基于Apache Flink的流处理 word 网盘 高速 下载地址大全 免费

带你走近Apache Flink，一个为全世界多个最大规模级别的流处理应用提供支持的开源框架。通过本书，你将探索并行流处理的基本概念并了解该技术与传统批处理的区别。

前言 .1 第1 章 状态化流处理概述 .7 传统数据处理架构 .8 事务型处理 8 分析型处理.9 状态化流处理 11 事件驱动型应用 .13 数据管道 14 流式分析 15 开源流处理的演变 .16 历史回顾 17 Flink 快览 18 运行首个Flink 应用 .20 小结 .23 第2 章 流处理基础 . 25 Dataflow 编程概述 25 Dataflow 图 25 数据并行和任务并行 26 数据交换策略 .27 并行流处理 28 延迟和吞吐.28 数据流上的操作 .31 时间语义 .36 流处理场景下一分钟的含义 37 处理时间 38 事件时间 39 水位线 40 处理时间与事件时间 41 状态和一致性模型 .41 任务故障 43 结果保障 44 小结 .46 第3 章 Apache Flink 架构 . 47 系统架构 .47 搭建Flink 所需组件 .48 应用部署 50 任务执行 51 高可用性设置 .52 Flink 中的数据传输 .54 基于信用值的流量控制 56 任务链接 57 事件时间处理 58 时间戳 59 水位线 59 水位线传播和事件时间 61 时间戳分配和水位线生成 63 状态管理 .64 算子状态 65 键值分区状态 .66 状态后端 68 有状态算子的扩缩容 68 检查点、保存点及状态恢复 71 一致性检查点 .71 从一致性检查点中恢复 72 Flink 检查点算法 .74 检查点对性能的影响 79 保存点 79 小结 .82 第4 章 设置Apache Flink 开发环境 83 所需软件 .83 在IDE 中运行和调试Flink 程序 .84 在IDE 中导入书中示例 .84 在IDE 中运行Flink 程序 .87 在IDE 中调试Flink 程序 88 创建Flink Maven 项目 89 小结 .90 第5 章 DataStream API （1.7 版本） . 91 Hello, Flink! 91 设置执行环境 .93 读取输入流.94 应用转换 94 输出结果 95 执行 96 转换操作 .96 基本转换 97 基于KeyedStream 的转换 100 多流转换 104 分发转换 108 设置并行度 111 类型 . 112 支持的数据类型 . 113 为数据类型创建类型信息 116 显式提供类型信息 . 117 定义键值和引用字段 . 118 字段位置 118 字段表达式. 119 键值选择器.120 实现函数 .121 函数类 121 Lambda 函数 122 富函数 123 导入外部和Flink 依赖 124 小结 .125 第6 章 基于时间和窗口的算子 127 配置时间特性 127 分配时间戳和生成水位线 129 水位线、延迟及完整性问题 133 处理函数 .134 时间服务和计时器 .136 向副输出发送数据 .138 CoProcessFunction .140 窗口算子 .141 定义窗口算子 .142 内置窗口分配器 .143 在窗口上应用函数 .148 自定义窗口算子 .155 基于时间的双流Join .167 基于间隔的Join .167 基于窗口的Join .168 处理迟到数据 170 丢弃迟到事件 .170 重定向迟到事件 .171 基于迟到事件更新结果 172 小结 .174 第7 章 有状态算子和应用 . 175 实现有状态函数 176 在RuntimeContext 中声明键值分区状态 .176 通过ListCheckpointed 接口实现算子列表状态 .180 使用CheckpointedFunction 接口 .187 接收检查点完成通知 189 为有状态的应用开启故障恢复 190 确保有状态应用的可维护性 190 指定算子唯一标识 .191 为使用键值分区状态的算子定义最大并行度 192 有状态应用的性能及鲁棒性 192 选择状态后端 .193 选择状态原语 .194 防止状态泄露 .195 更新有状态应用 198 保持现有状态更新应用 199 从应用中删除状态 .200 修改算子的状态 .200 可查询式状态 .202 可查询式状态服务的架构及启用方式203 对外暴露可查询式状态 204 从外部系统查询状态 205 小结 .207 第8 章 读写外部系统 209 应用的一致性保障 .210 幂等性写 211 事务性写 211 内置连接器 213 Apache Kafka 数据源连接器 214 Apache Kafka 数据汇连接器 218 文件系统数据源连接器 222 文件系统数据汇连接器 224 Apache Cassandra 数据汇连接器 .228 实现自定义数据源函数 .232 可重置的数据源函数 233 数据源函数、时间戳及水位线 .235 实现自定义数据汇函数 .236 幂等性数据汇连接器 238 事务性数据汇连接器 239 异步访问外部系统 .248 小结 .251 第9 章 搭建Flink 运行流式应用 253 部署模式 .253 独立集群 254 Docker 256 Apache Hadoop YARN .258 Kubernetes 261 高可用性设置 266 独立集群的HA 设置 267 YARN 上的HA 设置 268 Kubernetes 的HA 设置 270 集成Hadoop 组件 270 文件系统配置 272 系统配置 .274 Java 和类加载.275 CPU 275 内存和网络缓冲 .276 磁盘存储 278 检查点和状态后端 .279 安全性 280 小结 .281 第10 章 Flink 和流式应用运维 283 运行并管理流式应用 .283 保存点 284 通过命令行客户端管理应用 285 通过REST API 管理应用 .292 在容器中打包并部署应用 298 控制任务调度 302 控制任务链接 .302 定义处理槽共享组 .303 调整检查点及恢复 .305 配置检查点.306 配置状态后端 .309 配置故障恢复 . 311 监控Flink 集群和应用 313 Flink Web UI 313 指标系统 316 延迟监控 322 配置日志行为 323 小结 .324 第11 章 还有什么？ 325 Flink 生态的其他组成部分 325 用于批处理的DataSet API .325 用于关系型分析的Table API 及SQL 326 用于复杂事件处理和模式匹配的FlinkCEP .326 用于图计算的Gelly .327 欢迎加入社区 327

Fabian Hueske是Apache Flink项目的PMC成员，他从Flink项目创始之初就开始参与贡献。Fabian是data Artisans（现在的Ververica）公司的创始人之一，拥有柏林工业大学的计算机科学博士学位。 Vasiliki Kalavri是苏黎世联邦理工学院系统组的博士后研究员。她同样也是Apache Flink项目的PMC成员。作为Flink早期贡献者，Vasiliki参与了图计算库Gelly以及初期版本的Table API和流式SQL的建设工作。 译者介绍 崔星灿，加拿大约克大学博士后，分布式流处理技术和开源爱好者，Apache Flink Committer。

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  来源：豆瓣 发布时间：2025-05-10 14:39:46