Flink 2023Kubernetes实战课程

Flink Kubernetes Operator 是专为在 Kubernetes 环境下管理和部署 Apache Flink 作业的工具。它让你可以轻松地通过 Kubernetes 集群运行 Flink 应用，并了自动化的任务管理、资源分配和故障恢复功能，简化了运维工作。嗯，它的主要优点就是集成了 Kubernetes 的调度和监控系统，让你在部署 Flink 时可以像管理其他容器化服务一样便捷。你要是已经在 Kubernetes 上有经验，使用这个 Operator 会顺手，挺符合的需求的。举个例子，如果你需要将 Flink 的状态保存和恢复交给 Kubernetes 完全托管，Flink

Kubernetes 实战指南 一本深入探索 Kubernetes 集群管理的实用手册，涵盖从基础概念到高级应用的全面内容。通过丰富的示例和实践案例，引导您构建、部署和管理可扩展的容器化应用。 核心主题: 集群搭建: 掌握使用 Kubeadm 等工具搭建高可用 Kubernetes 集群的步骤和技巧。 资源管理: 学习如何有效管理 Pod、Deployment、Service 等 Kubernetes 资源，实现应用的弹性伸缩和负载均衡。 存储管理: 了解如何选择和配置持久化存储方案，确保应用数据的可靠性和持久性。 网络管理: 深入理解 Kubernetes 网络模型，配置网络策略和服

Hive：解锁大数据潜力的利器 Hive，构建于Hadoop之上的数据仓库系统，为海量数据集的管理和分析提供了强大的解决方案。本指南将带您深入Hive的世界，助您掌握其核心概念、精通实用技巧，最终驾驭大数据的力量。 核心概念解析 数据模型：Hive数据模型类似于传统关系型数据库，但针对大数据场景进行了优化。 查询语言：HiveQL，一种类似SQL的查询语言，便于用户快速上手。 执行引擎：Hive利用Hadoop的MapReduce或Spark等执行引擎处理数据。 实战演练 数据导入：将不同格式的数据导入Hive表，为分析做好准备。 数据查询：使用HiveQL进行数据探索，获取有价值的洞察

掌握Flink和Doris构建实时数仓的核心技术，通过实战项目，提升实时数据处理和分析能力。

Flink 应用案例集锦 本资源汇集了丰富的 Flink 开发实例，涵盖实时数据处理的常见应用场景，帮助您快速上手 Flink 并构建强大的流处理应用。 案例主题包括: 实时数据ETL 实时监控与告警 实时推荐系统 风险控制与欺诈检测 物联网数据分析 每个案例包含: 业务背景介绍 技术架构解析 核心代码实现 性能优化技巧 学习资料推荐: Apache Flink 官方文档 Flink 中文社区 Ververica 平台

Apache Flink 流处理应用实战 这份资料深入探讨构建流应用程序的基础知识、实现和操作，重点关注 Apache Flink。通过学习，您将掌握： Flink 核心概念: 深入了解 Flink 的架构、分布式处理和容错机制。 流处理基础: 掌握流处理的核心原则，例如窗口化、状态管理和时间处理。 Flink 应用开发: 学习使用 Flink API 开发和部署流应用程序。 操作与监控: 了解如何有效地操作和监控 Flink 应用程序，确保其稳定性和性能。 这份资源适合想要深入了解 Apache Flink 并构建高效流处理应用程序的开发者和架构师。

课程内容包含视频、源码、文档和虚拟机。

Kubernetes是一个开源平台，用于在云平台上管理多个主机上的容器化应用。其设计目标是简化和优化容器化应用的部署、规划、更新和维护。Kubernetes的核心特性之一是能够自动管理容器以确保它们按照用户定义的状态持续运行，例如自动监控和重启服务。管理员可以通过微服务加载器指定部署位置。Kubernetes还提供了先进的工具和用户友好的界面，便于用户轻松部署应用，支持Canary部署等策略。未来，Kubernetes将进一步支持持续服务状态和原生云平台应用，如NoSQL和传统数据库。通过本指南，您能快速掌握Kubernetes技术，节省学习成本，提升学习效率。

一、Doris是一种MPP的OLAP系统，集成了Google Mesa的数据模型、Apache Impala的MPP查询引擎以及Apache ORCFile的存储技术。二、Doris的功能包括数据分析、统计、报表和多维分析。它是百度自主研发并贡献给Apache开源社区的ROLAP数据库。Doris在数据查询延迟方面表现突出，聚合模型用于数据汇总分析，而明细模型则用于详细数据查询。与Kylin相比，Doris支持更广泛的数据场景。