實時數(shù)據(jù)處理（Kafka+Flink）實戰(zhàn)培訓(xùn)課程
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【培訓(xùn)對象】
大數(shù)據(jù)開發(fā)工程師、數(shù)據(jù)平臺工程師、實時計算開發(fā)人員，以及希望構(gòu)建實時數(shù)據(jù)處理管道的架構(gòu)師。
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【培訓(xùn)目標(biāo)】
一、 深入理解Apache Kafka和Apache Flink的核心原理與架構(gòu)。
二、 熟練搭建和運維Kafka集群，掌握高性能生產(chǎn)者和消費者的開發(fā)。
三、 掌握Flink的DataStream API和SQL進(jìn)行復(fù)雜的流式數(shù)據(jù)處理（如窗口、狀態(tài)、Join等）。
四、 能夠設(shè)計并實現(xiàn)完整的實時數(shù)據(jù)管道，將Kafka和Flink無縫集成，解決實際業(yè)務(wù)問題（如實時大屏、實時風(fēng)控）。
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【培訓(xùn)內(nèi)容介紹】
一、 實時數(shù)據(jù)處理概述：批處理與流處理的對比，Lambda架構(gòu)與Kappa架構(gòu)，Kafka+Flink技術(shù)棧定位。
二、 Kafka核心原理與架構(gòu)：Topic與Partition、Producer與Consumer、副本機制與ISR、消息存儲與清理。
三、 Kafka集群搭建與配置：ZooKeeper/KRaft模式、關(guān)鍵參數(shù)配置、監(jiān)控與管理工具（Kafka Manager, Burrow）。
四、 Kafka高級特性：消息可靠性保證、冪等性與事務(wù)、Exactly-Once語義。
五、 Kafka生產(chǎn)與消費實踐：Java API開發(fā)高性能生產(chǎn)者與消費者、消息序列化與反序列化。
六、 Flink架構(gòu)與運行模式：Flink組件棧（JobManager, TaskManager）、任務(wù)調(diào)度與容錯、部署模式（Session, Per-Job, Application）。
七、 Flink DataStream API開發(fā)基礎(chǔ)：Source、Transformation（map, filter, keyBy, window）、Sink，連接器（Kafka Connector）。
八、 Flink時間語義與窗口：Event Time、Processing Time、Watermark機制、滾動窗口、滑動窗口、會話窗口。
九、 Flink狀態(tài)管理與容錯：Keyed State與Operator State、狀態(tài)后端、Checkpoint與Savepoint實現(xiàn)容錯。
十、 Flink SQL與Table API：使用SQL進(jìn)行流處理開發(fā)，動態(tài)表概念，與DataStream API的集成。
十一、 Kafka與Flink集成深度實踐：端到端的Exactly-Once保證、動態(tài)分區(qū)發(fā)現(xiàn)、Source與Sink的調(diào)優(yōu)。
十二、 實戰(zhàn)演練：構(gòu)建一個完整的實時用戶行為分析系統(tǒng)，從Kafka接入數(shù)據(jù)，經(jīng)Flink實時處理，最后將結(jié)果輸出到數(shù)據(jù)庫/消息隊列。
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