剑指大数据 Flink学习精要 Scala版

   本书基于流行稳定版Flink 1.13进行讲解，从Flink数据处理思想开始讲起，带领读者深入理解Flink的基本架构，进而由浅入深结合具体案例进行讲解，详细剖析了Flink中DataStream API的使用，并对Flink中的时间语义、状态、容错机制等重要概念进行了详尽的阐释。同时，本书还对实际开发过程中常用的Flink SQL、CEP等高层级API进行了细致讲解，以电商网站中的实际应用为场景，提供了大量的代码实现。
本书分为12章：第1～5章，带领读者初步认识Flink并编写基本的Flink程序；第6～10章，深入探讨了Flink内部的高级应用。第11～12章，讲解了Flink提供的扩展功能。
本书适用于大数据的学习者与从业人员，以及院校大数据相关专业的学生，也是大数据学习的推荐书籍。

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第1章初识Flink
1.1 Flink的起源和设计理念
1.2 Flink的应用
1.2.1Flink在企业中的应用
1.2.2Flink主要的应用场景
1.3 流式数据处理的发展和演变
1.3.1流处理和批处理
1.3.2传统事务处理
1.3.3有状态的流处理
1.3.4Lambda架构
1.3.5新一代流处理器
1.4 Flink的特性总结
1.4.1Flink的核心特性
1.4.2分层API
1.5 Flink与Spark
1.5.1数据处理架构
1.5.2数据模型和运行架构
1.5.3Spark还是Flink
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
2.3.1批处理
2.3.2流处理
2.4本章总结
第3章Flink部署
3.1快速启动一个Flink集群
3.1.1环境配置
3.1.2本地启动
3.1.3集群启动
3.1.4向集群提交作业
3.2部署模式
3.2.1会话模式
3.2.2单作业模式
3.2.3应用模式
3.3独立模式
3.3.1会话模式部署
3.3.2单作业模式部署
3.3.3应用模式部署
3.3.4高可用
3.4YARN模式
3.4.1相关准备和配置
3.4.2会话模式部署
3.4.3单作业模式部署
3.4.4应用模式部署
3.4.5高可用
3.5K8s模式
3.6本章总结
第4章Flink运行时架构
4.1系统架构
4.1.1整体构成
4.1.2JobManager
4.1.3TaskManager
4.2作业提交流程
4.2.1高层级抽象视角
4.2.2独立模式
4.2.3YARN集群
4.3一些重要概念
4.3.1数据流图
4.3.2并行度
4.3.3算子链
4.3.4作业图与执行图
4.3.5任务和任务槽
4.4本章总结
第5章DataStreamAPI基础篇
5.1执行环境
5.1.1创建执行环境
5.1.2执行模式
5.1.3触发程序执行
5.2数据源
5.2.1准备工作
5.2.2从集合中读取数据
5.2.3从文件读取数据
5.2.4从Socket读取数据
5.2.5从Kafka读取数据
5.2.6自定义数据源
5.2.7Flink支持的数据类型
5.3转换操作
5.3.1基本转换算子
5.3.2聚合算子
5.3.3用户自定义函数
5.3.4物理分区
5.4输出
5.4.1连接到外部系统
5.4.2输出到文件
5.4.3输出到Kafka
5.4.4输出到Redis
5.4.5输出到Elasticsearch
5.4.6输出到MySQL
5.4.7自定义Sink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
6.1.1Flink中的时间语义
6.1.2哪种时间语义更重要
6.2水位线
6.2.1事件时间和窗口
6.2.2什么是水位线
6.2.3如何生成水位线
6.2.4水位线的传递
6.2.5水位线的总结
6.3窗口
6.3.1窗口的概念
6.3.2窗口的分类
6.3.3窗口API概览
6.3.4窗口分配器
6.3.5窗口函数
6.3.6测试水位线和窗口的使用
6.3.7其他API
6.3.8窗口的生命周期
6.4迟到数据的处理
6.4.1设置水位线延迟时间
6.4.2允许窗口处理迟到数据
6.4.3将迟到数据放入窗口侧输出流
6.5本章总结
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