【JAVA】Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发|完结无秘|百度云下载

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〖课程介绍〗:

Flink已经成为高薪大数据工程师的必备技能，越早掌握，越能占得红利。本课程带你原理出发，构建知识体系，并引入最火OLAP引擎ClickHouse，整合Flink搭建企业级大数据实时分析应用，带你彻底打通Flink开发任督二脉。从零开始，原理出发，案例驱动，吃透Flink开发方方面面

〖老师介绍〗:

八年互联网公司一线研发经验，担任大数据架构师。主要从事基于Spark/Flink为核心打造的大数据公有云、私有云数据平台产品的研发。改造过Hadoop、Spark等框架的源码为云平台提供更高的执行性能。集群规模过万，有丰富的大数据项目实战经验以及授课经验(授课数千小时，深受学员好评)。

〖课程目录〗:

第1章 Flink认知篇 7 节 | 58分钟
本章中，将带领大家来一起认识大数据处业界中主流的分布式计算框架有哪些，进而引出为什么要学习的Flink框架、Flink是什么、发展史、特点；了解业务常见的实时处理框架有哪些，并知道在大厂中都在使用Flink做什么。帮助大家对Flink有初步得认识~~ …

视频：1-1 课前须知，这里有你需要了解得一切 (09:02)
视频：1-2 课程目录 (01:39)
视频：1-3 业界大数据分布式计算框架 (04:22)
视频：1-4 初识Flink (10:47)
视频：1-5 什么是Flink (12:12)
图文：1-6 【科普小贴士】Flink发展史&特点&行业应用
视频：1-7 学习一个新框架的方法论 (19:58)

第2章 Flink本地开发快速上手篇 17 节 | 78分钟
本章中，将带领大家，通过Maven+IDEA构建基于Flink的开发环境，快速构建我们的第一个基于Flink的实时和离线分析案例。

视频：2-1 课程目录 (01:38)
视频：2-2 Maven部署 (09:20)
视频：2-3 IDEA社区版和旗舰版区别 (03:17)
视频：2-4 基于官方提供的命令来构建Flink项目 (10:25)
视频：2-5 基于IDEA构建多module的Flink项目 (11:31)
视频：2-6 Flink编程模型 (04:19)
视频：2-7 基于Flink开发第一个实时处理案例之需求分析 (04:41)
视频：2-8 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现一 (11:44)
视频：2-9 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现二 (01:38)
视频：2-10 基于Flink开发第一个实时处理案例之功能实现三 (05:14)
视频：2-11 基于Flink开发第一个批处理案例之需求分析 (01:11)
视频：2-12 基于Flink开发第一个批处理案例之功能实现 (03:52)
视频：2-13 基于Flink开发第一个批处理案例之功能实现重构 (02:39)
视频：2-14 基于Flink编程套路总结 (03:14)
视频：2-15 本章重难点总结 (02:20)
作业：2-16 【讨论题】关于数据结果的思考
作业：2-17 【任务题】Lambda 表达式版案例实现

第3章 Flink部署篇10 节 | 53分钟
本章中，将带领大家一起来完成Flink环境的部署，理解Flink的架构，如何提交作业到Flink集群运行，并认识Flink UI上核心参数的含义和使用策略。

视频：3-1 课程目录 (01:51)
图文：3-2 【环境配置】云主机开通及配置
视频：3-3 Flink架构 (11:59)
视频：3-4 Flink部署 (16:38)
视频：3-5 Flink UI参数讲解 (04:53)
视频：3-6 通过命令行方式提交&展示&取消Flink作业 (09:53)
视频：3-7 通过UI方式提交&展示&取消Flink作业 (03:56)
视频：3-8 关于并行度的补充 (03:02)
作业：3-9 【讨论题】知识梳理
作业：3-10 【任务题】Flink集群部署应用

第4章 Flink实时处理核心API基础篇21 节 | 100分钟
本章中，将向大家介绍，基于Flink的DataStream API内置的三大核心要素的编程：Source、Tranformation、Action

