Apache Flink是一个开源流处理框架，专为高吞吐量和低延迟的实时数据流处理而设计。以下是关于Flink核心技术与实战的详细介绍：
### Flink核心技术：
1. **流处理引擎**：
– Flink的核心是一个基于流的数据流执行引擎，支持有界和无界数据流的处理。
– 它提供了数据分布、数据通信以及容错机制，确保了高可用性和强一致性。
2. **分布式计算抽象层**：
– **DataSet API**：针对静态数据进行批处理操作。它将静态数据抽象成分布式的数据集，支持Java、Scala和Python语言，提供了一系列丰富的操作符进行处理。
– **DataStream API**：针对数据流进行流处理操作。它将流式数据抽象成分布式的数据流，支持Java和Scala语言，同样提供了丰富的操作符。
– **Table API**：针对结构化数据进行查询操作。它将结构化数据抽象成关系表，并通过类SQL的DSL进行查询操作，支持Java和Scala。
3. **事件时间与处理时间**：
– Flink支持事件时间(event time)和处理时间(processing time)的概念，使得在不同的时间基础上进行窗口计算成为可能。
4. **窗口操作**：
Flink支持多种类型的窗口操作，包括滚动窗口、滑动窗口、会话窗口和计数窗口，用于对无界数据流进行聚合、计数等操作。
5. **容错机制**：
– Flink通过分布式快照算法提供了容错机制，可以在发生故障时快速恢复状态。
6. **高吞吐量与低延迟**：
– Flink可以在毫秒级的延迟下，实现每秒钟处理上亿次的消息或事件，同时确保数据一致性。
### 实战应用：
1. **实时数据流处理**：
– 开发者可以使用Flink处理实时日志数据、实时交易数据等，实现对数据流的即时处理和分析。
2. **流式数据分析**：
– 利用Flink的DataStream API进行复杂事件处理(CEP)，识别数据流中的模式或异常。
3. **实时推荐系统**：
– 结合Flink的实时数据处理能力和机器学习算法，构建实时推荐系统，为用户实时提供个性化推荐。
4. **实时监控和警报系统**：
– 使用Flink对实时数据进行监控，并在特定条件下触发警报。
5. **集成与部署**：
– Flink可以与现有的Hadoop生态系统、消息队列（如Kafka）以及其他大数据技术栈进行集成。
– Flink支持多种部署模式，包括在YARN、Mesos集群上部署，或者与容器技术如Docker结合使用。
在实际开发中，开发者需要熟悉Flink的API和核心概念，掌握如何设计高效的数据流处理作业，以及如何优化性能和资源使用。通过实践，开发者可以更好地理解Flink的核心原理，并能够解决实际问题。
课程截图：
课程目录：
Flink核心技术与实战（完结）
├──01丨课程介绍.mp4 133.21M
├──02丨内容综述.mp4 79.31M
├──03丨流处理技术概览.mp4 394.35M
├──04丨Flink发展历史与应用场景.mp4 194.34M
├──05丨Flink核心特性.mp4 176.64M
├──06丨Flink集群架构.mp4 540.85M
├──07丨Flink集群运行模式.mp4 558.74M
├──08丨Flink集群资源管理器支持.mp4 175.19M
├──09丨Standalone原理讲解与实操演示.mp4 1.22G
├──10丨Flink On Yarn部署讲解.mp4 489.02M
├──11丨Flink On Yarn实操演示.mp4 821.16M
├──12丨Flink On Kubernetes部署讲解.mp4 878.85M
├──13丨Flink On Kubernetes实操-Session模式.mp4 379.43M
├──14丨Flink On Kubernetes实操-Per-Job模式.mp4 425.52M
├──15丨Flink On Kubernetes Native部署讲解.mp4 348.65M
├──16丨Flink On Kubernetes Native实操演示.mp4 623.17M
├──17丨Flink高可用配置原理讲解.mp4 207.23M
├──18丨Flink高可用配置实操演示.mp4 247.15M
├──19丨分布式流处理模型.mp4 140.69M
├──20丨DataStream API 实践原理.mp4 811.49M
├──21丨Flink 时间概念.mp4 121.13M
├──22丨Watermark实践原理.mp4 229.05M
├──23丨Watermark与Window的关系.mp4 629.29M
├──24丨Watermark Generator.mp4 428.40M
