章節名稱FlinkKafka連接器課序/課時總課時課程性質考試方式授課教師編制時間37/2課時80必修/選修閉卷/大作業課題Kafka概述教學內容·基本概念·環境準備教學目的一、理解Kafka的基本概念介紹Kafka是一個由Apache軟件基金會開發的開源流處理平臺。解釋Kafka是由Scala和Java編寫的，主要被用作一個高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統。二、掌握Kafka的主要特性強調Kafka的高吞吐量特性，指出Kafka即使在非常普通的硬件上也可以支持每秒數百萬的消息。解釋Kafka的持久性，強調所有消息均被持久化到磁盤，支持消息重放。講述Kafka的分布式特性，即Kafka的數據都會復制到幾臺服務器上，以實現容錯和水平擴展。三、了解Kafka的核心概念解釋Kafka集群中的“Broker”是消息服務器代理，是Kafka集群中的一個服務節點。闡述“Topic”是Kafka處理的消息的不同分類，每個Topic可以有一個或多個“Partition”。描述“Producer”和“Consumer”的角色，Producer負責發布消息到Kafkabroker，而Consumer負責從Kafkabroker讀取消息。四、學習Kafka的設計目標強調Kafka旨在處理實時數據饋送，支持大容量事件流，并處理離線系統的數據積壓。講述Kafka如何通過集群提供實時消息，并通過Hadoop的并行加載機制來統一線上和離線的消息處理。五、理解Kafka的應用場景提及Kafka在日志收集系統和消息系統中的主要應用場景。強調Kafka在處理網頁瀏覽、搜索和其他用戶行動等實時數據中的關鍵作用。六、培養實踐技能引導學生通過實際案例和練習來掌握Kafka的使用方法和技巧。鼓勵學生嘗試在項目中集成Kafka，以提高數據處理和分析的效率。教學重難點·重點：·基本概念·環境準備·難點：·基本概念·環境準備教學方式·提問法·講授法·引導法·案例法教學用具·筆記本電腦·window10·IntelliJIDEA2020.1.2·課堂極域教學平臺·VMware·虛擬機教學步驟復習提問導入本節內容。3.精講本節內容。4.進行本節小結。5.布置課后作業。教學環節復習提問新課講解課堂答疑課程小結作業布置時間分配(分鐘計算)章節名稱FlinkKafka連接器課序/課時總課時課程性質考試方式授課教師編制時間38/2課時80必修/選修閉卷/大作業課題生產者與消費者教學內容·Topic操作·消息發送及消費·容錯機制教學目的一、Kafka生產者教學目標理解Kafka生產者的基本概念和角色：介紹Kafka生產者（Producer）是負責向Kafka集群發送（發布）消息的客戶端應用程序。解釋生產者在Kafka架構中的重要性，以及它如何與Kafka的Broker進行交互。掌握Kafka生產者的核心配置和參數：詳述生產者配置如bootstrap.servers、acks、retries、batch.size、linger.ms等的作用和影響。教授如何根據業務需求調整和優化這些配置參數。學會使用Kafka生產者API：教授如何使用Kafka客戶端庫（如JavaAPI）創建Kafka生產者實例。展示如何發送簡單的消息，包括字符串和自定義對象。教授如何發送帶有鍵（key）的消息，以及如何利用Kafka的分區機制。了解Kafka生產者的可靠性保障：講述如何通過設置acks和retries參數來確保消息的可靠傳輸。教授如何使用事務（TransactionalProducer）來確保消息的原子性寫入。實踐Kafka生產者的錯誤處理和監控：教授如何處理發送消息時可能遇到的異常和錯誤。教授如何監控生產者的性能指標，如發送速率、延遲等。二、Kafka消費者教學目標理解Kafka消費者的基本概念和角色：介紹Kafka消費者（Consumer）是負責從Kafka集群讀取（消費）消息的客戶端應用程序。解釋消費者組（ConsumerGroup）的概念，以及多個消費者如何共享消息。掌握Kafka消費者的核心配置和參數：詳述消費者配置如bootstrap.servers、group.id、auto.offset.reset、erval.ms等的作用和影響。教授如何根據業務需求調整和優化這些配置參數。三、學會使用Kafka消費者API：教授如何使用Kafka客戶端庫（如JavaAPI）創建Kafka消費者實例。展示如何訂閱（subscribe）一個或多個Topic，并消費其中的消息。教授如何處理消息的自動提交和手動提交。了解Kafka消費者的消費策略和負載均衡：講述消費者組中的消費者如何共同消費消息，以及Kafka如何保證消息的負載均衡。教授如何調整消費者的并發度來優化消費性能。實踐Kafka消費者的錯誤處理和監控：教授如何處理在消費消息時可能遇到的異常和錯誤。教授如何監控消費者的性能指標，如消費速率、延遲等。引入Kafka流處理概念（可選）：對于更高級的學生或課程，可以引入KafkaStreamsAPI的概念，教授如何使用KafkaStreams進行實時數據流處理。教學重難點·重點：·消息發送及消費·容錯機制·難點：·Topic操作·消息發送及消費·容錯機制教學方式·提問法·講授法·引導法·案例法教學用具·筆記本電腦·window10·IntelliJIDEA2020.1.2·課堂極域教學平臺·VMware·虛擬機教學步驟復習提問導入本節內容。3.精講本節內容。4.進行本節小結。5.布置課后作業。