Flink实时处理技术课程教学大纲

“Flink实时大数据处理技术”课程教学大纲英文名称：Flinkreal-timebigdataprocessingtechnology课程编号：学时数：80其中讲授学时数：64 实验学时数：16 学分数：x适用专业：数据科学与大数据技术一、课程的性质和教学目标《Flink实时大数据处理技术》课程是一门专注于ApacheFlink框架的深入学习和实践的课程。该课程旨在通过系统的教学和实战项目，使学生全面理解和掌握Flink在实时大数据处理方面的技术和应用。课程性质特点可以概括为以下几个方面：专业性强：课程内容针对Flink这一开源的流式处理和批处理框架，深入剖析其核心概念、原理和技术细节。实践性强：课程不仅包含理论知识的讲解，还通过大量的实战项目，让学生亲自动手操作，提升实践能力。综合性高：课程不仅涵盖Flink的基础知识和应用，还涉及数据仓库、流处理、批处理等多个相关领域的知识和技术。《Flink实时大数据处理技术》课程的具体教学目标如下：一、知识目标理解Flink基本概念：学生能够清晰理解Flink的定义、特点、应用场景以及与其他大数据处理框架的对比。掌握Flink核心技术：学生能够掌握Flink的核心技术，包括流处理、批处理、状态管理、容错机制等。熟悉FlinkAPI：学生能够熟练使用Flink的API进行编程，包括DataStreamAPI、TableAPI等。二、能力目标编程能力：学生能够使用Flink进行大数据的实时处理和批处理，编写高效的Flink作业。问题解决能力：学生能够独立分析和解决在Flink应用中遇到的问题，如性能调优、异常处理等。项目实践能力：学生能够参与实际的大数据项目，利用Flink技术解决实际问题。三、素质目标团队协作：培养学生的团队协作能力，能够在团队中有效沟通和协作，共同完成大数据项目。创新思维：鼓励学生关注新技术和新趋势，培养创新思维和创新能力，为大数据领域的发展做出贡献。二、专业能力目标：一、基础理论与知识掌握掌握ApacheFlink的核心概念和原理，包括其作为开源的流式处理和批处理框架的特性和优势。理解Flink如何对无界和有界数据流进行有状态计算，并能阐述Flink在大数据实时处理领域的应用场景。熟悉Flink的流处理模型、时间处理机制（如事件时间、处理时间、摄取时间）、窗口处理（如滚动窗口、滑动窗口、会话窗口）等核心概念。二、编程与操作能力熟练使用Flink的DataStreamAPI和TableAPI进行编程，包括数据流的创建、转换、聚合、过滤等操作。理解和实践Flink的状态管理机制，能够在程序中创建和使用状态来存储和处理数据流中的信息。熟悉Flink的容错和检查点机制，了解如何确保作业在失败时的数据一致性和可恢复性。三、项目实战与应用能力通过实战项目，能够独立完成Flink作业的开发、部署和调优，包括性能优化、资源管理等。能够将Flink应用于实时数据分析、异常检测、日志处理、实时推荐等实际业务场景中，解决实际问题。学会与其他大数据生态系统中的组件（如Kafka、Hadoop、HBase等）进行集成和协作，构建完整的大数据处理和分析平台。四、问题解决与创新能力能够独立分析和解决在Flink应用中遇到的问题，如数据倾斜、内存溢出、延迟过高等性能问题。具备对Flink新功能和技术的敏锐度，能够迅速掌握并将其应用于项目中。鼓励创新思维，能够结合业务需求和技术趋势，提出创新性的解决方案和优化建议。五、团队协作与沟通能力培养良好的团队协作精神，能够在团队中有效沟通和协作，共同完成大数据项目。学会与其他团队成员、客户或利益相关者进行有效的沟通和协调，确保项目的顺利进行。课程思政目标：一、职业道德与责任感培养学生的诚实守信品质，确保在大数据处理和分析过程中遵守职业道德规范，保护用户隐私和数据安全。增强学生的责任感，使其认识到在大数据处理和分析工作中，任何决策和行动都可能对社会和个人产生深远影响，因此必须谨慎对待。