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商品描述
本書詳細剖析了Flink中的時間、視窗、有狀態計算和檢查點這4個核心困難點，
盡可能降低讀者的學習成本，並且相對全面地介紹了Flink SQL API的相關內容。
本書分為11章，各章內容層層遞進。
第1-3章是Flink初學者必讀內容，主要介紹Flink的由來、特性、API的使用方法和執行時期的架構。
如果讀者想使用Java開發Flink串流處理作業，推薦仔細閱讀第4-7章。
第4章介紹Flink DataStream API中的基礎接口。
第5章和第6章介紹Flink中的時間、視窗、有狀態計算和檢查點的相關知識。
第7章介紹Flink有狀態流程處理API。
如果讀者想使用SQL發展一個Flink流處理作業，建議仔細閱讀第8-11章。
第8章介紹Flink Table API和SQL API中的基礎概念。
第9章介紹Flink SQL API中的語法及其執行過程。
第10章介紹Flink SQL API中的函數。 第11章介紹Flink SQL API中的參數及SQL最佳化方法。
作者簡介
羊藝超 資深大數據開發工程師，現就職於某頭部短視頻公司。擁有多年流式計算開發、優化、保障和治理經驗，以及從0到1使用Flink SQL建設實時數倉的經驗。對Flink大數據計算引擎有著深入的理解，在Flink的場景化應用方面有豐富的經驗，能夠使用Flink等技術組件解決千萬級別QPS的實時數據場景下的痛點問題。開源了自己的Flink學習項目https://github.com/yangyichao-mango/flink-study。對Redis、Kafka、ClickHouse等實時數倉構建過程中依賴的引擎都較為熟悉。
目錄大綱
目錄
前言
第1章初識Flink
1.1 Flink定位
1.1.1 Flink是什麼
1.1.2 Flink對於資料的定義
1.1.3 Flink的3種應用場景
1.1.4 Flink的3個企業應用案例
1.2 Flink的核心特性
1.2. 1 Flink的5個核心特性
1.2.2 3種流處理引擎特性的比較
1.3 Flink的API
1.3.1 Code API
1.3.2 關係型API
1.4 與Flink搭配使用的引擎
1.5 本章小結
第2章Flink WordCount作業開發與運行
2.1 基礎環境準備
2.2 建立一個Flink專案
2.3 Flink WordCount程式碼案例
2.4 Flink作業的骨架結構
2.5 本章小結
第3章Flink分佈式架構及核心概念
3.1 分佈式應用與非分佈式應用的異同
3.2 Flink作業的執行時間架構
3.2.1 Flink作業提交部署流程
3.2.2 Client
3.2.3 JobManager
3.2.4 TaskManager
3.3 Flink作業的3種部署模式
3.3.1 Session模式
3.3.2 Per-Job模式
3.3.3 Application模式
3.4 Flink作業的2種資源提供架構
3.4.1 Standalone
3.4.2 YARN
3.5 發展Flink作業時涉及的核心概念
3.5.1 Function
3.5.2 Operator
3.5.3 算子並行度
3.5.4 Operator Chain
3.5.5 Task和SubTask
3.5.6 Task Slot和共享Task Slot
3.5.7 算子最大並行度
3.6 Flink Web UI
3.6.1 概覽模組
3.6.2 Flink作業詳情
3.7 本章小結
第4章Flink DataStream API
第5章Flink的時間語意與時間視窗
第6章Flink狀態原理與異常容錯機制
第7章Flink有狀態流處理API
第8章Flink Table API與SQL API
第9章Flink SQL API語法
第10章Flink SQL API函數
第11章Flink SQL API參數配置及效能調優
