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。