                                    2.2 Flink架构 
                                    2.3 Flink 与 Spark的比较以及为什么选择Flink 
                                    2.4 Flink开发环境配置和搭建
  | 
                                
                                 
                                  | 三、Flink编程模型 | 
                                   
                                    3.1 数据集类型 
                                    3.2 Flink编程接口 
                                    3.3 Flink程序结构 
                                    3.4 Flink数据类型
  | 
                                
                                 
                                  | 四、DataStream 
                                    API介绍与使用 | 
                                  4.1 
                                    DataStream编程模型 
                                    4.2 Flink Execution 参数 
                                    4.3 Transformation  
                                    4.4 时间概念与Watermark 
                                    4.5 Windows窗口计算 
                                    4.6 作业链和资源组 
                                    4.7 Asynchronous I/O异步API 
                                    4.8 Asynchronous I/O异步原理 
                                       | 
                                
                                 
                                  | 五、Flink流式计算基本概念介绍 | 
                                   
                                    5.1 时间特性:Event Time / Processing Time / Ingestion 
                                    Time 
                                   5.2  WaterMark 
                                    5.3 Source/Sink/Operator 
                                    5.4 数据完整性语义 
                                    5.5 State/Checkpoint/Savepoint 
                                    5.6 Time window 
                                       | 
                                
                                 
                                  | 六、Flink 
                                    Connector数据源 | 
                                   
                                    6.1 FlinkKafkaSource序列化、消费模式 
                                    6.2 FlinkKafkaSource容错、动态分区及topic 
                                    6.3 FlinkKafkaSink序列化、配置、分区与容错 
                                    6.4自定义Source和Sink 
                                       | 
                                
                                 
                                  |  
                                    七、DataSet API介绍与使用 | 
                                   
                                    7.1 DataSet API,Transformation 
                                    7.2 迭代计算 
                                    7.3 广播变量与分布式缓存 
                                    7.4 语义注解 
                                    7.5 DataSetUtils工具类   | 
                                
								  
                                  |  
                                    八、Table API & SQL介绍与使用 | 
                                   
                                    8.1 基本概念 
                                    流/表对偶性 
                                    Source/Sink Table 
                                    数据回撤 
                                    8.2 Flink Table API 
                                    8.3 Flink SQL使用 
                                     Flink SQL client 
                                    Flink SQL 已支持特性 
                                    8.4 自定义函数 UDF/UDTF/UDAF 
                                       | 
                                
								  
                                  |  
                                    九、两个完整的Flink实现案例 | 
                                   
                                    9.1 Kafka 数据流处理,写入HDFS 
                                    9.2多源数据关联与聚合分析 
                                       | 
                                
								  
                                  |  
                                    十、Flink有状态的计算、状态管理和容错 | 
                                   
                                    10.1 什么是有状态计算 
                                    10.2 有状态计算中的数据一致性挑战 
                                    10.3 理解state状态 
                                    10.4 Operator State 的使用及Redistribute 
                                    10.5 Keyed State的使用与Redistribute 
                                    10.6 Broadcast State的妙用 
                                    10.7 Checkpoint核心原理剖析 
                                    10.8 Checkpoint使用条件及使用步骤 
                                    10.9 Checkpoint相关配置及重启策略 
                                    10.10 Savepoint的触发、Job恢复及删除 
                                     
                                       | 
                                
								 
                                  |  
                                    十一、实战项目1:用Flink实现一个通用、配置化的海量数据流、批处理产品 | 
                                   
                                    11.1实现配置管理 
                                    11.2实现数据源加载 
                                    11.3实现主流程控制 
                                    11.4实现任务管理  | 
                                
								 
                                  |  
                                    十二、Flink部署与应用 | 
                                   
                                    12.1 Flink集群部署 
                                    12.2 Flink高可用配置 
                                    12.3 Flink安全管理 
                                    12.4 Flink集群升级 
                                    12.5 Flink on Yarn的原理和运行方式 
                                    12.6 Flink on Yarn 提交任务与停止任务  | 
                                
								 
                                  |  
                                    十三、Flink监控与性能优化 | 
                                   
                                    13.1 监控指标 
                                    13.2 Backpressure监控与优化 
                                    13.3 Checkpointing监控与优化 
                                    13.4 Flink内存优化
                                       | 
                                
								 
                                  |  
                                    十四、Flink组件栈介绍与使用 | 
                                   
                                    14.1 Flink复杂事件处理 
                                    14.2 Flink Gelly图计算应用 
                                    14.3 FlinkML机器学习应用 
                                    14.4 Flink Metrics 与监控
                                       | 
                                
								
								 
                                  |  
                                    十五、Flink源码学习 | 
                                   
                                    15.1 Flink源码编译 
                                    15.2 如何阅读和学习Flink源码 
                                    15.3 Flink源码实现思路以及依赖管理 
                                    15.4 Flink核心模块源码带读与分析
                                       | 
                                
								 
                                  |  
                                    十六、Flink在各大互联网公司的典型应用剖析 | 
                                   
                                    16.1Flink在阿里的应用 
                                    16.2Flink在字节跳动的应用 
                                    16.3Flink在腾讯的应用 
                                    16.4Flink在微博的应用 
                                    16.5Flink在其他互联网公司的应用 
                                    16.6Flink 最佳实践
                                       | 
                                
 
                                  |  
                                    十七、实战项目2:使用Flink实现电商用户支付行为分析和审计风控 | 
                                   
                                    17.1电商支付数据模型(订单,流水,账户余额,发现表) 
                                    17.2用户行为分析需求与维度指标设计 
                                    17.3审计风控的需求与实现思路 
                                    17.4Flink代码实现结构与业务逻辑细节拆解
                                       |