| 模块七:新一代大数据处理引擎Flink | 
	
	| 章 | 节 | 练习 | 学习目标与案例 | 
	
	| 第3章:Flink的体系架构与部署 | 
	Flink简介Flink的体系架构Flink的安装与部署Flink的分布式缓存对比:Flink、Storm和Spark Streaming | 安装与部署Flink环境 | 掌握Flink的体系架构与生态圈组件 | 
	
	| 第4章:Flink on Yarn的实现 | 
	什么是Yarn?与Yarn的体系架构部署YarnFlink on Yarn的两种模式
	
	Flink on Yarn两种模式的区别 | 部署Flink on Yarn | 理解并掌握Flink on Yarn的两种模式的特点 | 
	
	| 第5章:Flink HA的实现 | 
	什么是HA?为什么需要HA?大数据分布式协调框架ZooKeeper
	
	什么是ZooKeeper搭建ZooKeeper环境ZooKeeper的特性实现分布式锁部署Flink HA高可用架构环境 | 部署Flink HA环境 | 什么是HA?Flink HA的架构 | 
	
	| 第6章:Flink开发入门 | 
	Flink批处理开发
	
	Java版本WordCountScala版本WordCountFlink流处理开发
	
	Java版本WordCountScala版本WordCount使用Flink Scala ShellFlink的并行度分析 | 搭建Flink开发环境并开发应用程序 | 掌握基本的Flink API编程 | 
	
	| 第7章:Flink DataSet API开发 | 
	Map、FlatMap与MapPartitionFilter与DistinctJoin操作笛卡尔积First-N外链接操作 | 基于DataSet API开发Flink离线计算应用 | 掌握常用的Flink DataSet API算子的作用 | 
	
	| 第8章:Flink DataStreaming API开发 | 
	DataSources
	
	基本的数据源示例自定义数据源内置的ConnectorDataStream Transformation 转换操作Data Sinks集成Flink与Kafka | 基于DataSet Stream开发Flink离线计算应用 | 掌握常用的Flink DataStream API算子的作用 | 
	
	| 第9章:状态管理和恢复 | 
	状态:State
	
	Keyed StateOperator State检查点:Checkpoint
	
	检查点的配置:state backend存储模式修改State Backend的两种方式示例Restart Strategies(重启策略) | 开发应用进行Flink的有状态计算 | 理解并掌握Flink的状态管理机制 | 
	
	| 第10章:Window和Time | 
	窗口:Window
	
	Time Window示例Count Window示例Time:时间WaterMark:水位线
	
	Watermark的原理Watermark的三种使用情况设置Watermark的核心代码窗口的allowedLateness |  | 什么是Flink的窗口操作 | 
	
	| 第11章:Flink Table & SQL | 
	Flink Table & SQL简介开发Flink Table & SQL程序使用Flink SQL Client | 使用Flink SQL分析处理数据 | 掌握Flink的数据分析模块 | 
	
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