“Flink實時大數據處理技術”課程教學大綱英文名稱：Flinkreal-timebigdataprocessingtechnology課程編號：學時數：80其中講授學時數：64 實驗學時數：16 學分數：x適用專業：數據科學與大數據技術一、課程的性質和教學目標《Flink實時大數據處理技術》課程是一門專注于ApacheFlink框架的深入學習和實踐的課程。該課程旨在通過系統的教學和實戰項目，使學生全面理解和掌握Flink在實時大數據處理方面的技術和應用。課程性質特點可以概括為以下幾個方面：專業性強：課程內容針對Flink這一開源的流式處理和批處理框架，深入剖析其核心概念、原理和技術細節。實踐性強：課程不僅包含理論知識的講解，還通過大量的實戰項目，讓學生親自動手操作，提升實踐能力。綜合性高：課程不僅涵蓋Flink的基礎知識和應用，還涉及數據倉庫、流處理、批處理等多個相關領域的知識和技術。《Flink實時大數據處理技術》課程的具體教學目標如下：一、知識目標理解Flink基本概念：學生能夠清晰理解Flink的定義、特點、應用場景以及與其他大數據處理框架的對比。掌握Flink核心技術：學生能夠掌握Flink的核心技術，包括流處理、批處理、狀態管理、容錯機制等。熟悉FlinkAPI：學生能夠熟練使用Flink的API進行編程，包括DataStreamAPI、TableAPI等。二、能力目標編程能力：學生能夠使用Flink進行大數據的實時處理和批處理，編寫高效的Flink作業。問題解決能力：學生能夠獨立分析和解決在Flink應用中遇到的問題，如性能調優、異常處理等。項目實踐能力：學生能夠參與實際的大數據項目，利用Flink技術解決實際問題。三、素質目標團隊協作：培養學生的團隊協作能力，能夠在團隊中有效溝通和協作，共同完成大數據項目。創新思維：鼓勵學生關注新技術和新趨勢，培養創新思維和創新能力，為大數據領域的發展做出貢獻。二、專業能力目標：一、基礎理論與知識掌握掌握ApacheFlink的核心概念和原理，包括其作為開源的流式處理和批處理框架的特性和優勢。理解Flink如何對無界和有界數據流進行有狀態計算，并能闡述Flink在大數據實時處理領域的應用場景。熟悉Flink的流處理模型、時間處理機制（如事件時間、處理時間、攝取時間）、窗口處理（如滾動窗口、滑動窗口、會話窗口）等核心概念。二、編程與操作能力熟練使用Flink的DataStreamAPI和TableAPI進行編程，包括數據流的創建、轉換、聚合、過濾等操作。理解和實踐Flink的狀態管理機制，能夠在程序中創建和使用狀態來存儲和處理數據流中的信息。熟悉Flink的容錯和檢查點機制，了解如何確保作業在失敗時的數據一致性和可恢復性。三、項目實戰與應用能力通過實戰項目，能夠獨立完成Flink作業的開發、部署和調優，包括性能優化、資源管理等。能夠將Flink應用于實時數據分析、異常檢測、日志處理、實時推薦等實際業務場景中，解決實際問題。學會與其他大數據生態系統中的組件（如Kafka、Hadoop、HBase等）進行集成和協作，構建完整的大數據處理和分析平臺。四、問題解決與創新能力能夠獨立分析和解決在Flink應用中遇到的問題，如數據傾斜、內存溢出、延遲過高等性能問題。具備對Flink新功能和技術的敏銳度，能夠迅速掌握并將其應用于項目中。鼓勵創新思維，能夠結合業務需求和技術趨勢，提出創新性的解決方案和優化建議。五、團隊協作與溝通能力培養良好的團隊協作精神，能夠在團隊中有效溝通和協作，共同完成大數據項目。學會與其他團隊成員、客戶或利益相關者進行有效的溝通和協調，確保項目的順利進行。課程思政目標：一、職業道德與責任感培養學生的誠實守信品質，確保在大數據處理和分析過程中遵守職業道德規范，保護用戶隱私和數據安全。增強學生的責任感，使其認識到在大數據處理和分析工作中，任何決策和行動都可能對社會和個人產生深遠影響，因此必須謹慎對待。