Flink原理與實踐

作品簡介

本書圍繞大數據流處理領域，介紹Flink DataStream API、時間和視窗、狀態和檢查點、Table API和SQL等知識。本書以實踐為導向，使用大量真實業務場景案例來演示如何基於Flink進行流處理。本書主要面向對大數據領域感興趣的本科生、研究生，想轉行到大數據開發行業的在職人員，或有一定大數據開發經驗的相關從業人員。讀者最好有一定的Java或Scala編程基礎，掌握計算機領域的常見技術概念。

作品目錄

內容提要

序

前言

第1章　大數據技術概述

1.1　什麼是大數據

1.2　從批處理到流處理

1.3　代表性大數據技術

1.4　從Lambda到Kappa：大數據處理平台的演進

1.5　流處理基礎概念

1.6　程式語言的選擇

1.7　案例實戰使用Kafka構建文本數據流

本章小結

第2章　大數據必備編程知識

2.1　繼承和多態

2.2　泛型

2.3　函式式編程

2.4　案例實戰Flink開發環境搭建

本章小結

第3章　Flink的設計與運行原理

3.1　Flink數據流圖簡介

3.2　Flink分散式架構與核心組件

3.3　任務執行與資源劃分

3.4　實驗WordCount程式疊代和完善

本章小結

第4章　DataStream API的介紹和使用

4.1　Flink程式的骨架結構

4.2　常見Transformation的使用方法

4.3　數據類型和序列化

4.4　用戶自定義函式

4.5　實驗股票價格數據流處理

本章小結

第5章　時間和視窗

5.1　Flink的時間語義

5.2　ProcessFunction系列函式

5.3　視窗運算元的使用

5.4　雙流連線

5.5　處理遲到數據

5.6　實驗股票價格數據進階分析

本章小結

第6章　狀態和檢查點

6.1　實現有狀態的計算

6.2　Checkpoint機制的原理及配置方法

6.3　Savepoint機制的原理及使用方法

6.4　實驗電商平台用戶行為分析

本章小結

第7章　Flink連線器

7.1　Flink端到端的Exactly-Once保障

7.2　自定義Source和Sink

Flink原理與實踐

基本介紹

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