Flink与Kylin深度实践(双色印刷)/数字化人才职场赋能系列丛书

本书由浅入深地讲解了Flink各个模块的实现原理，以及各种API的使用方法，是一本带你轻松上手Flink*佳实践的书籍。

本书从实用角度出发．首先介绍了Flink的功能模块、运行模式、部署安装等内容，然后着重介绍了Flink中的实时处理技术和批量处理技术，接着讲解了Flink的Table与SQL、CEF，机制、调优与监控、实时数据同步解析，最后通过Flink结合Kylin实现了实时数据统计的功能。本书内容全面，由浅入深，包含大量的代码示例，并提供下载服务，每章配有重要知识点串讲视频和小结，以指导读者轻松入门。 本书适合有一定编程及大数据开发经验，有数据实时处理工作需求或者想要从事相关工作的读者阅读。

致数字化人才的一封信
前言
第1章 Flink及其运行模式简介
1.1 Flink介绍
1.2 Flink的特性
1.3 功能模块
1.4 编程模型
1.5 重新编译
1.6 任务提交模型
1.7 部署运行模式
1.8 本章小结
第2章 Flink的部署安装及入门案例
2.1 local模式部署安装
2.2 standalone模式部署安装
2.3 standalone模式的HA环境
2.4 standalone模式在HA环境下提交任务
2.5 Flink on YARN模式
2.5.1 单个YARN Session模式
2.5.2 多个YARN Session模式
2.5.3 “flink run”脚本分析
2.6 入门案例
2.6.1 实时处理程序实现
2.6.2 离线批量处理程序实现
2.7 shell命令行代码调试
2.7.1 批量处理代码调试
2.7.2 实时处理代码调试
2.8 本章小结
第3章 Flink实时处理之DataStream
3.1 DataStream的数据源
3.1.1 Socket数据源
3.1.2 文件数据源
3.1.3 从集合中获取数据
3.1.4 自定义数据源
3.2 DataStream常用算子
3.2.1 transformation算子
3.2.2 partition算子
3.2.3 sink算子
3.3 窗口和时间
3.3.1 窗口的类型
3.3.2 窗口的应用
3.3.3 窗口数值聚合统计
3.3.4 时间的类型
3.4 用watermark解决乱序与数据延迟问题
3.4.1 watermark的作用
3.4.2 watermark解决数据延时问题
3.4.3 watermark如何生成
3.4.4 watermark处理乱序数据
3.4.5 比watermark更晚的数据如何解决
3.4.6 多并行度的watermark机制
3.5 DataStream的状态保存和恢复
3.5.1 keyed state的托管状态
3.5.2 operator state的托管状态
3.5.3 状态管理之StateBackend
3.5.4 用checkpoint保存数据
3.5.5 用savepoint保存数据
3.6 DataStream集成Kafka
3.6.1 导入jar包
3.6.2 将Kafka作为Flink的source
3.6.3 将Kafka作为Flink的sink
3.7 本章小结
第4章 Flink批量处理之DataSet
4.1 DataSet的内置数据源
4.1.1 文件数据源
4.1.2 集合数据源
4.2 DataSet常用算子
4.2.1 transformation算子
4.2.2 partition算子
4.2.3 sink算子
4.3 DataSet的参数传递
4.4 DataSet连接器
4.4.1 文件系统连接器
4.4.2 Flink集成HBase之数据读取
4.4.3 Flink读取数据写入HBase
4.5 广播变量、累加器与分布式缓存
4.5.1 广播变量
4.5.2 累加器
4.5.3 分布式缓存
4.6 本章小结
第5章 Flink的Table与SQL
5.1 Table与SQL简介
5.2 为什么需要SQL
5.3 Table与SQL的语法解析
5.3.1 创建TableEnvironment对象
5.3.2 注册表
5.3.3 查询表
5.3.4 注册数据保存表
5.3.5 Table与SQL的数据查询执行原理
5.3.6 DataStream与DataSet集成
5.4 Table与SQL编程开发
5.4.1 使用SQL读取CSV文件并进行查询
5.4.2 DataStream与表的互相转换
5.4.3 DataSet与表的互相转换
5.4.4 SQL处理Kafka的JSON格式数据
5.5 本章小结
第6章 Flink数据去重与数据连接
6.1 数据去重
6.1.1 基于MapState实现流式去重
6.1.2 基于SQL实现流式去重
6.2 流的连接实现
6.2.1 使用CoGroup实现流连接
6.2.2 interval join机制
6.2.3 SQL实现连接操作
6.3 本章小结
第7章 Flink中的复杂事件处理(CEP)机制
7.1 CEP简介
7.2 CEP中的模式
7.2.1 个体模式（Individual Pattern）
7.2.2 组合模式（Combining Pattern）
7.2.3 模式组（Group of Patterns）
7.3 CEP综合案例
7.3.1 用户IP变换报警
7.3.2 高温预警
7.3.3 支付超时监控
7.4 本章小结
第8章 Flink调优与监控
8.1 监控指标
8.1.1 系统监控指标
8.1.2 自定义监控指标
8.2 反压机制与监控
8.2.1 反压线程采样
8.2.2 反压线程配置
8.3 checkpoint监控
8.4 checkpoint调优
8.4.1 如何衡量checkpoint的速度大小
8.4.2 相邻checkpoint的间隔时间设置
8.4.3 checkpoint资源设置
8.4.4 checkpoint的Task本地性恢复
8.4.5 异步checkpoint设置
8.4.6 checkpoint数据压缩
8.5 内存管理调优
8.5.1 内存托管
8.5.2 内存段管理
8.5.3 内存段与字节缓冲区
8.5.4 内存段对垃圾收集器的影响
8.5.5 内存配置
8.5.6 堆外内存
8.6 本章小结
第9章 基于Flink实现实时数据同步解析
9.1 实时数仓架构
9.2 MySQL数据实时同步
9.2.1 MySQL的binlog介绍
9.2.2 maxwell简介
9.2.3 开启MySQL的binlog功能
9.2.4 安装maxwell实现实时采集MySQL数据