Flink实时大数据处理技术 教案 05 流处理API

章节名称流处理API课序/课时总课时课程性质考试方式授课教师编制时间21/2课时80必修/选修闭卷/大作业课题基本使用教学内容·DataStream是什么·基础程序·并行度的设置教学目的1.DataStream是什么使学生了解DataStream在Flink中的核心概念，它是Flink处理无界数据流的主要API。教授学生DataStream的基本特性和用法，包括如何从数据源读取数据、如何对数据应用转换操作（如map、filter、reduce等）、以及如何将数据写入到外部系统。引导学生理解DataStreamAPI的编程模型，包括数据流图的构建、算子的执行顺序和并行处理等概念。培养学生的数据流处理意识，使其能够使用DataStreamAPI来构建高效、可靠的数据处理应用。基础程序教授学生编写简单的Flink程序的基本步骤，包括创建Flink执行环境、定义数据源、编写数据处理逻辑和定义数据接收器。引导学生通过实践编写一个完整的Flink程序，包括读取数据、执行转换操作以及输出结果。教授学生如何使用Flink提供的各种算子（如MapFunction、FilterFunction、ReduceFunction等）来实现数据处理逻辑。培养学生的编程能力和问题解决能力，使其能够编写出满足实际需求的Flink程序。并行度的设置使学生理解并行度在Flink中的重要性，以及它如何影响程序的性能和资源利用率。教授学生如何设置Flink程序的并行度，包括全局并行度和操作级并行度的设置方法。引导学生探讨并行度设置对程序性能的影响，并通过实验来验证不同并行度设置下的执行效率和资源利用率。培养学生的优化意识，使其能够根据实际需求合理配置Flink程序的并行度，以提高程序的执行效率和资源利用率。教学重难点·重点：·DataStream是什么·难点：·基础程序·并行度的设置教学方式·提问法·讲授法·引导法·案例法教学用具·笔记本电脑·window10·IntelliJIDEA2020.1.2·课堂极域教学平台·VMware·虚拟机教学步骤复习提问导入本节内容。3.精讲本节内容。4.进行本节小结。5.布置课后作业。教学环节复习提问新课讲解课堂答疑课程小结作业布置时间分配(分钟计算)章节名称流处理API课序/课时总课时课程性质考试方式授课教师编制时间22/2课时80必修/选修闭卷/大作业课题DataStream数据源教学内容·内置DataSource·自定义DataSource教学目的内置DataSource使学生了解Flink中内置的各种数据源（DataSource）组件，这些组件提供了从各种数据源（如文件、数据库、Kafka等）读取数据的能力。教授学生如何使用Flink的内置数据源API来快速构建数据流处理应用，无需编写额外的数据读取代码。引导学生理解不同内置数据源的工作原理和适用场景，使其能够根据实际需求选择合适的数据源。培养学生的快速开发能力，使其能够利用Flink的内置数据源快速构建出满足业务需求的数据处理应用。自定义DataSource教授学生如何在Flink中自定义数据源，以满足特殊的数据读取需求。导学生理解自定义数据源的实现原理和步骤，包括定义数据源类、实现数据源接口、处理数据读取和并行化等。教授学生如何使用Flink提供的API和工具来辅助自定义数据源的开发，如使用SourceFunction接口、并行化工具等。培养学生的创新能力和问题解决能力，使其能够根据实际业务需求自定义数据源，并解决在开发过程中遇到的问题。教学重难点·重点：·内置DataSource·自定义DataSource·难点：·内置DataSource·自定义DataSource教学方式·提问法·讲授法·引导法·案例法教学用具·笔记本电脑·window10·IntelliJIDEA2020.1.2·课堂极域教学平台·VMware·虚拟机教学步骤复习提问导入本节内容。3.精讲本节内容。4.进行本节小结。5.布置课后作业。教学环节复习提问新课讲解课堂答疑课程小结作业布置时间分配(分钟计算)章节名称流处理API课序/课时总课时课程性质考试方式授课教师编制时间23/2课时80必修/选修闭卷/大作业课题DataStream转换算子教学内容·数据流转换·RichFunction·物理分区·算子链·资源组教学目的数据流转换让学生了解Flink如何处理和转换数据流。掌握Flink中数据流转换的基本操作，如map、filter、flatMap等。理解数据流转换在实时数据处理中的重要性，以及它们如何影响数据流的性能和准确性。学会如何根据业务需求设计合适的数据流转换逻辑。RichFunction介绍RichFunction在Flink编程模型中的作用和优势。让学生掌握如何通过RichFunction来访问运行时上下文信息，如广播状态、定时器服务等。让学生了解如何使用RichFunction来处理更复杂的业务逻辑，如自定义聚合、状态管理等。培养学生利用RichFunction进行更高级别的Flink编程和优化的能力。物理分区让学生了解物理分区在Flink分布式处理中的重要性。掌握Flink中物理分区的概念和策略，如keyBy、rebalance等。学会如何根据数据特性和业务需求选择合适的物理分区策略。