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内容简介
前言
第1章 初识Flink
1.1 Flink的起源和设计理念
1.2 Flink的应用
1.3 流式数据处理的发展和演变
1.4 Flink的特性总结
1.5 Flink与Spark
1.6 本章总结
第2章 Flink快速上手
2.1 环境准备
2.2 创建项目
2.3 编写代码
2.4 本章总结
第3章 Flink部署
3.1 快速启动一个Flink集群
3.2 部署模式
3.3 独立模式
3.4 YARN模式
3.5 K8s模式
3.6 本章总结
第4章 Flink运行时架构
4.1 系统架构
4.2 作业提交流程
4.3 一些重要概念
4.4 本章总结
第5章 DataStream API基础篇
5.1 执行环境
5.2 数据源
5.3 转换操作
5.4 输出
5.5 本章总结
第6章 Flink中的时间和窗口
6.1 时间语义
6.2 水位线
6.3 窗口
6.4 迟到数据的处理
6.5 本章总结
第7章 处理函数
7.1 基本处理函数
7.2 按键分区处理函数
7.3 窗口处理函数
7.4 应用案例——Top N
7.5 侧输出流
7.6 本章总结
第8章 多流转换
8.1 分流
8.2 基本合流操作
8.3 基于时间的合流——联结
8.4 本章总结
第9章 状态编程
9.1 Flink中的状态
9.2 按键分区状态
9.3 算子状态
9.4 广播状态
9.5 状态持久化和状态后端
9.6 本章总结
第10章 容错机制
10.1 检查点
10.2 状态一致性
10.3 端到端精确一次
10.4 本章总结
第11章 Table API和SQL
11.1 快速上手
11.2 基本API
11.3 流处理中的表
11.4 时间属性和窗口
11.5 聚合查询
11.6 联结查询
11.7 函数
11.8 SQL客户端
11.9 连接到外部系统
11.10 本章总结
第12章 Flink CEP
12.1 基本概念
12.2 快速上手
12.3 模式API
12.4 模式的检测处理
12.5 CEP的状态机实现
12.6 本章总结
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