教學環節復習提問新課講解課堂答疑課程小結作業布置時間分配(分鐘計算)章節名稱FlinkKafka連接器課序/課時總課時課程性質考試方式授課教師編制時間39/2課時80必修/選修閉卷/大作業課題Flink集成Kafka教學內容·DataStreamAPI集成Kafka·TableAPI集成Kafka教學目的一、理解Flink與Kafka的集成概念介紹Flink與Kafka集成的目的和重要性，如高效處理大規模數據流、實時分析和處理數據以及構建流處理和事件驅動應用程序等。闡述Flink是一個分布式實時和離線計算引擎，而Kafka是一個高吞吐量的分布式發布訂閱消息系統，兩者的集成可以充分發揮各自的優勢。二、掌握Flink與Kafka集成的核心概念詳述Flink流處理框架的基本特性，如批流一體、Exactly-Once、狀態管理、時間處理、支持窗口以及利用內存性能等。解釋Kafka的基本概念，包括Producer、Consumer、Broker、Topic、Partition等，并理解它們在Kafka生態系統中的作用。闡述Flink與Kafka集成的核心概念，如Flink如何處理Kafka中的消息流，以及如何通過Kafka的分區和消費者組實現負載均衡和容錯。三、學習Flink與Kafka集成的技術細節教授如何配置Flink以連接到Kafka集群，并解釋相關配置參數的作用和影響。教授如何在Flink作業中使用Kafka的Source和SinkAPI來讀取和寫入Kafka中的消息。展示如何使用Flink的DataStreamAPI或TableAPI來處理Kafka中的流數據，并執行各種轉換和聚合操作。教授如何設置Kafka消費者組的配置參數，以實現正確的消息消費和偏移量管理。四、實踐Flink與Kafka集成的應用案例通過實際案例和練習，讓學生親自體驗Flink與Kafka集成的使用方法和技巧。教授如何構建一個簡單的實時數據處理系統，使用Flink從Kafka中讀取數據并進行實時分析。引導學生嘗試將Flink與Kafka集成應用于實際項目中，以提高數據處理和分析的效率。五、理解Flink與Kafka集成的性能優化和監控教授如何監控Flink與Kafka集成的性能指標，如吞吐量、延遲、錯誤率等。教授如何根據監控數據進行性能分析和調優，以提高系統的整體性能。引入相關的監控工具和框架，如JMX、Prometheus、Grafana等，并教授如何使用它們來監控和管理Flink與Kafka集成的系統。六、培養問題解決能力和創新思維鼓勵學生面對問題時獨立思考和尋找解決方案，如處理Kafka消息丟失、Flink作業失敗等問題。引導學生關注新的技術和趨勢，如Flink的最新版本和Kafka的新特性，并思考如何將其應用于實際項目中以提高系統的效率和可靠性。教學重難點·重點：·DataStreamAPI集成Kafka·TableAPI集成Kafka·難點：·DataStreamAPI集成Kafka·TableAPI集成Kafka教學方式·提問法·講授法·引導法·案例法教學用具·筆記本電腦·window10·IntelliJIDEA2020.1.2·課堂極域教學平臺·VMware·虛擬機教學步驟復習提問導入本節內容。3.精講本節內容。4.進行本節小結。5.布置課后作業。教學環節復習提問新課講解課堂答疑課程小結作業布置時間分配(分鐘計算)章節名稱FlinkKafka連接器課序/課時總課時課程性質考試方式授課教師編制時間40/2課時80必修/選修閉卷/大作業課題數據實時清洗與可視化教學內容·數據模擬·數據清洗處理·將數據寫入ClickHouse·數據可視化教學目的一、理解Flink數據實時清洗的概念與重要性介紹Flink數據實時清洗的概念：Flink是一個高性能的流處理框架，能夠處理大規模數據流并實現低延遲的實時數據清洗。數據清洗是數據處理過程中的關鍵環節，確保數據的質量和準確性。強調實時數據清洗的重要性：在大數據和實時分析領域，實時數據清洗能夠幫助我們更快地發現問題并作出響應。實時數據清洗能夠支持業務決策，提供實時數據洞察。二、掌握Flink數據實時清洗的核心概念與操作核心概念：數據收集：從各種來源（如日志、傳感器、Web流量等）收集數據。數據預處理：對收集到的數據進行基本的清洗和轉換，如去除重復數據、填充缺失值、格式轉換等。數據過濾：根據一定的規則過濾掉不符合要求的數據。數據聚合：對過濾后的數據進行聚合計算。操作步驟：使用Flink的SourceFunction接口實現數據的收集。使用Flink的MapFunction接口實現數據的預處理。使用Flink的FilterFunction接口實現數據的過濾。使用Flink的ReduceFunction接口實現數據的聚合。三、學習Flink數據實時清洗的實踐與應用實戰案例：分析并解釋Flink在實時數據清洗中的實戰案例，如處理算法產生的日志數據、嵌套JSON格式的清洗與拆分等。教授學生如何構建Flink作業來處理實際業務場景中的數據清洗任務。代碼實例：提供具體的代碼實例，說明如何使用Flink的API實現數據實時清洗的各個環節。引導學生理解并編寫Flink數據清洗的代碼。四、掌握Flink數據可視化的基本概念與實現數據可視化的重要性：數據可視化是將數據以圖形、圖表等直觀形式展示出來的技術，有助于更好地理解和分析數據。Flink與可視化技術的結合可以實時展示數據清洗的結果和狀態。Flink數據可視化的實現：介紹如何使用Flink將清洗后的數據發送到可視化系統（如Echarts、Grafana等）。教授學生如何構建實時數據可視化系統，并將Flink處理后的數據實時展示在可視化平臺上。五、培養問題解決能力和創新思維引導學生面對問題時獨立思考和尋找解決方案，如處理數據清洗中的異常數據、優化數據清洗的性能等。鼓勵學生關注新的技術和趨勢，如Flin