二、团队协作与沟通能力培养学生的团队协作精神，通过项目实战和团队合作，让学生学会与他人有效沟通和协作，共同解决问题。提高学生的沟通能力，使其能够清晰表达自己的想法和观点，同时也能够倾听他人的意见和建议，促进团队和谐与进步。三、创新思维与解决问题能力激发学生的创新思维，鼓励学生敢于挑战传统观念和方法，提出创新性的解决方案和优化建议。培养学生的解决问题能力，使其在面对大数据处理和分析中的复杂问题时，能够迅速找到问题的根源并提出有效的解决方案。四、法律意识与合规操作增强学生的法律意识，使其了解并遵守相关的法律法规和政策规定，确保在大数据处理和分析过程中不侵犯他人的合法权益。培养学生的合规操作习惯，使其在进行数据处理和分析时能够遵循公司规章制度和行业规范，避免违规操作带来的风险。五、社会责任与可持续发展培养学生的社会责任感，使其认识到大数据处理和分析工作对于社会发展和进步的重要性，积极贡献自己的力量。引导学生关注可持续发展问题，在大数据处理和分析过程中注重节能减排、资源循环利用等环保问题，为可持续发展做出贡献。三、课程教学内容的基本要求、重点和难点第一章ApacheFlink概述1.1 Flink是什么掌握Flink的介绍以及Flink发展现状和未来。1.2 Flink层次架构掌握Flink核心层次架构情况以及作用1.3 大数据处理架构的发展掌握主流大数据实时处理发展现状和各自优缺点1.4 Flink应用场景掌握Flink的应用场景知道Flink的用途1.5Flink生态系统和社区掌握Flink生态环境技术1.6 Flink与其他大数据框架的关系掌握Flink与其他大数据框架的关系与区别。重点：Flink是什么、Flink层次架构、大数据处理架构的发展、Flink应用场景、Flink生态系统和社区、Flink与其他大数据框架的关系。难点：Flink层次架构。思政教学（支撑思政目标）介绍我国的大数据发展史以及现状，结合实例激发学生爱国主义情怀，传播爱党、爱国、积极向上的正能量。第二章Scala语言2.1Scala语言概述掌握Scala语言是什么？以及Scala语言与其他编程语言的关系。2.2Scala语言入门理解Scala语言语言的基础内涵与Scala语言的编程方式2.3集合掌握Scala语言中常用集合2.4函数式编程掌握Scala语言中函数式编程2.5面向对象编程掌握Scala语言面向对象2.6模式匹配掌握Scala语言模式匹配重点：Scala语言入门、Scala语言中常用集合、面向对象编程难点：模式匹配思政教学（支撑思政目标）融合职业素养中编码规范的意义，在知识传授、能力培养中弘扬社会主义核心价值观。第三章环境搭建和应用部署3.1Flink开发环境搭建理解Flink开发环境搭建流程3.2Flink词频统计理解Flink词频统计的原理3.3Flink集群部署理解Flink集群部署的原理和方式3.4YARN模式的部署与应用提交理解Flink在YARN模式的部署与应用提交重点：Flink词频统计难点：YARN模式的部署与应用提交、Flink集群部署思政教学（支撑思政目标）融合职业素养中编码规范的意义，在知识传授、能力培养中弘扬社会主义核心价值观。第四章Flink流处理架构与原理4.1Flink流处理架构与原理掌握Flink流处理架构与原理和实现4.2Flink流处理架构掌握Flink流处理架构的核心思想4.3Flink集群架构掌握Flink集群架构的原理和实现方式重点：Flink流处理架构、Flink流处理架构与原理难点：Flink集群架构思政教学（支撑思政目标）注重文化修养、道德修养的输入，为社会输出人生价值、为国家发展贡献力量。第五章流处理API5.1基本使用熟悉API的基本使用。5.2DataStream数据源熟悉DataStream数据源有些。