视频：4-1 课程目录 (01:24)
视频：4-2 DataStream API概述 (07:38)
视频：4-3 StreamExecutionEnvironment详解 (07:45)
视频：4-4 Source概述 (08:56)
视频：4-5 Source API编程之Socket及并行度 (05:11)
视频：4-6 Source API编程之并行集合及并行度 (06:13)
图文：4-7 【核心组件部署】ZooKeeper&Kafka部署
视频：4-8 Source API编程之对接Kafka数据 (07:18)
视频：4-9 Transformation概述 (06:41)
视频：4-10 Transformation算子之map (11:12)
视频：4-11 Transformation算子之filter (05:19)
视频：4-12 Transformation算子之flatMap (05:18)
视频：4-13 Transformation算子之keyBy (06:47)
视频：4-14 Transformation算子之reduce (08:42)
视频：4-15 Sink概述 (02:31)
视频：4-16 Sink之print&printToErr及并行度 (09:00)
作业：4-17 【任务题】词频统计
作业：4-18 【任务题】Kafka消息的发送和接收
作业：4-19 【任务题】readTextFile的并行度
作业：4-20 【面试讨论题】Flink中的并行度
作业：4-21 【面试讨论题】Task Slot的理解

第5章 Flink实时处理核心API进阶篇 20 节 | 100分钟
本章中，将向大家介绍，基于Flink的DataStream API的三大核心要素的的高级特性，以及如何进行自定义功能的开发。

视频：5-1 课程目录 (03:18)
视频：5-2 MapFunction&RichMapFunction认识 (06:19)
视频：5-3 通过RichMapFunction认识对应的生命周期方法 (07:25)
视频：5-4 SourceFunction代码层级 (03:23)
视频：5-5 自定义单并行度Source (09:15)
视频：5-6 自定义多并行度Source (01:44)
视频：5-7 自定义Source读取MySQL数据 (13:15)
视频：5-8 Transformation算子之union (04:14)
视频：5-9 Transformation算子之connect (07:37)
视频：5-10 Transformation算子之CoMapFunction (06:10)
视频：5-11 Transformation算子之CoFlatMapFunction (02:17)
视频：5-12 自定义分区器 (10:22)
视频：5-13 自定义MySQLSink功能实现 (10:33)
视频：5-14 自定义MySQLSink需求分析 (04:20)
视频：5-15 RedisSink功能实现 (09:02)
图文：5-16 【核心组件部署】Redis部署
作业：5-17 【任务题】自定义RedisSink
作业：5-18 【任务题】自定义数据源
作业：5-19 【面试讨论题】Flink中的分区策略
作业：5-20 【面试讨论题】Flink DataStream中使用得算子

第6章【项目实战第一篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战23 节 | 92分钟
本章节将实现项目实战的第一篇，从实时项目的架构、选型出发，介绍项目背景以及需求，并使用Flink已学知识点进行数据清洗、各种不同维度的功能开发、结果入库、自定义函数开发等

视频：6-1 课程目录 (03:17)
视频：6-2 同类产品分析 (06:07)
视频：6-3 项目架构 (06:15)
视频：6-4 项目子工程创建 (01:41)
视频：6-5 字段说明 (05:25)
视频：6-6 用户行为日志类定义 (03:01)
视频：6-7 功能一需求分析 (03:18)
视频：6-8 功能一实现之数据清洗 (04:59)
视频：6-9 功能一实现之统计分析 (04:56)
视频：6-10 功能一实现之统计结果入Redis (05:30)
视频：6-11 功能一实现之拓展 (04:08)
视频：6-12 需求二之功能分析 (06:51)
视频：6-13 需求二之IP解析测试 (06:30)
视频：6-14 功能二实现之自定义UDF函数解析IP地址 (04:55)
视频：6-15 功能二实现之统计分析及入库 (03:35)
视频：6-16 需求二之异步IO补充 (14:09)
视频：6-17 前面两个需求可能会遇到的问题提炼 (04:55)
视频：6-18 重难点总结 (02:22)
作业：6-19 【任务题】统计新老用户的数据分布（1）
作业：6-20 【任务题】统计新老用户的数据分布（2）
作业：6-21 【任务题】统计结果存储
作业：6-22 【面试讨论题】在数据清洗过程中做过的处理
作业：6-23 【面试讨论题】使用Flink做实时处理项目架构选型

第7章 Flink时间语义及Window API篇23 节 | 94分钟
本章中，我们将从流处理过程中的三大时间语义出发，通过场景及案例分析帮助大家理解时间三兄弟是什么意思、三兄弟对于业务逻辑处理的影响、Window的分类、以及基于增量的全量的Window Function编程。

