作品简介

这是一部以实战为导向,能指导读者零基础掌握Flink并快速完成进阶的著作,从功能、原理、实战和调优等4个维度循序渐进地讲解了如何利用Flink进行分布式流式应用开发。作者是该领域的资深专家,现就职于第四范式,曾就职于明略数据。全书一共10章,逻辑上可以分为三个部分:第一部分(第1~2章)主要介绍了Flink的核心概念、特性、应用场景、基本架构,开发环境的搭建和配置,以及源代码的编译。第二部分(第3~9章)详细讲解了Flink的编程范式,各种编程接口的功能、应用场景和使用方法,以及核心模块和组件的原理和使用。第三部分(第10章)重点讲解了Flink的监控和优化,参数调优,以及对反压、Checkpoint和内存的优化。

张利兵,资深架构师,流式计算领域专家,第四范式华东区AI项目架构师,原明略数据华东区大数据架构师。有多年大数据、流式计算方面的开发经验,对Hadoop、Spark、Flink等大数据计算引擎有着非常深入的理解,积累了丰富的项目实践经验。先后利用相关技术为银行、证券、地铁等领域的头部企业构建了内部大数据平台,参与了基于Flink的实时反欺诈风控、实时地铁故障预警等流式计算平台的设计和研发。

作品目录

  • 前言
  • 第1章 Apache Flink介绍
  • 1.1 Apache Flink是什么
  • 1.2 数据架构的演变
  • 1.3 Flink应用场景
  • 1.4 Flink基本架构
  • 1.5 本章小结
  • 第2章 环境准备
  • 2.1 运行环境介绍
  • 2.2 Flink项目模板
  • 2.3 Flink开发环境配置
  • 2.4 运行Scala REPL
  • 2.5 Flink源码编译
  • 2.6 本章小结
  • 第3章 Flink编程模型
  • 3.1 数据集类型
  • 3.2 Flink编程接口
  • 3.3 Flink程序结构
  • 3.4 Flink数据类型
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 DataStream API介绍与使用
  • 4.1 DataStream编程模型
  • 4.2 时间概念与Watermark
  • 4.3 Windows窗口计算
  • 4.4 作业链和资源组
  • 4.5 Asynchronous I/O异步操作
  • 4.6 本章小结
  • 第5章 Flink状态管理和容错
  • 5.1 有状态计算
  • 5.2 Checkpoints和Savepoints
  • 5.3 状态管理器
  • 5.4 Querable State
  • 5.5 本章小结
  • 第6章 DataSet API介绍与使用
  • 6.1 DataSet API
  • 6.2 迭代计算
  • 6.3 广播变量与分布式缓存
  • 6.4 语义注解
  • 6.5 本章小结
  • 第7章 Table API & SQL介绍与使用
  • 7.1 TableEnviroment概念
  • 7.2 Flink Table API
  • 7.3 Flink SQL使用
  • 7.4 自定义函数
  • 7.5 自定义数据源
  • 7.6 本章小结
  • 第8章 Flink组件栈介绍与使用
  • 8.1 Flink复杂事件处理
  • 8.2 Flink Gelly图计算应用
  • 8.3 FlinkML机器学习应用
  • 8.4 本章小结
  • 第9章 Flink部署与应用
  • 9.1 Flink集群部署
  • 9.2 Flink高可用配置
  • 9.3 Flink安全管理
  • 9.4 Flink集群升级
  • 9.5 本章小结
  • 第10章 Flink监控与性能优化
  • 10.1 监控指标
  • 10.2 Backpressure监控与优化
  • 10.3 Checkpointing监控与优化
  • 10.4 Flink内存优化
  • 10.5 本章小结
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