第一天

（上午）

Kafka核心原理及应用

Flink原理架构

Kafka的原理架构分析

Kafka核心组件扩展Broker、Producer、Consumer

Kafka中的存储策略和容错机制剖析

Kafka高级消费策略应用及剖析

Kafka中三种语义的原理及使用

Flink核心设计原理及整体架构分析

Flink常用部署模式分析(ON YARN两种模式 和Application模式)

Storm vs SparkStreaming vs Flink

Flink DataStream常用算子分析及实战

Flink DataStream自定义Source

Flink DataStream自定义Sink

第一天

（下午）

Flink核心功能应用

Flink中State的原理机制分析

Flink中State类型详解与应用(包括Keyed State+Operator State)

Flink中State的扩缩容模式分析

Flink中State的容错与一致性

CheckPoint的原理及配置分析

Checkpoint的生成与恢复过程详解(包括Checkpoint Barrier)
  Checkpoint 与Savepoint的区别及特点

Kafka+Flink+Kafka实现端到端一致性

两阶段提交机制分析

State Backend的原理及应用

State的生存时间(TTL)

如何在任务运行期间查询State？

第二天

（上午）

Flink高级功能分析

Flink中的高级功能之Broadcast

Flink中的高级功能之Accumulators 和Counters

Flink中的高级功能之Distributed Cache

Flink中的window及Time详解及应用

Flink中的Parallel详细分析

Flink中的实时数据乱序问题分析

Flink中的watermark机制介绍及案例实战

Flink中的性能调忧案例分析

Flink SQL的原理及应用

Flink SQL维表 Join和双流Join

基于Flink SQL的实时计算平台架构分析

基于Flink SQL实现企业级数据流转功能