강의

멘토링

커뮤니티

Data Science

/

Data Analysis

Cùng với kỹ sư Silicon Valley học Apache Flink

Xử lý dữ liệu thời gian thực, giờ đây không còn là lựa chọn mà là điều bắt buộc! Hãy xử lý streaming thời gian thực một cách thông minh với Apache Flink. Batch? Streaming? Những khái niệm phức tạp cũng có thể hiểu được một cách dễ dàng và nhanh chóng. Cấu trúc tập trung vào thực hành để nắm bắt cảm giác thông qua việc trực tiếp thực hiện kết nối Kafka, DB! Thế giới vận hành bằng dữ liệu, hãy bắt đầu trước tiên với Flink.

(4.0) 10 đánh giá

145 học viên

Độ khó Nhập môn

Thời gian Không giới hạn

  • altoformula
flink
flink
Big Data
Big Data
Data Engineering
Data Engineering
data-analysis
data-analysis
data-transformation
data-transformation
flink
flink
Big Data
Big Data
Data Engineering
Data Engineering
data-analysis
data-analysis
data-transformation
data-transformation

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.0

5.0

ADK123

100% đã tham gia

Flink thì phải xem đi xem lại nhiều lần thôi 😭

5.0

동그리

97% đã tham gia

Sau khóa học Apache Spark, tôi đã nghe khóa học Apache Flink cũng rất hay! Tôi có thể hiểu một cách trực quan cách các khái niệm đã học trong Spark được mở rộng thành thời gian thực trong Flink, và nhờ lời giải thích rất rõ ràng của giảng viên nên những khái niệm streaming phức tạp cũng trở nên dễ hiểu. Có rất nhiều ví dụ có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế nên rất hữu ích Tôi sẽ mong chờ khóa học tiếp theo!

5.0

백지훈

100% đã tham gia

Tôi đã từng nghe về Apache Flink nhưng không hiểu rõ, qua cơ hội này tôi có thể xây dựng được khung kiến thức thông qua khóa học. Cảm ơn vì khóa học tuyệt vời.

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Sự khác biệt về khái niệm giữa streaming dữ liệu thời gian thực và xử lý theo lô

  • Hiểu về các thành phần cốt lõi và kiến trúc của Flink

  • Kafka, hệ thống tệp, thực hành tích hợp Flink

  • Windows, quản lý trạng thái, checkpoint và các tính năng thường được sử dụng trong thực tế

🚀 Cốt lõi của xử lý dữ liệu thời gian thực, Nhập môn Apache Flink 2.x

  • Trong thời đại dữ liệu tràn ngập, 'xử lý thời gian thực' giờ đây không còn là lựa chọn mà là điều bắt buộc!

  • Apache Flink là vua của xử lý dữ liệu thời gian thực mà các công ty toàn cầu như Netflix, Uber, Alibaba đã đang sử dụng.


  • 🧠 Flink là gì?
    Không phải micro-batch mà là thực sự real-time! Mình sẽ giải thích dễ hiểu về kiến trúc Flink và các khái niệm cốt lõi cho bạn.

  • Thời gian thực vs Xử lý hàng loạt - Cuộc đối đầu
    Nên dùng gì trong tình huống nào? Hãy so sánh sự khác biệt, ưu nhược điểm của hai phương pháp này qua các ví dụ thực tế.

  • 💬 Kết hợp hoàn hảo với Kafka
    "Kafka gửi dữ liệu, Flink xử lý theo thời gian thực!" Sự kết hợp này thực sự được sử dụng rất nhiều trong thực tế.