二、團隊協作與溝通能力培養學生的團隊協作精神，通過項目實戰和團隊合作，讓學生學會與他人有效溝通和協作，共同解決問題。提高學生的溝通能力，使其能夠清晰表達自己的想法和觀點，同時也能夠傾聽他人的意見和建議，促進團隊和諧與進步。三、創新思維與解決問題能力激發學生的創新思維，鼓勵學生敢于挑戰傳統觀念和方法，提出創新性的解決方案和優化建議。培養學生的解決問題能力，使其在面對大數據處理和分析中的復雜問題時，能夠迅速找到問題的根源并提出有效的解決方案。四、法律意識與合規操作增強學生的法律意識，使其了解并遵守相關的法律法規和政策規定，確保在大數據處理和分析過程中不侵犯他人的合法權益。培養學生的合規操作習慣，使其在進行數據處理和分析時能夠遵循公司規章制度和行業規范，避免違規操作帶來的風險。五、社會責任與可持續發展培養學生的社會責任感，使其認識到大數據處理和分析工作對于社會發展和進步的重要性，積極貢獻自己的力量。引導學生關注可持續發展問題，在大數據處理和分析過程中注重節能減排、資源循環利用等環保問題，為可持續發展做出貢獻。三、課程教學內容的基本要求、重點和難點第一章ApacheFlink概述1.1 Flink是什么掌握Flink的介紹以及Flink發展現狀和未來。1.2 Flink層次架構掌握Flink核心層次架構情況以及作用1.3 大數據處理架構的發展掌握主流大數據實時處理發展現狀和各自優缺點1.4 Flink應用場景掌握Flink的應用場景知道Flink的用途1.5Flink生態系統和社區掌握Flink生態環境技術1.6 Flink與其他大數據框架的關系掌握Flink與其他大數據框架的關系與區別。重點：Flink是什么、Flink層次架構、大數據處理架構的發展、Flink應用場景、Flink生態系統和社區、Flink與其他大數據框架的關系。難點：Flink層次架構。思政教學（支撐思政目標）介紹我國的大數據發展史以及現狀，結合實例激發學生愛國主義情懷，傳播愛黨、愛國、積極向上的正能量。第二章Scala語言2.1Scala語言概述掌握Scala語言是什么？以及Scala語言與其他編程語言的關系。2.2Scala語言入門理解Scala語言語言的基礎內涵與Scala語言的編程方式2.3集合掌握Scala語言中常用集合2.4函數式編程掌握Scala語言中函數式編程2.5面向對象編程掌握Scala語言面向對象2.6模式匹配掌握Scala語言模式匹配重點：Scala語言入門、Scala語言中常用集合、面向對象編程難點：模式匹配思政教學（支撐思政目標）融合職業素養中編碼規范的意義，在知識傳授、能力培養中弘揚社會主義核心價值觀。第三章環境搭建和應用部署3.1Flink開發環境搭建理解Flink開發環境搭建流程3.2Flink詞頻統計理解Flink詞頻統計的原理3.3Flink集群部署理解Flink集群部署的原理和方式3.4YARN模式的部署與應用提交理解Flink在YARN模式的部署與應用提交重點：Flink詞頻統計難點：YARN模式的部署與應用提交、Flink集群部署思政教學（支撐思政目標）融合職業素養中編碼規范的意義，在知識傳授、能力培養中弘揚社會主義核心價值觀。第四章Flink流處理架構與原理4.1Flink流處理架構與原理掌握Flink流處理架構與原理和實現4.2Flink流處理架構掌握Flink流處理架構的核心思想4.3Flink集群架構掌握Flink集群架構的原理和實現方式重點：Flink流處理架構、Flink流處理架構與原理難點：Flink集群架構思政教學（支撐思政目標）注重文化修養、道德修養的輸入，為社會輸出人生價值、為國家發展貢獻力量。第五章流處理API5.1基本使用熟悉API的基本使用。5.2DataStream數據源熟悉DataStream數據源有些。