项目源代码
一、Flink是什么
二、Flink快速入门
三、Flink的安装与部署
四、Flink 常用 API 详解
注意： DataStream中的Connector就是
Source 和 Sink。
4.1、DataStream 的编程模型
4.2、Flink 的 Souce
4.2.1、文件/HDFS，集合的源，Kafka Source，自定义Source
Flink 1.11之后的新版数据源
4.3、 Flink 的 Sink
4.3.1、HDFS Sink， Redis Sink
4.3.2、自定义Sink（JDBC Sink）
Flink-1.11开始提供了JDBC Sink
4.4、DataStream 转换算子
4.5、函数类和富函数类
4.6、底层 ProcessFunctionAPI
4.7、侧输出流 Side Output
五、Flink State 管理与恢复
5.1、state、checkpoint、savepoint
5.2、广播状态
六、Flink中的Window详解
6.1、Flink之Trigger详解
七、Flink中的Time详解
八、Table API和SQL API
两者整合、相互转换
8.1、流式概念
动态表
8.2、flink catalogs — flink-1.12
Flink SQL
Flink SQL CDC
Flink SQL Client 问题
九、Flink的CEP编程
十、Flink的性能优化
10.1、Flink SQL 性能优化(flink-1.13)
Flink的更新
Flink1.11版本的更新情况
Flink-1.10升级到Flink1.12的问题
Flink CDC 2.0 正式发布，详解核心改进 Flink1.13新特性及改动 Flink1.16 发布新特性
十一、Flink常见的面试问题汇总Apache Flink 知识图谱 面试20220803
十二、项目 12.1、基于Flink之电商用户行为分析 12.2、实时数仓 12.3、Flink实时数仓 十三、源码解析 Flink1.15源码解析