  • 🌡 Trải nghiệm thực tế: Dự án tính trung bình dữ liệu cảm biến IoT
    Hãy cùng tự tay tạo dự án tính toán nhiệt độ trung bình theo thời gian thực với dữ liệu thực tế.
    → Bạn sẽ hiểu rõ hơn về cách Flink được sử dụng trong thực tế.

flink, big data, kỹ thuật dữ liệu, data-analysis, chuyển đổi dữ liệu

Nâng cấp với Apache Flink! Bắt đầu khóa học thực chiến về streaming ngay bây giờ! 💪

🙌 Chúng tôi giới thiệu khóa học này cho những ai

📊 Có nhiều dữ liệu nhưng không biết phải làm gì và làm như thế nào

Nhà phát triển muốn nắm bắt luồng streaming dữ liệu thời gian thực từ đầu đến cuối

Tôi hiểu về Kafka rồi, giờ hãy cùng tìm hiểu về xử lý thời gian thực!

Bạn đang nhận dữ liệu qua Kafka và muốn xử lý nó theo thời gian thực

🔥 Kỹ thuật dữ liệu, mình cũng thử học nghiêm túc một lần xem sao?

Python, Java có kiến thức cơ bản nhưng còn thiếu kinh nghiệm thực tế trong công việc - người mới bắt đầu lập trình

🎉 Sau khi học xong, bạn sẽ thay đổi như thế này!

  • Toàn bộ luồng xử lý dữ liệu thời gian thực đã hiển thị


    • Nhận dữ liệu từ Kafka, phân tích thời gian thực bằng Flink và xuất kết quả ra hệ thống bên ngoài - bạn sẽ tự tay triển khai toàn bộ luồng này. Giờ đây pipeline thời gian thực không còn là khái niệm mơ hồ nữa mà trở thànhcấu trúc cụ thể mà bạn có thể nắm bắt được.

  • Khái niệm xử lý dựa trên thời gian sự kiện trở nên rõ ràng

    • Các khái niệm như Event Time, Watermark, Window có thể gây nhầm lẫn lúc đầu. Trong khóa học này, bạn sẽ xử lý dữ liệu thực tế dựa trên thời gian và trực tiếp trải nghiệm cách khái niệm thời gian ảnh hưởng đến xử lý streaming.

  • ✅ Bạn sẽ có được sản phẩm dự án thực tế để đưa vào portfolio


    • 📌 "Bảng điều khiển phân tích dữ liệu cảm biến IoT theo thời gian thực"

      • Nhận dữ liệu cảm biến bằng Kafka

      • Tính toán nhiệt độ trung bình với Flink

      • Xuất và lưu kết quả theo thời gian thực

📚Bạn sẽ học những nội dung này

Hiểu về các khái niệm cốt lõi và cấu trúc của streaming dữ liệu thời gian thực

  • Kiến trúc cơ bản và nguyên lý hoạt động của Apache Flink 2.x

  • Sự khác biệt giữa phương pháp xử lý theo lô và xử lý luồng

  • Thời gian sự kiện, Cửa sổ, Watermark và các khái niệm cốt lõi khác cho xử lý thời gian thực

  • Quản lý Trạng thái (State) và Đảm bảo Khả năng Chịu lỗi thông qua Checkpoint

Xây dựng pipeline streaming thực tế tích hợp với Kafka

  • Nhận dữ liệu từ Kafka → Xử lý bằng Flink → Xuất ra bên ngoài - Thực hành toàn bộ quy trình

  • Dự án tính toán nhiệt độ trung bình sử dụng dữ liệu cảm biến IoT

🤔 Bạn có thắc mắc gì không?

❓ Q1. Tôi mới nghe về Flink lần đầu, người mới hoàn toàn có thể học khóa này không?

A. Vâng! Khóa học này được thiết kế để những người chưa từng sử dụng Flink cũng có thể theo dõi một cách dễ dàng.
Ban đầu, chúng tôi sẽ giải thích từ từ về cấu trúc cơ bản và các khái niệm của Flink, đồng thời hỗ trợ bạn thực hành trực tiếp qua quá trình tích hợp với Kafka.
Chúng tôi sẽ xây dựng nền tảng vững chắc từ cơ bản nên đừng lo lắng nhé!

