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Flink原理與實踐/大數據創新人才培養系列

作者：編者:魯蔚征|責編:劉博
出版社：人民郵電
ISBN：9787115546159

出版日期：2021/03/01
裝幀：平裝
頁數：301

人民幣：RMB 69.8 元售價：元

內容大鋼

本書圍繞大數據流處理領域，介紹Flink DataStream API、時間和窗口、狀態和檢查點、Table API & 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，掌握電腦領域的常見技術概念。

作者介紹

編者:魯蔚征|責編:劉博
魯蔚征，畢業於北京大學，曾在小米大數據部等多家互聯網頭部公司工作，負責過多款單日活躍用戶數千萬級的App，積累了大量一線開發經驗；現為中國人民大學教師，校級計算平台技術負責人，主要研究大數據和高性能計算，具有豐富的工業界系統開發和運維實戰經驗。作者在微信公眾號、知乎、今日頭條等媒體平台開設名為「皮皮魯的科技星球」的技術專欄，專欄分享大量大數據和人工智慧新技術實戰文章，擅長使用企業實際業務場景舉例，輔以大量原創圖片，將技術問題可視化，獲得大量好評，多個平台專欄閱讀量達百萬級。

第1章  大數據技術概述
  1.1  什麼是大數據
    1.1.1  大數據的5個「V」
    1.1.2  大數據分而治之
  1.2  從批處理到流處理
    1.2.1  數據與數據流
    1.2.2  批處理與流處理
    1.2.3  為什麼需要一個優秀的流處理框架
  1.3  代表性大數據技術
    1.3.1  Hadoop
    1.3.2  Spark
    1.3.3  Apache Kafka
    1.3.4  Flink
  1.4  從Lambda到Kappa大數據處理平台的演進
    1.4.1  Lambda架構
    1.4.2  Kappa架構
  1.5  流處理基礎概念
    1.5.1  延遲和吞吐
    1.5.2  窗口與時間
    1.5.3  狀態與檢查點
    1.5.4  數據一致性保障
  1.6  編程語言的選擇
    1.6.1  Java和Scala
    1.6.2  Python
    1.6.3  SQL
  1.7  案例實戰使用Kafka構建文本數據流
    1.7.1  Kafka和消息隊列相關背景知識
    1.7.2  使用Kafka構建一個文本數據流
  本章小結
第2章  大數據必備編程知識
  2.1  繼承和多態
    2.1.1  繼承、類和介面
    2.1.2  重寫與重載
    2.1.3  繼承和多態小結
  2.2  泛型
    2.2.1  Java中的泛型
    2.2.2  Scala中的泛型
    2.2.3  泛型小結
  2.3  函數式編程
    2.3.1  函數式編程思想簡介
    2.3.2  Lambda表達式的內部結構
    2.3.3  函數式介面
    2.3.4  Java Stream API
    2.3.5  函數式編程小結
  2.4  案例實戰Flink開發環境搭建
    2.4.1  準備所需軟體
    2.4.2  下載並安裝Flink
    2.4.3  創建Flink工程
    2.4.4  調試和運行Flink程序
    2.4.5  運行程序

  本章小結
第3章  Flink的設計與運行原理
第4章  DataStream API的介紹和使用
第5章  時間和窗口
第6章  狀態和檢查點
第7章  Flink連接器
第8章  Table API & SQL的介紹和使用
第9章  Flink的部署和配置
參考文獻

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