Flink SQL與DataStream-入門,進階與實戰羊藝超 9787111739029 【台灣高等教育出版社】

Name: Flink SQL與DataStream-入門,進階與實戰 羊藝超 9787111739029 【台灣高等教育出版社】
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書名：Flink SQL與DataStream-入門,進階與實戰
ISBN：9787111739029
出版社：機械工業
著編譯者：羊藝超
頁數：498
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1601632
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內容簡介

這是一本從使用和定製開發雙重視角，循序漸進地講解Flink的分散式系統架構設計、流計算API設計、時間處理、狀態管理等核心技術的原理和實現的著作。它面向Flink的初學者，內容沿著基礎知識、實際問題和解決方案這條主線展開，不僅層層剖析了Flink學習中的重點和難點，而且還通過大量案例展示了如何快速獲得工程化實踐能力。全書共11章，主要內容如下： (1) Flink基礎知識(第1、2章) 主要介紹了Flink的定位、核心特性、API分類，演示了如何搭建Flink作業的基礎環境、如何創建一個Flink項目以及如何開發入門應用程序WordCount，並結合該應用程序說明了常見Flink作業的骨架結構。 (2)Flink分散式架構及核心概念(第3章) 主要內容包括Flink作業的運行時架構、部署模式、資源提供框架，以及開發 Flink作業時涉及的核心概念，對於後續學習Flink DataStream API和Flink SQLAPI很有幫助。 (3) Flink DataStream API(第4∼6章) 講解了Flink DataStream API的核心知識，包括執行環境、數據源、數據簡單轉換、數據分組與聚合、數據匯等，並講解了Flink DataStream API中的時間語義、時間窗口、有狀態計算和檢查點這四大「王牌武器」的由來與實現原理。 (4) Flink有狀態流處理API(第7章) Flink DataStream API不能優雅地解決窗口使用不靈活和分流成本高這兩個問題，於是Flink提供了有狀態流處理API。本章主要講解了Flink有狀態流處理API解決上述兩個問題的方法。 (5) Flink Table API與SQL API(第8∼11章)Flink Table API和Flink SQL API的底層原理相同，可以相互轉換，但Flink SQL API更為簡單和常用。這4章分別介紹了Flink Table API、Flink SQL API的功能，以及使用SQL實現流處理的核心技術，結合大量代碼示例著重介紹了Flink SQL API的語法、雨數、參數配置及性能優化方法。

作者簡介

羊藝超資深大數據開發工程師，現就職于某頭部短視頻公司。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。

前言
第1章初識Flink
1 1 Flink定位
1 1 1 Flink是什麼
1 1 2 Flink對於數據的定義
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對比
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作業開發及運行
2 1 基礎環境準備
2 2 創建一個Flink項目
2 3 Flink WordCount代碼案例
2 4 Flink作業的骨架結構
2 5 本章小結
第3章 Flink分散式架構及核心概念
3 1 分散式應用與非分散式應用的異同
3 2 Flink作業的運行時架構
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種資源提供框架
3 4 1 Standalone
3 4 2 YARN
3 5 開發Flink作業時涉及的核心概念
3 5 1 Function
3 5 2 Operator
3 5 3 運算元并行度
3 5 4 Operator Chain
3 5 5 Task和SubTask
3 5 6 Task Slot和共享Task Slot
3 5 7 運算元最大并行度
3 6 Flink Web UI
3 6 1 概覽模塊
3 6 2 Flink作業詳情
3 7 本章小結
第4章 Flink DataStream API
第5章 Flink的時間語義和時間窗口
第6章 Flink狀態原理及異常容錯機制
第7章 Flink有狀態流處理API
第8章 Flink Table API和SQL API
第9章 Flink SQL API語法
第10章 Flink SQL API函數
第11章 Flink SQL API參數配置及性能調優

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