❓ Q2. Tôi không biết nhiều về Kafka, liệu có sao không?

A. Đừng lo! Kafka cũng được giải thích dễ hiểu chỉ những phần cần thiết trong luồng bài giảng.
Tuy không phải là khóa học đi sâu vào Kafka, nhưng được cấu trúc để bạn có thể nắm được các khái niệm và cấu hình cần thiết để hiểu luồng dữ liệu thời gian thực.
Bạn có thể hiểu một cách tự nhiên về cách kết nối hai công nghệ này thông qua việc thực hành với "kết hợp Kafka + Flink".

❓ Q3. Sau khi học xong khóa học, tôi có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế không?

A. Vâng, khóa học được cấu trúc với các ví dụ và bài thực hành có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế.
Ví dụ, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng một dự án nhận dữ liệu từ cảm biến IoT và tính toán nhiệt độ trung bình theo thời gian thực. Đây không chỉ là bài thực hành đơn giản,
mà là cấu trúc có thể mở rộng và áp dụng cho phân tích log, giám sát, hệ thống cảnh báo, v.v. trong công việc thực tế.
Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có thể hình dung rõ ràng "làm thế nào để áp dụng điều này vào dịch vụ của chúng ta"

Lưu ý trước khi học

Môi trường thực hành

  • Hệ điều hành và phiên bản (OS): Loại và phiên bản hệ điều hành như macOS, Linux, Ubuntu, v.v.

  • Công cụ sử dụng: Docker

  • Ngôn ngữ sử dụng: Python, Java

Tài liệu học tập

  • Chúng tôi cung cấp tài liệu giảng dạy PDF (tham khảo tài liệu học tập video từng phần) và tài liệu code.

Kiến thức cần có và lưu ý

  • Khóa học này được xây dựng tập trung vào thực hành, chạy Apache Flink và Kafka trong môi trường Docker. Do đó, nếu bạn có kiến thức cơ bản như dưới đây, bạn sẽ có thể học tập một cách suôn sẻ hơn:

    • Cú pháp cơ bản và cách sử dụng Java

    • Cú pháp cơ bản và cách sử dụng Python

    • (Tùy chọn) Thông tin cơ bản về Apache Spark

    • Cách sử dụng Docker và Docker Compose

  • Nếu bạn chưa quen với Docker, tôi xin giới thiệu khóa học Docker miễn phí cho người mới bắt đầu do tôi tạo ra.
    👉 Xem khóa học Docker miễn phí

  • Ngữ pháp được giải thích bằng phiên bản mới nhất 2.X tại thời điểm mở khóa học (khác với ngữ pháp 1.X)

  • Nếu có phần nào trong bài giảng khó hiểu hoặc có thắc mắc, hãy để lại câu hỏi trong phần bình luận bất cứ lúc nào!
    Mong các bạn thông cảm vì tôi đang sinh sống ở miền Tây nước Mỹ nên do chênh lệch múi giờ, câu trả lời có thể hơi chậm trễ.
    Tôi sẽ cố gắng hỗ trợ các bạn nhanh nhất và chính xác nhất có thể 😊

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Nhà phát triển backend muốn thử xử lý dữ liệu thời gian thực như log, traffic, dữ liệu cảm biến

  • Kỹ sư dữ liệu muốn áp dụng các công nghệ dựa trên streaming như Flink, Kafka vào thực tế công việc

  • Những người đang ở trong team/công ty muốn chuyển đổi data pipeline tập trung vào xử lý batch sang streaming

  • Spark thì đã từng sử dụng rồi nhưng là developer muốn trải nghiệm xử lý thời gian thực thực sự

  • Những người quan tâm đến hệ thống phân tích thời gian thực dựa trên đám mây

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Cú pháp cơ bản Java

  • Các khái niệm cơ bản về Kafka và Message Queue

  • Kinh nghiệm sử dụng các lệnh cơ bản Linux và Docker (tùy chọn)

Xin chào
Đây là

20,557

Học viên

1,015

Đánh giá

333

Trả lời

4.8

Xếp hạng

29

Các khóa học

한국에서 끝낼 거야? 영어로 세계 시장을 뚫어라! 🌍🚀

안녕하세요. UC Berkeley에서 💻 컴퓨터 공학(EECS)을 전공하고, 실리콘 밸리에서 15년 이상을 소프트웨어 엔지니어로 일해왔으며, 현재는 실리콘밸리 빅테크 본사에서 빅데이터와 DevOps를 다루는 Staff Software Engineer로 있습니다.