视频：7-1 课程目录 (04:09)
视频：7-2 时间三兄弟 (10:16)
视频：7-3 时间三兄弟举例解释 (05:31)
视频：7-4 初识Window (03:55)
视频：7-5 Window分类 (08:19)
视频：7-6 Window Assigner (04:16)
视频：7-7 滚动窗口 (03:40)
视频：7-8 滑动窗口 (03:20)
视频：7-9 会话窗口 (03:04)
视频：7-10 窗口生命周期 (04:45)
视频：7-11 基于ProcessingTime的Non-Keyed滚动窗口实战 (11:03)
视频：7-12 基于ProcessingTime的Keyed滚动窗口实战 (04:21)
视频：7-13 WindowFunction概述 (04:02)
视频：7-14 WindowFunction之ReduceFunction实战 (05:12)
视频：7-15 WindowFunction补充 (03:04)
视频：7-16 WindowFunction之ProcessWindowFunction实战 (10:19)
视频：7-17 重难点总结 (04:14)
作业：7-18 【任务题】会话窗口编程
作业：7-19 【任务题】滑动窗口编程
作业：7-20 【面试讨论题】数据倾斜解决方案
作业：7-21 【面试讨论题】对WindowFunction的认识
作业：7-22 【面试讨论题】对于时间语义的理解
作业：7-23 【面试讨论题】Flink中的窗口分析

第8章 Flink Watermark11 节 | 64分钟
本章中将对Flink的Window编程中最核心的Watermark进行介绍。会带领大家认识，基于EventTime、Window、Watermark的综合使用，以及如何处理延迟或者乱序数据。

视频：8-1 课程目录 (02:57)
视频：8-2 Watermark概述 (12:53)
视频：8-3 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之没有延迟 (14:27)
视频：8-4 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之有延迟 (15:16)
视频：8-5 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之延迟数据丢失 (05:01)
视频：8-6 基于EventTime和Watermark结合滚动窗口综合案例之捕获到延迟数据 (08:05)
视频：8-7 重难点总结 (04:31)
作业：8-8 【任务题】会话窗口编程
作业：8-9 【任务题】滑动窗口编程
作业：8-10 【面试讨论题】乱序数据解决方案
作业：8-11 【面试讨论题】Flink中水印得理解

第9章 Flink状态管理篇27 节 | 150分钟
本章带领大家学习在Flink流处理中为什么要引入State？State分类有哪些？如何自定义实现State功能？Flink中的Checkpoint机制有什么作用？重启策略以及StateBackend在生产上如何使用等等硬核内容。

视频：9-1 课程目录 (02:53)
视频：9-2 状态能为什么带来什么 (09:06)
视频：9-3 State分类 (16:10)
视频：9-4 使用ValueState完成求平均数功能 (14:45)
视频：9-5 使用MapState完成求平均数功能 (05:59)
视频：9-6 Flink Checkpoint机制 (15:04)
视频：9-7 Flink应用程序中开启checkpoint (05:32)
视频：9-8 Restart Strategy (08:20)
视频：9-9 Checkpoint整合重启策略功能测试screenflow (07:35)
视频：9-10 Checkpoint整合重启策略及状态功能测试screenflow (05:29)
视频：9-11 Flink StateBackend (06:01)
视频：9-12 Flink StateBackend之MemoryStateBackend (05:59)
视频：9-13 Flink StateBackend之FsStateBackend (02:46)
视频：9-14 Flink StateBackend之RocksDBStateBackend (05:35)
视频：9-15 FsStateBackend 本地文件系统功能测试 (02:49)
视频：9-16 ExternalizedCheckpointCleanup在生产上的使用 (05:12)
视频：9-17 FsStateBackend HDFS功能测试 (02:32)
视频：9-18 Checkpoint全流程测试之Flink UI操作 (07:28)
视频：9-19 Checkpoint全流程测试之命令行操作 (03:47)
视频：9-20 Checkpoint小结 (04:34)
视频：9-21 Savepoints (09:26)
视频：9-22 重难点总结 (02:23)
作业：9-23 【任务题】使用ListState实现求平均数
作业：9-24 【任务题】RocksDBStateBackend应用
作业：9-25 【面试讨论题】Flink的容错机制
作业：9-26 【面试讨论题】Checkpoint和SavePoint的区别
作业：9-27 【面试讨论题】Flink中的状态存储

