Flink基础教程

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前言

第1章 为何选择Flink

1.1 流处理欠佳的后果

1.2 连续事件处理的目标

1.3 流处理技术的演变

1.4 初探Flink

1.5 生产环境中的Flink

1.6 Flink的适用场景

第2章 流处理架构

2.1 传统架构与流处理架构

2.2 消息传输层和流处理层

2.3 消息传输层的理想功能

2.4 支持微服务架构的流数据

2.5 不限于实时应用程序

2.6 流的跨地域复制

第3章 Flink的用途

3.1 不同类型的正确性

3.2 分阶段采用Flink

第4章 对时间的处理

4.1 采用批处理架构和Lambda架构计数

4.2 采用流处理架构计数

4.3 时间概念

4.4 窗口

4.5 时空穿梭

4.6 水印

4.7 真实案例：爱立信公司的Kappa架构

第5章 有状态的计算

5.1 一致性

5.2 检查点：保证exactly-once

5.3 保存点：状态版本控制

5.4 端到端的一致性和作为数据库的流处理器

5.5 Flink的性能

5.6 结论

第6章 批处理：一种特殊的流处理

6.1 批处理技术

6.2 案例研究：Flink作为批处理器

附录 其他资源

Ted Dunning和Ellen Friedman的部分著作

关于作者

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