理解物理分区如何影响数据流的传输效率、负载均衡和容错性。算子链介绍算子链在Flink执行计划中的概念和作用。让学生掌握算子链的创建和优化方法，以提高数据处理效率。学会如何分析Flink作业的执行计划，找出可能的性能瓶颈和优化点。理解算子链对减少网络传输和内存消耗的重要性，以及它在实现高效实时数据处理中的作用。资源组让学生了解资源组在Flink集群资源管理中的作用。掌握如何配置和管理Flink资源组，以满足不同作业的资源需求。学会如何根据作业优先级、资源利用率等因素进行资源调度和分配。理解资源组在提高集群资源利用率、保障作业服务质量方面的作用，以及它在实现高效、稳定的实时数据处理平台中的重要性。教学重难点·重点：·物理分区·算子链·资源组·难点：·物理分区·算子链·资源组教学方式·提问法·讲授法·引导法·案例法教学用具·笔记本电脑·window10·IntelliJIDEA2020.1.2·课堂极域教学平台·VMware·虚拟机教学步骤复习提问导入本节内容。3.精讲本节内容。4.进行本节小结。5.布置课后作业。教学环节复习提问新课讲解课堂答疑课程小结作业布置时间分配(分钟计算)章节名称流处理API课序/课时总课时课程性质考试方式授课教师编制时间24/2课时80必修/选修闭卷/大作业课题DataStreamSink教学内容·DataSinks·自定义Sink教学目的DataSinks理解DataSinks的作用：让学生明确DataSinks在Flink数据流处理中的位置和作用，即作为数据流的终点，负责将处理后的数据输出到外部系统或存储中。熟悉常见的DataSinks：介绍并让学生熟悉Flink支持的常见DataSinks，如Kafka、Elasticsearch、JDBC、FileSystem等，以及如何使用这些Sinks将数据输出到对应的系统或存储中。掌握DataSinks的配置和使用：指导学生如何配置和使用Flink的DataSinks，包括设置连接参数、序列化方式、数据格式等，确保数据能够正确、高效地输出到目标系统或存储。理解DataSinks的性能和可靠性：让学生了解不同DataSinks的性能特点、容错机制和最佳实践，以便在实际应用中根据需求选择合适的Sinks并优化其性能。自定义Sink理解自定义Sink的必要性：当Flink提供的标准Sinks无法满足特定需求时，需要自定义Sink。让学生理解自定义Sink的必要性，并激发他们探索和学习自定义Sink的兴趣。掌握自定义Sink的开发流程：指导学生掌握自定义Sink的开发流程，包括定义Sink类、实现序列化接口、处理并行度和容错等。通过实际案例和练习，让学生熟练掌握自定义Sink的开发技巧。理解自定义Sink的关键点：强调自定义Sink开发中的关键点，如数据一致性、容错处理、性能优化等。让学生明确在开发自定义Sink时需要注意的问题，并给出相应的解决方案和建议。实践应用：鼓励学生将自定义Sink应用到实际项目中，以解决特定的数据输出问题。通过实践应用，让学生深入理解自定义Sink的实用性和价值，并提升他们的实际开发能力。教学重难点·重点：·DataSinks·自定义Sink·难点：·DataSinks·自定义Sink教学方式·提问法·讲授法·引导法·案例法教学用具·笔记本电脑·window10·IntelliJIDEA2020.1.2·课堂极域教学平台·VMware·虚拟机教学步骤复习提问导入本节内容。3.精讲本节内容。4.进行本节小结。5.布置课后作业。教学环节复习提问新课讲解课堂答疑课程小结作业布置时间分配(分钟计算)章节名称流处理API课序/课时总课时课程性质考试方式授课教师编制时间25/2课时80必修/选修闭卷/大作业课题用户行为实时分析教学内容·用户行为实时分析教学目的1.理解实时分析的重要性：让学生明白为什么需要对用户行为进行实时分析，包括实时监测、快速响应业务需求、优化用户体验等。2.掌握Flink基本概念和特性：让学生了解Flink作为流处理框架的核心概念，如数据流、时间语义、状态管理等。介绍Flink的特性，如低延迟、高吞吐量、事件时间处理、状态一致性等，以及它们在用户行为实时分析中的作用。3.熟悉用户行为数据源：介绍常见的用户行为数据源，如Web服务器日志、移动应用日志、数据库变更日志等。让学生了解如何获取、处理和整合这些数据源以供实时分析。4.掌握Flink的API和编程模型：指导学生熟悉Flink的DataStreamAPI和TableAPI，以及如何使用它们来构建用户行为实时分析应用。让学生了解Flink的编程模型，包括时间窗口、状态管理、事件时间处理等，并学会如何在应用中应用这些概念。5.实践用户行为实时分析场景：通过实际案例和练习，让学生实践用户行为实时分析场景，如用户活跃度分析、用户路径分析、实时推荐等。指导学生如何根据业务需求设计合适的数据流转换逻辑、选择适当的窗口大小和滑动间隔、配置合适的并行度等。6.优化和调试Flink应用：让学生了解如何监控和调优Flink应用的性能，包括资源利用率、吞吐量、延迟等。指导学生如何诊断和解决Flink应用中可能出现的问题，如数据倾斜、状态溢出、背压等。7.培养数据驱动思维：鼓励学生通过实时分析用户行为数据来洞察业务趋势、发现潜在问题、优化