第10章【项目实战第二篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战 13 节 | 64分钟
本章节将实现项目实战的第二篇，将带领大家来学习在Flink中如何实现分组TopN的功能开发，以及使用Flink结合布隆过滤器，对项目实战第一篇的功能进行重构达到更好的性能。

视频：10-1 课程目录 (02:19)
视频：10-2 功能一之需求分析 (09:22)
视频：10-3 功能一之实现01 (04:08)
视频：10-4 功能一之实现02 (14:50)
视频：10-5 功能一之实现03 (11:06)
视频：10-6 功能二之需求分析 (03:26)
视频：10-7 功能二之实现01 (07:26)
视频：10-8 功能二之实现02 (03:22)
视频：10-9 重难点总结 (07:05)
作业：10-10 【任务题】布隆过滤器的原理
作业：10-11 【任务题】ValueState应用
作业：10-12 【面试讨论题】布隆过滤器应用分析
作业：10-13 【面试讨论题】分组TopN的实现思路及数据倾斜的解决方案

第11章【项目实战第三篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战 14 节 | 78分钟
本章节将实现项目实战的第三篇，也是整个项目中最重要得一篇。不管是采用哪种实时处理框架，对于如何做到一次性精准消费都是一个非常重要且棘手的问题，这不仅是面试过程中也是在实际开发过程中必须要掌握的。本章节要彻底解决这些问题，并对代码进行重构封装，达到以后能完全复用的目的。…

视频：11-1 课程目录 (02:46)
视频：11-2 Flink对接Kafka数据入门 (11:20)
视频：11-3 Flink整合Kafka代码开发 (11:55)
视频：11-4 参数配置化并读取 (07:52)
视频：11-5 Flink对接Kafka完整参数配置开发 (08:28)
视频：11-6 Flink对接Kafka数据封装V1版本 (03:54)
视频：11-7 Flink对接Kafka数据封装V2版本 (01:18)
视频：11-8 Flink对接Kafka数据封装V3版本 (05:38)
视频：11-9 Flink对接Kafka数据分析结果入Redis (06:55)
视频：11-10 Flink ExactlyOnce图解 (08:39)
视频：11-11 Flink两阶段提交 (08:46)
作业：11-12 【任务题】自定义MySQL Sink
作业：11-13 【面试讨论题】Flink整合kafka的两阶段提交的认识
作业：11-14 【面试讨论题】Flink如何实现Exactly-Once

第12章初识ClickHouse
本章节将介绍当前非常火的OLAP框架ClickHouse。会带领大家认识ClickHouse的适用场景、部署、如何使用CH的SQL语言对大数据场景进行统计分析表引擎、ClickHouse 核心 API编程，以及如何整合各种不同数据源数据。
第13章【项目实战终极篇】基于Flink+ClickHouse构建大数据实时分析项目实战
本章节将实现项目实战的第四篇，也就是终极一战！本章中第一个案例将使用Flink对接ClickHouse，将处理过的明细数据写入ClickHouse，后续统计分析直接使用SQL完成，借以大大提升开发效率以及降低开发成本；第二个案例将使用Flink CEP完成恶意攻击风控告警，提高安全性。…
第14章 Flink DataSet篇
前面的章节主要是用流的角度进行阐述，本章中将介绍如何使用Flink的DataSet API完成离线场景的开发。通过本章得学习，相信大家能更好得理解Flink是如何能够支持批流一体的解决方案的。
第15章 Flink Table&SQL API篇
本章将介绍如何使用Table API进行业务处理，以及如何更方便的使用SQL的方式基于Flink进行处理。【注意：SQL的方式在生产上用的非常多，因为SQL对于开发人员来说，门槛极低，只要使用SQL就可以进行大数据的统计分析操作，这是一件极好极好的事情】 …
第16章 Flink版本升级篇
本章中，将带领大家知晓大数本章节将介绍Flink版本升级时的注意事项：如，代码兼容性、服务器环境注意事项等。
第17章【拓展】基于Flink构建实时数仓项目实战
本章中，将拓展讲解基于Canal、Kafka、Flink来构建实时数仓，掌握数仓的常用分层方式，业务数据的实时采集、双流join等
第18章总结和展望
本章节将对课程讲解的核心内容进行总结，并提出对未来发展的展望。

