掌握实时流计算核心技能与Flink实战应用

资源摘要信息:"《21讲吃透实时流计算2022年》是一门关于实时流计算的视频教程，涵盖了实时流计算的各个方面，包括其通用架构、性能调优、流数据操作、时间维度聚合计算、状态管理、特定技术实现以及场景案例分析。此外，还包括了相关的学习资料和源码，为学习者提供了全面的学习体验。" 知识点如下： 1. 实时流计算的通用架构：实时流计算的通用架构是整个流计算系统的基础，它主要包括数据源、数据处理流程、数据接收和处理节点、数据存储以及数据展示等部分。在这个架构中，数据源负责收集数据，数据处理流程负责对数据进行加工处理，数据接收和处理节点负责接收数据并进行处理，数据存储负责存储处理后的数据，数据展示则将处理后的数据展示给用户。 2. 性能调优：性能调优是实时流计算中的重要环节，主要通过对流计算应用的优化，提高数据处理的效率和速度。这包括优化数据处理流程，减少数据处理的延迟，提高数据处理的吞吐量等。 3. 流数据操作：流数据操作是实时流计算的基础功能，主要包括数据的收集、过滤、转换、聚合等操作。这些操作可以帮助我们从原始数据中提取有价值的信息，为后续的数据分析和决策提供支持。 4. 时间维度聚合计算：时间维度聚合计算是在长时间窗口上实时计算聚合值的一种计算方法。它可以帮助我们理解数据在一段时间内的变化趋势，为数据分析和决策提供支持。 5. 状态管理：在流计算中，状态管理是非常重要的。因为流计算是有状态的，我们需要通过状态管理来保存和管理数据处理过程中的状态信息，以便于后续的数据处理和分析。 6. Apache Flink：Apache Flink 是一个开源的流处理框架，它是目前最流行和最先进的流计算框架之一。它支持高吞吐量、低延迟、精确一次的状态计算，是实时流计算的重要工具。 7. 场景案例：通过学习如何用 Flink SQL CDC 实现实时数据同步的场景案例，可以帮助我们更好地理解和掌握实时流计算在实际应用中的应用。 8. 反向压力：在异步系统中，反向压力是一种避免内存溢出（OOM）问题的技术。它通过控制数据的流入速度，避免系统处理速度跟不上数据产生的速度，从而防止系统崩溃。 9. 流与异步：在实时流计算中，掌握流计算先要理解异步编程。因为实时流计算本身就是一种异步处理数据的方式，理解异步编程可以帮助我们更好地理解和实现流计算。 10. 有向无环图（DAG）：有向无环图（DAG）是一种描述和分解流计算过程的方法。它通过将复杂的计算过程分解为一系列的简单计算步骤，然后按照依赖关系进行排列，形成一个有向无环的图。这样可以有效地管理和优化流计算过程。 ***pletableFuture：CompletableFuture 是 Java 8 新引入的一个异步编程类。它提供了对异步计算的全面支持，包括异步执行任务、组合异步任务、处理异步任务的结果等。通过学习 CompletableFuture，我们可以更好地理解和实现异步编程。 以上就是《21讲吃透实时流计算2022年》的主要知识点。