Flink实时大数据处理技术 教案 10 Flink 数据仓库项目实战.doc

章节名称

Flink数据仓库项目实战

课序/课时

总课时

课程性质

考试方式

授课教师

编制时间

x/x课时

x

必修/选修

闭卷/大作业

课题

Flink数据仓库项目实战

教学内容

·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

教学目的

一、理解Flink在数据仓库中的角色与优势

介绍Flink是一个高性能的流处理框架，也支持批处理，能够在处理大规模数据流的同时保证低延迟和高吞吐量。

阐述Flink在数据仓库项目中的重要作用，如实时数据ETL、实时数据分析和报表生成等。

强调Flink相对于传统数据仓库工具的优势，如实时性、高效性、可扩展性等。

二、掌握Flink数据仓库的核心概念与技术

数据仓库概念：介绍数据仓库的基本定义、特点以及与传统数据库的区别。

Flink核心概念：包括DataStreamAPI、TableAPI、SQL支持、时间处理、状态管理等。

Flink数据仓库技术：学习如何使用Flink进行实时数据抽取、转换、加载（ETL），以及如何进行实时数据分析和报表生成。

三、学习Flink数据仓库项目的实践与应用

项目案例研究：分析并讨论Flink在数据仓库项目中的实际应用案例，如金融风控、电商推荐、物流追踪等。

实战演练：通过具体的项目实践，让学生亲自动手搭建Flink数据仓库环境，实现实时数据ETL、数据分析和报表生成等功能。

代码编写与调试：教授学生如何编写Flink作业代码，包括数据源连接、数据转换逻辑、结果输出等，并指导学生进行代码调试和优化。

四、培养数据仓库设计与优化能力

数据仓库设计：教授学生如何根据业务需求设计合理的数据仓库架构，包括数据模型设计、表结构设计、索引设计等。

性能优化：介绍Flink数据仓库的性能优化技巧，如调整作业并行度、优化数据读取和写入性能、减少数据传输延迟等。

监控与告警：教授学生如何监控Flink数据仓库的运行状态，设置告警机制，及时发现并解决潜在问题。

五、培养问题解决能力和创新思维

引导学生面对问题时独立思考和寻找解决方案，如处理数据仓库中的异常数据、优化查询性能等。

鼓励学生关注新的技术和趋势，如Flink的新版本特性、新的数据仓库解决方案等，并思考如何将其应用于实际项目中以提高系统的效率和可靠性。

教学重难点

·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

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)