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Flink基础教程电子书

作为新一代的源流处理器,Flink是众多大数据处理框架中一颗冉冉升起的新星。它以同一种技术支持流处理和批处理,并能同时满足高吞吐、低延迟和容错的需求。本书由Flink项目核心成员执笔,系统阐释Flink的适用场景、设计理念、功能、用途和性能优势。 - Flink的适用场景 - 流处理架构相较于批处理架构的优势 - Flink中的时间概念 - Flink的检查机制 - Flink的性能优势

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作       者:(美)埃伦·弗里德曼(Ellen Friedman)(希)科斯塔斯·宙马斯(Kostas Tzoumas)

出  版  社:人民邮电出版社

出版时间:2018-08-01

字       数:4.8万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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近年来,流处理变得越来越流行。作为高度创新的源流处理器,Flink拥有诸多优势,包括容错性、高吞吐、低延迟,以及同时支持流处理和批处理的能力。本书分为6章,侧重于介绍Flink的核心设计理念、功能和用途,内容涉及事件时间和处理时间、窗口和水印机制、检查机制、性能测评,以及Flink如何实现批处理。 本书面向有兴趣学习如何分析大规模流数据的读者。 近年来,流处理变得越来越流行。作为高度创新的源流处理器,Flink拥有诸多优势,包括容错性、高吞吐、低延迟,以及同时支持流处理和批处理的能力。本书分为6章,侧重于介绍Flink的核心设计理念、功能和用途,内容涉及事件时间和处理时间、窗口和水印机制、检查机制、性能测评,以及Flink如何实现批处理。 本书面向有兴趣学习如何分析大规模流数据的读者。
【推荐语】
作为新一代的源流处理器,Flink是众多大数据处理框架中一颗冉冉升起的新星。它以同一种技术支持流处理和批处理,并能同时满足高吞吐、低延迟和容错的需求。本书由Flink项目核心成员执笔,系统阐释Flink的适用场景、设计理念、功能、用途和性能优势。 - Flink的适用场景 - 流处理架构相较于批处理架构的优势 - Flink中的时间概念 - Flink的检查机制 - Flink的性能优势
【作者】
作者介绍 埃伦·弗里德曼(Ellen Friedman) 解决方案咨询师,知名大数据相关技术布道师,在流处理架构和大数据处理框架等方面有多部著作。 科斯塔斯·宙马斯(Kostas Tzoumas) Flink项目核心成员,data Artisans公司联合创始人兼首席执行官,在流处理和数据科学领域经验丰富。 译者介绍 王绍?Q 阿里巴巴资 深技术专家,Apache Flink Committer,淘宝花名“大沙”。毕业于北京大学信息科学技术学院,后取得加州大学圣地亚哥分校计算机工程博士学位。目前就职于阿里巴巴计算平台事业部,负责Flink SQL引擎及机器学习的相关发。加阿里巴巴之前,在Facebook发分布式图存储系统TAO。曾多次拜访由Flink创始团队创办的公司data Artisans,并与其首 席执行官科斯塔斯·宙马斯(本书作者之一)以及首 席技术官斯蒂芬·尤恩有着广泛的合作。
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O'Reilly Media, Inc. 介绍

前言

第1章 为何选择 Flink

1.1 流处理欠佳的后果

1.2 连续事件处理的目标

1.3 流处理技术的演变

1.4 初探Flink

1.5 生产环境中的Flink

1.6 Flink的适用场景

第2章 流处理架构

2.1 传统架构与流处理架构

2.2 消息传输层和流处理层

2.3 消息传输层的理想功能

2.4 支持微服务架构的流数据

2.5 不限于实时应用程序

2.6 流的跨地域复制

第3章 Flink 的用途

3.1 不同类型的正确性

3.2 分阶段采用Flink

第4章 对时间的处理

4.1 采用批处理架构和Lambda架构计数

4.2 采用流处理架构计数

4.3 时间概念

4.4 窗口

4.5 时空穿梭

4.6 水印

4.7 真实案例:爱立信公司的Kappa架构

第5章 有状态的计算

5.1 一致性

5.2 检查点:保证exactly-once

5.3 保存点:状态版本控制

5.4 端到端的一致性和作为数据库的流处理器

5.5 Flink的性能

5.6 结论

第6章 批处理:一种特殊的流处理

6.1 批处理技术

6.2 案例研究:Flink作为批处理器

附录其他资源

进一步使用Flink

关于时间和窗口的更多内容

关于状态和检查点的更多内容

用Flink进行批处理

Flink用例和用户故事

流处理架构

消息传输:Kafka

消息传输:MapR Streams

Ted Dunning和Ellen Friedman的部分著作

关于作者

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