大数据“重磅炸弹”：实时计算框架 Flink

素颜马尾好姑娘i 2023-06-13 15:27 18阅读 0赞

上架刚一周多的大数据实时计算引擎 Flink 专栏收获了大量读者的赞誉和期许。

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甚至有读者愿意熬最深的夜看最佳的文。

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可见大家是真的很期待 Flink 专栏的内容更新。

专栏交流群里的技术讨论氛围特别浓郁，某位同学遇到任何问题，不仅作者 zhisheng 会知无不言，多晚都回复，其他读者们也会尽力给出经验参考。

**下面是一部分技术讨论记录：**

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大家有很多问题都来自工作中遇到的那些坑，所以作者在写作之前就收集了很多贴近业务场景的实战案例，旨在读者阅读专栏后能得到一个更优化的解决方案。

**更有读者评价，准备指望此专栏升职加薪：**

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作者 zhisheng 真的是有求必应，担心光群聊不能解决实际问题，除了给 demo 原型，还会根据读者的反馈准备加餐内容。

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面对初来乍到的选择困难症，作者也能从自己的多年经验中给予帮助和理性的建议。

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**如果你担心这个专栏不适合入门，那你就错了。 **

此专栏是目前市面上第一本集大量实战案例解析的 Flink 教程，不同于那些只讲原理甚至照搬官方文档的“指南”。

**如果你担心学起来会很吃力，那你多虑了。 **

我们的专栏交流群特别的友好，只要你抛出一个具体的问题，就会有技术人给出建议，你并不是一个人在摸黑打怪升级。

**如果你担心学完后找不到工作，那你想多了。 **

Flink 的需求很大潜力无限，尤其是在大数据这个浪潮下，它可以实现更多的需求。

**扫码了解 Flink 专栏详情**

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**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，并且对比了 Spark Streaming、Structured Streaming 和 Storm 等大数据处理引擎，然后准备环境并通过两个 Flink 应用程序带大家上手 Flink。

#### **基础篇** ####

深入讲解 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（比如 Kafka、ElasticSearch、HBase、Redis、MySQL 等），并且会讲解使用过程中可能会遇到的坑，还教大家如何去自定义 Connector。

#### **进阶篇** ####

讲解 Flink 中 State、Checkpoint、Savepoint、内存管理机制、CEP、Table／SQL API、Machine Learning 、Gelly。在这篇中不仅只讲概念，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 处理复杂事件。

#### **高级篇** ####

重点介绍 Flink 作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、如何合理的设置作业的并行度、如何保证 Exactly Once、如何处理数据倾斜问题、如何调优整个作业的执行效率、如何监控 Flink 及其作业？

#### **实战篇** ####

教大家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，比如实时统计 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大家参考，通过这些需求你可以学到 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／日志实时展示／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）。

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▲Flink 专栏思维导图

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Flink实战与性能优化

大数据实时搜索引擎

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学习

#### **多图讲解 Flink 知识点**    ####

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▲Flink 支持多种时间语义

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▲Flink 提供灵活的窗口

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▲Flink On YARN

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▲Flink Checkpoint

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▲Flink 监控

点击 **阅读原文**，特价订阅专栏。

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