Apache Flink 1.7实战:流处理与状态管理
《流处理与Apache Flink》是一本由Flume PMC成员编写的高级指南,出版于2019年4月,特别针对Apache Flink 1.7版本。本书提供了深入理解和实践流处理的基础、实现以及操作技术,适合那些希望探索和掌握实时数据处理的读者。 书中首先介绍了状态ful流处理的概念,传统数据基础设施通常分为事务处理和分析处理两部分。事件驱动应用和数据管道是状态ful流处理的重要应用场景,而流式分析则是现代数据处理的重要趋势。作者回顾了开源流处理的历史,展示了Flink如何在这个领域中发展,并引导读者如何运行他们的第一个Flink应用程序。 在第二部分,作者详细阐述了流处理的基本原理。数据流编程是核心概念,通过数据流图展示数据的流动和转换过程。并深入探讨了并行处理在流处理中的作用,包括数据并行性和任务并行性,以及不同的数据交换策略。理解延迟和吞吐量对于优化系统性能至关重要。 时间概念在流处理中扮演着关键角色。书里解释了在流处理中,“一分钟”可能并不像传统意义上的时间那样简单。处理时间和事件时间是两种主要的时间模型,处理时间关注消息的即时处理,而事件时间则更注重事件的实际发生时间。水印机制在此时起到保持数据一致性的作用。此外,作者还比较了这两种时间模型的特点和应用场景。 最后,书中讨论了状态在流处理中的重要性,以及Flink的特定一致性模型,这对于确保在高吞吐量下数据的正确性和持久性至关重要。通过学习这些基础知识,读者将能够设计、实现和管理复杂的实时数据处理系统,充分利用Apache Flink的强大功能。 《流处理与Apache Flink》是一本实用且理论结合实际的教程,无论是对初学者还是经验丰富的开发者,都能从中收获关于Flink的深入理解和实战技巧。无论是对于构建实时数据管道,还是进行实时分析和事件驱动应用,这本书都是不可或缺的参考资料。
剩余533页未读,继续阅读
- 粉丝: 105
- 资源: 26
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- zlib-1.2.12压缩包解析与技术要点
- 微信小程序滑动选项卡源码模版发布
- Unity虚拟人物唇同步插件Oculus Lipsync介绍
- Nginx 1.18.0版本WinSW自动安装与管理指南
- Java Swing和JDBC实现的ATM系统源码解析
- 掌握Spark Streaming与Maven集成的分布式大数据处理
- 深入学习推荐系统:教程、案例与项目实践
- Web开发者必备的取色工具软件介绍
- C语言实现李春葆数据结构实验程序
- 超市管理系统开发:asp+SQL Server 2005实战
- Redis伪集群搭建教程与实践
- 掌握网络活动细节:Wireshark v3.6.3网络嗅探工具详解
- 全面掌握美赛:建模、分析与编程实现教程
- Java图书馆系统完整项目源码及SQL文件解析
- PCtoLCD2002软件:高效图片和字符取模转换
- Java开发的体育赛事在线购票系统源码分析