有需要联系v；加客服窗口的联系方式

摘要：本文围绕“【JAVA】Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发|完结无秘|百度云下载”，全面解析了企业级实时大数据开发的核心方法和技术实践。文章从整体架构、数据处理流程、优化策略和应用案例四个方面进行详细阐述，揭示了Flink与ClickHouse在大规模数据实时处理中的优势和关键实现技巧。通过丰富的示例和实践指导，读者可以快速掌握从数据采集、流处理、数据存储到性能调优的完整流程，帮助企业在实时大数据开发中实现高效、可靠、可扩展的解决方案。同时，文章结合最新技术趋势和实践经验，对Flink与ClickHouse的集成应用进行了深入分析，为开发者提供可直接落地的操作参考。

1、整体架构设计

在企业级实时大数据开发中，整体架构设计是确保系统高效稳定运行的核心。Flink作为流处理引擎，负责数据的实时计算和复杂事件处理，而ClickHouse作为高性能列式数据库，承担大数据的存储和查询任务。二者结合能够实现数据从采集到分析的全流程闭环。

架构设计需要考虑数据源种类、流量规模以及实时性要求。常见的数据源包括Kafka、RocketMQ等消息队列，以及日志、传感器数据等结构化或半结构化数据。通过Flink的DataStream API，可以灵活地进行数据抽取、清洗和实时计算。

在系统层面，需要设置分布式部署和高可用方案，确保Flink Job和ClickHouse集群的稳定运行。资源调度、负载均衡和容错机制是架构设计中不可忽视的环节，这些因素直接影响数据处理延迟和吞吐量。

2、数据处理流程

数据处理流程是企业级实时大数据开发的核心环节，涉及数据采集、传输、计算和存储四个阶段。在采集阶段，通过Kafka等消息队列进行高并发数据接入，确保数据完整性和顺序性。

传输阶段主要依赖Flink的流处理能力，实现数据从消息队列到计算引擎的高效传递。Flink支持事件时间处理和窗口计算，可以对流数据进行实时聚合和统计分析，为下游存储和查询提供结构化数据。

计算阶段是Flink发挥价值的关键，通过DataStream API或Table API实现复杂计算逻辑，如实时推荐、异常检测或业务指标计算。计算结果经过处理后写入ClickHouse，利用其列式存储优势，实现高性能查询和分析。

3、优化与性能提升

在企业级大数据场景下，系统性能直接影响业务决策效率。Flink作业优化主要从算子并行度、状态管理和Checkpoint策略入手。通过合理设置并行度，可以充分利用集群资源，提高数据处理吞吐量。

状态管理是Flink优化的重要环节，合理配置状态后端和状态压缩策略，可以降低内存占用和Checkpoint延迟。此外，Flink提供了增量Checkpoint和异步Checkpoint机制，有助于在保证数据一致性的前提下提升作业稳定性。

ClickHouse性能优化主要关注数据表设计、分区策略和索引配置。通过列式存储和分布式架构，可以实现高吞吐量的写入和低延迟的查询。针对实时数据，建议使用MergeTree引擎，并结合分区和主键设计，优化查询和聚合效率。

4、实际应用案例

在金融行业，Flink+ClickHouse架构广泛应用于实时风控和交易监控。通过实时计算交易数据，系统可以即时发现异常行为并触发告警，同时ClickHouse提供快速的历史数据查询支持，实现数据回溯和分析。

在电商场景，实时推荐和用户行为分析是核心应用。Flink对用户点击、浏览和购买数据进行实时聚合，生成个性化推荐结果，并将统计数据存储在ClickHouse中，用于报表和运营分析。

在物联网领域，Flink+ClickHouse架构能够处理海量传感器数据，实现设备状态监控和异常预测。通过高效的数据流处理和查询，企业可以快速响应设备异常，提高生产和运维效率。

总结：

“【JAVA】Flink+ClickHouse 玩转企业级实时大数据开发|完结无秘|百度云下载”展示了从架构设计到实际应用的完整流程，为企业实时大数据开发提供了系统化解决方案。通过Flink实现流式计算，结合ClickHouse高性能存储，系统能够在高并发、高吞吐量场景下保持稳定运行。

文章从整体架构、数据处理流程、优化策略和实际案例四个方面进行了深入阐述，帮助开发者理解和掌握Flink与ClickHouse的集成方法及最佳实践，为企业在实时大数据领域的落地应用提供了可操作的参考和指导。

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