5.3DataStream转换算子掌握DataStream转换算子有那些和用法5.4DataStreamSink掌握DataStreamSink的用法5.5用户行为实时分析了解用户行为实时分析的方式和方法，能够应用所学进行分析熟悉运行测试的流程及方法。重点：DataStream数据源、DataStream转换算子、DataStreamSink难点：用户行为实时分析思政教学（支撑思政目标）注重文化修养、道德修养的输入，为社会输出人生价值、为国家发展贡献力量。第六章时间和窗口6.1时间与窗口的概念理解Flink的时间与窗口的概念6.2窗口的基本使用理解Flink的窗口的基本使用方法6.3窗口函数理解Flink窗口函数用法重点：窗口的基本使用、时间与窗口的概念难点：窗口函数思政教学（支撑思政目标）培养学生持之以恒、百折不挠、不断打磨专业能力的品质和工匠精神。第七章处理函数与状态管理7.1处理函数了解Flink处理函数用法。7.2多流操作熟悉Flink多流操作过程。7.3状态管理掌握Flink状态管理7.3状态持久化掌握Flink的状态持久化方式和过程重点：处理函数、多流操作、状态持久化、状态管理难点：状态持久化、状态管理思政教学（支撑思政目标）培养学生持之以恒、百折不挠、不断打磨专业能力的品质和工匠精神。第八章TableAPI和SQL8.1TableAPI&SQL概述理解Flink的TableAPI&SQL概述作用。8.2FlinkSQL使用熟悉Flink的FlinkSQL使用方式和方法。8.3窗口处理掌握Flink窗口处理原理、方式和方法8.4函数熟悉Flink函数作用以及用法等。重点：FlinkSQL使用、窗口处理、函数难点：窗口处理、函数思政教学（支撑思政目标）鼓励学生多与正能量的人交往，树立正确的交友观、价值观。第九章FlinkKafka连接器9.1Kafka概述掌握Kfaka的原理和介绍。9.2生产者与消费者理解Kafka的生产者与消费者是什么，作用和实现方式。9.3Flink集成Kafka理解Flink集成Kafka的过程原理和方式。9.4数据实时清洗与可视化理解Flink对数据实时清洗与可视化。重点：生产者与消费者、Flink集成Kafka、数据实时清洗与可视化难点：Flink集成Kafka、数据实时清洗与可视化思政教学（支撑思政目标）结合大数据的分而治之思想，启发学生的团结合作意识、统筹意识。第十章Flink数据仓库项目实战10.1数据仓库概述掌握数据仓库的构建和安装。10.2数据仓库架构与模型设计掌握基于数据仓库的与模型设计对仓库运行和测试。10.3实时数仓环境准备10.4项目具体实现重点：数据仓库架构与模型设计、实时数仓环境准备、项目具体实现难点：项目具体实现思政教学（支撑思政目标）指针灵活，但万变不离其宗。教育学生不忘初心、牢记使命，全心全意为人民服务。四、教学方式及学时分配表2各章节教学方式与学时分配序号主要内容主要教学方式学时分配1第1章ApacheFlink概述线下课堂讲授+学生边学边练122第2章Scala语言线上自学+在线评测+线下课堂讲授+学生边学边练123第3章环境搭建和应用部署线上自学+在线评测+线下课堂讲授+学生边学边练84第4章Flink流处理架构与原理线上自学+在线评测+线下课堂讲授+学生边学边练65第5章流处理API线上自学+在线评测+线下课堂讲授+学生边学边练106第6章时间和窗口线上自学+在线评测+线下课堂讲授+学生边学边练67第7章处理函数与状态管理线上自学+在线评测+线下课堂讲授+学生边学边练68第8章TableAPI和SQL线上自学+在线评测+线下课堂讲授+学生边学边练89第9章FlinkKafka连接器线上自学+在线评测+线下课堂讲授+学生边学边练810第10章Flink数据仓库项目实战线上自学+在线评测+线下课堂讲授+学生边学边练8五、其它教学环节的要求1.课内采用“讲授为主、讨论为辅”的方式，课后提供PPT课件下载。2.课外环节包括