正版资源Flink+ClickHouse 企业级实时大数据开发实战教程【完结】
Flink 与 ClickHouse 的工程化融合实践 本课程聚焦后端开发中高吞吐、低延迟的实时数据分析场景，核心目标是解决传统离线数仓无法满足秒级业务决策的问题。课程围绕 Flink 的实时计算能力与 ClickHouse 的高性能 OLAP 引擎展开，从环境搭建到生产级代码落地，构建了一套完整的
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Flink 与 ClickHouse 的工程化融合实践
本课程聚焦后端开发中高吞吐、低延迟的实时数据分析场景，核心目标是解决传统离线数仓无法满足秒级业务决策的问题。课程围绕 Flink 的实时计算能力与 ClickHouse 的高性能 OLAP 引擎展开，从环境搭建到生产级代码落地，构建了一套完整的流式数仓解决方案。对于已有 Java 基础，但缺乏大数据组件实战经验的开发者，这是一份可直接对照实践的工程化参考。
学习顺序与前置门槛
建议按章节顺序学习：先学第 12 章 ClickHouse 基础，掌握其底层存储机制与 SQL 语法，这是后续数据写入逻辑的理解基础。随后进入第 10 章与第 11 章的项目实战，重点理解 Flink 与 ClickHouse 的数据同步模式。前置门槛方面，需具备 Java 基础以及 Hadoop/Spark 的基本概念，但不需要深厚的流处理理论背景。在练习中，不要仅限于看视频，应尝试复用课程中的 SQL 建表语句、Flink CDC 配置模板以及实时流处理逻辑，通过修改参数（如水位线设置、并行度调整）来验证不同场景下的性能表现。
学完产出与资料用法
学完本课程，开发者应具备独立搭建实时数据流处理平台的能力，能够将业务日志实时接入 ClickHouse，并通过 SQL 进行多维度的实时统计分析。资料中的代码结构展示了如何将数据源、转换逻辑和输出目标解耦，建议在练习时模仿这种分层架构，产出可直接应用于生产环境的工程代码。资料包以项目实战为主线，每一章均包含可直接落地的代码与配置，配合动手练习，能快速形成从设计到部署的完整闭环。
课程目录
第14章 Flink DataSet篇12 集
- 14-1 课程目录.mp4 3.56M
- 14-11 Flink中分布式缓存的使用.mp4 48.74M
- 14-12 Flink中计数器的使用.mp4 45.27M
- 14-13 重难点总结.mp4 33.10M
- 14-2 Flink批处理概述.mp4 45.35M
- 14-3 对接数据源为csv格式的数据.mp4 58.33M
- 14-4 对接数据源为压缩后的数据.mp4 12.11M
- 14-5 对接数据源为子目录的数据.mp4 17.09M
- 14-6 Transformation之map.mp4 29.11M
- 14-7 Transformation之mapPartition.mp4 17.37M
- 14-8 Transformation之distinct.mp4 15.36M
- 14-9 Transformation之first-n.mp4 45.65M
第15章 Flink Table&SQL API篇7 集
- 15-1 课程目录.mp4 8.30M
- 15-10 Flink Table API&SQL Connector概述.mp4 26.18M
- 15-11 Flink Table API&SQL FileSystem Connector读取数据.mp4 50.37M
- 15-12 Flink Table API&SQL FileSystem Connector写出数据.mp4 24.79M
- 15-13 Flink Table API结合Window及EventTime编程.mp4 91.79M
- 15-14 Flink SQL结合Window及EventTime编程.mp4 28.07M
- 15-15 Flink UDF函数概述.mp4 39.31M