5.3DataStream轉換算子掌握DataStream轉換算子有那些和用法5.4DataStreamSink掌握DataStreamSink的用法5.5用戶行為實時分析了解用戶行為實時分析的方式和方法，能夠應用所學進行分析熟悉運行測試的流程及方法。重點：DataStream數據源、DataStream轉換算子、DataStreamSink難點：用戶行為實時分析思政教學（支撐思政目標）注重文化修養、道德修養的輸入，為社會輸出人生價值、為國家發展貢獻力量。第六章時間和窗口6.1時間與窗口的概念理解Flink的時間與窗口的概念6.2窗口的基本使用理解Flink的窗口的基本使用方法6.3窗口函數理解Flink窗口函數用法重點：窗口的基本使用、時間與窗口的概念難點：窗口函數思政教學（支撐思政目標）培養學生持之以恒、百折不撓、不斷打磨專業能力的品質和工匠精神。第七章處理函數與狀態管理7.1處理函數了解Flink處理函數用法。7.2多流操作熟悉Flink多流操作過程。7.3狀態管理掌握Flink狀態管理7.3狀態持久化掌握Flink的狀態持久化方式和過程重點：處理函數、多流操作、狀態持久化、狀態管理難點：狀態持久化、狀態管理思政教學（支撐思政目標）培養學生持之以恒、百折不撓、不斷打磨專業能力的品質和工匠精神。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窗口處理掌握Flink窗口處理原理、方式和方法8.4函數熟悉Flink函數作用以及用法等。重點：FlinkSQL使用、窗口處理、函數難點：窗口處理、函數思政教學（支撐思政目標）鼓勵學生多與正能量的人交往，樹立正確的交友觀、價值觀。第九章FlinkKafka連接器9.1Kafka概述掌握Kfaka的原理和介紹。9.2生產者與消費者理解Kafka的生產者與消費者是什么，作用和實現方式。9.3Flink集成Kafka理解Flink集成Kafka的過程原理和方式。9.4數據實時清洗與可視化理解Flink對數據實時清洗與可視化。重點：生產者與消費者、Flink集成Kafka、數據實時清洗與可視化難點：Flink集成Kafka、數據實時清洗與可視化思政教學（支撐思政目標）結合大數據的分而治之思想，啟發學生的團結合作意識、統籌意識。第十章Flink數據倉庫項目實戰10.1數據倉庫概述掌握數據倉庫的構建和安裝。10.2數據倉庫架構與模型設計掌握基于數據倉庫的與模型設計對倉庫運行和測試。10.3實時數倉環境準備10.4項目具體實現重點：數據倉庫架構與模型設計、實時數倉環境準備、項目具體實現難點：項目具體實現思政教學（支撐思政目標）指針靈活，但萬變不離其宗。教育學生不忘初心、牢記使命，全心全意為人民服務。四、教學方式及學時分配表2各章節教學方式與學時分配序號主要內容主要教學方式學時分配1第1章ApacheFlink概述線下課堂講授+學生邊學邊練122第2章Scala語言線上自學+在線評測+線下課堂講授+學生邊學邊練123第3章環境搭建和應用部署線上自學+在線評測+線下課堂講授+學生邊學邊練84第4章Flink流處理架構與原理線上自學+在線評測+線下課堂講授+學生邊學邊練65第5章流處理API線上自學+在線評測+線下課堂講授+學生邊學邊練106第6章時間和窗口線上自學+在線評測+線下課堂講授+學生邊學邊練67第7章處理函數與狀態管理線上自學+在線評測+線下課堂講授+學生邊學邊練68第8章TableAPI和SQL線上自學+在線評測+線下課堂講授+學生邊學邊練89第9章FlinkKafka連接器線上自學+在線評測+線下課堂講授+學生邊學邊練810第10章Flink數據倉庫項目實戰線上自學+在線評測+線下課堂講授+學生邊學邊練8五、其它教學環節的要求1.課內采用“講授為主、討論為輔”的方式，課后提供PPT課件下載。2.課外環節包括