  • 🧭 실리콘 밸리의 혁신 현장에서 직접 배운 기술과 노하우를 온라인 강의를 통해 이제 여러분과 함께 나누고자 합니다.

  • 🚀 기술 혁신의 최전선에서 배우고 성장해 온 저와 함께, 여러분도 글로벌 무대에서 경쟁할 수 있는 역량을 키워보세요!

  • 🫡 똑똑하지는 않지만, 포기하지 않고 꾸준히 하면 뭐든지 이룰수 있다는 점을 꼭 말씀드리고 싶습니다. 항상 좋은 자료로 옆에서 도움을 드리겠습니다

 

Chương trình giảng dạy

Tất cả

29 bài giảng ∙ (2giờ 54phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

10 đánh giá

4.0

10 đánh giá

  • ctk03277540님의 프로필 이미지
    ctk03277540

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    31% đã tham gia

    • altoformula
      Giảng viên

      Xin chào ctk0327, Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã dành thời gian để lại đánh giá tốt.

  • sihoonylee5890님의 프로필 이미지
    sihoonylee5890

    Đánh giá 3

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    31% đã tham gia

    • altoformula
      Giảng viên

      Xin chào sihoony.lee, Cảm ơn bạn rất nhiều đã dành thời gian để để lại đánh giá tốt đẹp.

  • abcd123123님의 프로필 이미지
    abcd123123

    Đánh giá 327

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Flink thì phải xem đi xem lại nhiều lần thôi 😭

    • altoformula
      Giảng viên

      Xin chào ADK123, Tài liệu trên trang chính thức của Flink khá lộn xộn nên gặp nhiều khó khăn khi làm. Tôi sẽ sớm đăng tải bài giảng bổ sung.

  • seungjoonl8216680님의 프로필 이미지
    seungjoonl8216680

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    97% đã tham gia

    Sau khóa học Apache Spark, tôi đã nghe khóa học Apache Flink cũng rất hay! Tôi có thể hiểu một cách trực quan cách các khái niệm đã học trong Spark được mở rộng thành thời gian thực trong Flink, và nhờ lời giải thích rất rõ ràng của giảng viên nên những khái niệm streaming phức tạp cũng trở nên dễ hiểu. Có rất nhiều ví dụ có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế nên rất hữu ích Tôi sẽ mong chờ khóa học tiếp theo!

    • altoformula
      Giảng viên

      Xin chào anh Donggeuri, Sau khi học khóa Spark, anh lại tiếp tục học khóa Flink và cũng thấy hữu ích, thật là may mắn. Cảm ơn anh đã dành thời gian để lại đánh giá tốt.

  • back47402311님의 프로필 이미지
    back47402311

    Đánh giá 14

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    Tôi đã từng nghe về Apache Flink nhưng không hiểu rõ, qua cơ hội này tôi có thể xây dựng được khung kiến thức thông qua khóa học. Cảm ơn vì khóa học tuyệt vời.

    • altoformula
      Giảng viên

      Xin chào anh Baek Ji Hoon, Cảm ơn anh rất nhiều vì đã dành thời gian để lại đánh giá tốt! Thật vui khi biết rằng khóa học đã hữu ích cho anh. Trước đây rất khó khăn vì không có tài liệu giảng dạy về Flink, giờ thấy thật tự hào!

911.091 ₫

Khóa học khác của altoformula

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!