《大数据实时计算引擎 Flink 实战与性能优化》新专栏

基于 Flink 1.9 讲解的专栏，涉及入门、概念、原理、实战、性能调优、系统案例的讲解。

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专栏介绍

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首发地址：http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/15/flink-in-action/

专栏地址：https://gitbook.cn/gitchat/column/5dad4a20669f843a1a37cb4f

专栏亮点

• 全网首个使用最新版本 Flink 1.9 进行内容讲解（该版本更新很大，架构功能都有更新），领跑于目前市面上常见的 Flink 1.7 版本的教学课程。

• 包含大量的实战案例和代码去讲解原理，有助于读者一边学习一边敲代码，达到更快，更深入的学习境界。目前市面上的书籍没有任何实战的内容，还只是讲解纯概念和翻译官网。

• 在专栏高级篇中，根据 Flink 常见的项目问题提供了排查和解决的思惟方法，并经过这些问题探究了为何会出现这类问题。

• 在实战和案例篇，围绕大厂公司的经典需求进行分析，包括架构设计、每一个环节的操做、代码实现都有一一讲解。

为何要学习 Flink？

随着大数据的不断发展，对数据的及时性要求愈来愈高，实时场景需求也变得愈来愈多，主要分下面几大类：

为了知足这些实时场景的需求，衍生出很多计算引擎框架。现有市面上的大数据计算引擎的对好比下图所示：

能够发现不管从 Flink 的架构设计上，仍是从其功能完整性和易用性来说都是领先的，再加上 Flink 是阿里巴巴主推的计算引擎框架，因此从去年开始就愈来愈火了！

目前，阿里巴巴、腾讯、美团、华为、滴滴出行、携程、饿了么、爱奇艺、有赞、惟品会等大厂都已经将 Flink 实践于公司大型项目中，带起了一波 Flink 风潮，势必也会让 Flink 人才市场产生供不该求的招聘现象。

专栏内容

预备篇

介绍实时计算常见的使用场景，讲解 Flink 的特性，而且对比了 Spark Streaming、Structured Streaming 和 Storm 等大数据处理引擎，而后准备环境并经过两个 Flink 应用程序带你们上手 Flink。

基础篇

深刻讲解 Flink 中 Time、Window、Watermark、Connector 原理，并有大量文章篇幅（含详细代码）讲解如何去使用这些 Connector（好比 Kafka、ElasticSearch、HBase、Redis、MySQL 等），而且会讲解使用过程当中可能会遇到的坑，还教你们如何去自定义 Connector。

进阶篇

讲解 Flink 中 State、Checkpoint、Savepoint、内存管理机制、CEP、Table／SQL API、Machine Learning 、Gelly。在这篇中不只只讲概念，还会讲解如何去使用 State、如何配置 Checkpoint、Checkpoint 的流程和如何利用 CEP 处理复琐事件。

高级篇

重点介绍 Flink 做业上线后的监控运维：如何保证高可用、如何定位和排查反压问题、如何合理的设置做业的并行度、如何保证 Exactly Once、如何处理数据倾斜问题、如何调优整个做业的执行效率、如何监控 Flink 及其做业？

实战篇

教你们如何分析实时计算场景的需求，并使用 Flink 里面的技术去实现这些需求，好比实时统计 PV／UV、实时统计商品销售额 TopK、应用 Error 日志实时告警、机器宕机告警。这些需求如何使用 Flink 实现的都会提供完整的代码供你们参考，经过这些需求你能够学到 ProcessFunction、Async I／O、广播变量等知识的使用方式。

系统案例篇

讲解大型流量下的真实案例：如何去实时处理海量日志（错误日志实时告警／日志实时 ETL／日志实时展现／日志实时搜索）、基于 Flink 的百亿数据实时去重实践（从去重的通用解决方案 --> 使用 BloomFilter 来实现去重 --> 使用 Flink 的 KeyedState 实现去重）。

多图讲解 Flink 知识点

你将得到什么

• 掌握 Flink 与其余计算框架的区别
• 掌握 Flink Time／Window／Watermark／Connectors 概念和实现原理
• 掌握 Flink State／Checkpoint／Savepoint 状态与容错
• 熟练使用 DataStream／DataSet／Table／SQL API 开发 Flink 做业
• 掌握 Flink 做业部署／运维／监控／性能调优
• 学会如何分析并完成实时计算需求
• 得到大型高并发流量系统案例实战项目经验

适宜人群

• Flink 爱好者
• 实时计算开发工程师
• 大数据开发工程师
• 计算机专业研究生
• 有实时计算场景场景的 Java 开发工程师 原文出处：zhisheng的博客，欢迎关注个人公众号：zhisheng