你将获得
- 熟练掌握 Flink SQL 接口的原理与操作方法；
- 深入理解 Flink DataStream API 的实践原理；
- 全面剖析 Flink Runtime 的设计与实现机制；
- 完整构建一个实时推荐数据流系统。
AI 导学
在人工智能时代，实时数据处理能力已成为核心技术竞争力。本课程《Flink 核心技术与实战》聚焦流式计算框架 Flink，深入讲解其在实时推荐系统、交易反欺诈等场景中的强大能力，助你在 AI 驱动的实时智能领域抢占先机。课程内容覆盖 Flink SQL、DataStream API、状态管理、容错机制、Runtime 架构等核心技术，并结合实战项目帮助你构建完整的流式开发能力体系。你将掌握实时数据清洗、窗口计算、状态管理等关键技能，具备开发高吞吐、低延迟的实时 AI 应用的能力。通过三个实战项目，包括 PV/UV 统计、实时交易反欺诈和推荐系统，你将真正掌握 Flink 在 AI 场景下的工程落地方法。课程由 Apache Flink 贡献者亲自讲解，理论与实战并重，适合希望在人工智能与大数据交叉领域提升竞争力的技术人员系统学习。掌握 Flink，就是掌握 AI 时代的实时智能引擎。
课程介绍
目前大部分公司的大数据处理工作，使用的还是离线处理技术，但未来，流式计算必定会成为分布式计算的重要方向之一。如果你想要掌握一门具有前瞻性的流式计算处理技术，Flink 必然是你的首选。目前为止，开源界唯一真正同时做到低时延，数据一致性保障以及高吞吐的大数据处理技术，也只有 Flink。它可以在毫秒级的延迟情况下，实现每秒钟处理上亿次的消息或者事件。
Flink 的上手门槛比较高，API 不够直观也不够好用，在不同使用模式下体验也不一致。有了问题，求助社区，得到反馈时间又比较长，这些问题让我们自学起来困难重重。
本课程会通过讲解 Flink 的核心特性以及实操部署，带你入门 Flink。结合三个不同的实战，重点讲解 Flink 作业的开发与实践技巧，加深掌握。随后对核心原理进行剖析，包括 Runtime 的设计与实现，常用的监控指标 Checkpoint、反压等概念。在课程的最后部分，我会安排一个完整的推荐项目，串联所有知识点进行实战，让你更加游刃有余地使用 Flink 进行工作开发。
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