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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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
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