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Flink原理實戰與性能優化/大數據技術叢書

  • 作者：張利兵
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111623533
  • 出版日期：2019/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：277
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一部以實戰為導向，能指導讀者零基礎掌握Flink並快速完成進階的著作，從功能、原理、實戰和調優等4個維度循序漸進地講解了如何利用Flink進行分散式流式應用開發。作者是該領域的資深專家，現就職于第四範式，曾就職于明略數據。
    全書一共10章，邏輯上可以分為三個部分：
    第一部分（第1?2章）
    主要介紹了Flink的核心概念、特性、應用場景、基本架構，開發環境的搭建和配置，以及源代碼的編譯。
    第二部分（第3?9章）
    詳細講解了Flink的編程範式，各種編程介面的功能、應用場景和使用方法，以及核心模塊和組件的原理和使用。
    第三部分（第10章）
    重點講解了Flink的監控和優化，參數調優，以及對反壓、Checkpoint和內存的優化。
作者介紹
張利兵
目錄
前言
第1章  Apache Flink介紹
  1.1  Apache Flink是什麼
  1.2  數據架構的演變
    1.2.1  傳統數據基礎架構
    1.2.2  大數據數據架構
    1.2.3  有狀態流計算架構
    1.2.4  為什麼會是Flink
  1.3  Flink應用場景
  1.4  Flink基本架構
    1.4.1  基本組件棧
    1.4.2  基本架構圖
  1.5  本章小結
第2章  環境準備
  2.1  運行環境介紹
  2.2  Flink項目模板
    2.2.1  基於Java實現的項目模板
    2.2.2  基於Scala實現的項目模板
  2.3  Flink開發環境配置
    2.3.1  下載IntelliJ IDEA IDE
    2.3.2  安裝Scala Plugins
    2.3.3  導入Flink應用代碼
    2.3.4  項目配置
  2.4  運行Scala REPL
    2.4.1  環境支持
    2.4.2  運行程序
  2.5  Flink源碼編譯
  2.6  本章小結
第3章  Flink編程模型
  3.1  數據集類型
  3.2  Flink編程介面
  3.3  Flink程序結構
  3.4  Flink數據類型
    3.4.1  數據類型支持
    3.4.2  TypeInformation信息獲取
  3.5  本章小結
第4章  DataStream API 介紹與使用
  4.1  DataStream編程模型
    4.1.1  DataSources數據輸入
    4.1.2  DataSteam轉換操作
    4.1.3  DataSinks數據輸出
  4.2  時間概念與Watermark
    4.2.1  時間概念類型
    4.2.2  EventTime和Watermark
  4.3  Windows窗口計算
    4.3.1  Windows Assigner
    4.3.2  Windows Function
    4.3.3  Trigger窗口觸發器
    4.3.4  Evictors數據剔除器
    4.3.5  延遲數據處理

    4.3.6  連續窗口計算
    4.3.7  Windows多流合併
  4.4  作業鏈和資源組
    4.4.1  作業鏈
    4.4.2  Slots資源組
  4.5  Asynchronous I/O非同步操作
  4.6  本章小結
第5章  Flink狀態管理和容錯
  5.1  有狀態計算
  5.2  Checkpoints和Savepoints
    5.2.1  Checkpoints檢查點機制
    5.2.2  Savepoints機制
  5.3  狀態管理器
    5.3.1  StateBackend類別
    5.3.2  狀態管理器配置
  5.4  Querable State
  5.5  本章小結
第6章  DataSet API介紹與使用
  6.1  DataSet API
    6.1.1  應用實例
    6.1.2  DataSources數據接入
    6.1.3  DataSet轉換操作
    6.1.4  DataSinks數據輸出
  6.2  迭代計算
    6.2.1  全量迭代
    6.2.2  增量迭代
  6.3  廣播變數與分散式緩存
    6.3.1  廣播變數
    6.3.2  分散式緩存
  6.4  語義註解
    6.4.1  Forwarded Fileds註解
    6.4.2  Non-Forwarded Fileds註解
    6.4.3  Read Fields註解
  6.5  本章小結
第7章  Table API & SQL介紹與使用
  7.1  TableEnviroment概念
    7.1.1  開發環境構建
    7.1.2  TableEnvironment基本操作
    7.1.3  外部連接器
    7.1.4  時間概念
    7.1.5  Temporal Tables臨時表
  7.2  Flink Table API
    7.2.1  Table API應用實例
    7.2.2  數據查詢和過濾
    7.2.3  窗口操作
    7.2.4  聚合操作
    7.2.5  多表關聯
    7.2.6  集合操作
    7.2.7  排序操作
    7.2.8  數據寫入

  7.3  Flink SQL使用
    7.3.1  Flink SQL實例
    7.3.2  執行SQL
    7.3.3  數據查詢與過濾
    7.3.4  Group Windows窗口操作
    7.3.5  數據聚合
    7.3.6  多表關聯
    7.3.7  集合操作
    7.3.8  數據輸出
  7.4  自定義函數
    7.4.1  Scalar Function
    7.4.2  Table Function
    7.4.3  Aggregation Function
  7.5  自定義數據源
    7.5.1  TableSource定義
    7.5.2  TableSink定義
    7.5.3  TableFactory定義
  7.6  本章小結
第8章  Flink組件棧介紹與使用
  8.1  Flink複雜事件處理
    8.1.1  基礎概念
    8.1.2  Pattern API
    8.1.3  事件獲取
    8.1.4  應用實例
  8.2  Flink Gelly圖計算應用
    8.2.1  基本概念
    8.2.2  Graph API
    8.2.3  迭代圖處理
    8.2.4  圖生成器
  8.3  FlinkML機器學習應用
    8.3.1  基本概念
    8.3.2  有監督學習運算元
    8.3.3  數據預處理
    8.3.4  推薦演算法
    8.3.5  Pipelines In FlinkML
  8.4  本章小結
第9章  Flink部署與應用
  9.1  Flink集群部署
    9.1.1  Standalone Cluster部署
    9.1.2  Yarn Cluster部署
    9.1.3  Kubernetes Cluster部署
  9.2  Flink高可用配置
    9.2.1  Standalone集群高可用配置
    9.2.2  Yarn Session集群高可用配置
  9.3  Flink安全管理
    9.3.1  認證目標
    9.3.2  認證配置
    9.3.3  SSL配置
  9.4  Flink集群升級
    9.4.1  任務重啟

    9.4.2  狀態維護
    9.4.3  版本升級
  9.5  本章小結
第10章  Flink監控與性能優化
  10.1  監控指標
    10.1.1  系統監控指標
    10.1.2  監控指標註冊
    10.1.3  監控指標報表
  10.2  Backpressure監控與優化
    10.2.1  Backpressure進程抽樣
    10.2.2  Backpressure頁面監控
    10.2.3  Backpressure配置
  10.3  Checkpointing監控與優化
    10.3.1  Checkpointing頁面監控
    10.3.2  Checkpointing優化
  10.4  Flink內存優化
    10.4.1  Flink內存配置
    10.4.2  Network Buffers配置
  10.5  本章小結

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