├──25丨Windows窗口计算.mp4 213.26M
├──26丨Window Assigner.mp4 236.39M
├──27丨Window Trigger.mp4 345.39M
├──28丨Window Evictors.mp4 176.88M
├──29丨Window Function.mp4 604.20M
├──30丨Windows多流合并.mp4 316.95M
├──31丨Process Function应用.mp4 433.54M
├──32丨SideOutput旁路输出.mp4 295.40M
├──33丨Asynchronous IO异步操作.mp4 411.08M
├──34丨Pipeline与StreamGraph转换.mp4 378.58M
├──35丨Flink类型系统.mp4 353.52M
├──36丨自定义SourceFunction.mp4 424.29M
├──37丨项目实战：基于DataStream API实现PV，UV统计.mp4 618.11M
├──38丨有状态计算概念.mp4 237.36M
├──39丨状态类型及应用.mp4 214.79M
├──40丨KeyedState介绍与使用.mp4 210.86M
├──41丨OperatorState介绍与使用.mp4 557.92M
├──42丨BroadcastState介绍与使用.mp4 789.74M
├──43丨Checkpoint实现原理.mp4 446.13M
├──44丨Savepoint与Checkpoint.mp4 430.08M
├──45丨StateBackends状态管理器.mp4 367.81M
├──46丨State Schema Evolution.mp4 256.77M
├──47丨State序列化与反序列化.mp4 399.48M
├──48丨Querable State介绍与使用.mp4 359.55M
├──49丨项目实战：实时交易反欺诈项目介绍.mp4 183.42M
├──50丨项目实战：实时交易反欺诈项目演示.mp4 377.13M
├──51丨FlinkTableAPI-SQL介绍与使用.mp4 179.23M
├──52丨TableAPI-SQL核心概念.mp4 422.57M
├──53丨DataStream&DataSet与Table相互转换.mp4 260.00M
├──54丨TableConnector介绍与使用.mp4 373.81M
├──55丨QueryingDynamicTables.mp4 444.77M
├──56丨TimeStamp与Watermark时间属性定义.mp4 403.53M
├──57丨QueryWithTemporalCondition.mp4 283.71M
├──58丨JoinWithDynamicTable.mp4 284.19M
├──59丨JoinWithTemporalFunction.mp4 220.93M
├──60丨JoinWithTemporalTables.mp4 206.31M
├──61丨Catalog原理与使用.mp4 241.97M
├──62丨ApacheHive集成.mp4 347.15M
├──63丨SQLClient介绍与使用.mp4 346.05M
├──64丨FlinkSQLTable数据类型.mp4 380.48M
├──65丨自定义Function.mp4 316.41M
├──66丨TableConnector使用.mp4 244.06M
├──67丨自定义Connector.mp4 523.14M
├──68丨newtablesource&tablesinkapi.mp4 239.59M
├──69丨项目实战：基于FlinkSQL实现Top10商品统计.mp4 429.08M
├──70丨Runtime整体架构.mp4 283.88M
├──71丨FlinkClient实现原理.mp4 327.34M
├──72丨ResourceManager资源管理.mp4 232.51M
├──73丨Dispatcher任务分发器.mp4 402.70M
├──74丨JobGraph提交与运行（上）.mp4 344.52M
├──75丨JobGraph提交与运行（下）.mp4 385.81M
├──76丨Task执行与调度.mp4 347.66M
├──77丨Task重启和容错策略.mp4 220.90M
├──78丨集群组件Rpc通信机制.mp4 309.47M
├──79丨NetworkStatck实现原理.mp4 378.47M
├──80丨Flink内存管理.mp4 396.60M
├──81丨Metric指标分类与采集.mp4 297.85M
├──82丨Flink RestAPI介绍与使用.mp4 201.70M
├──83丨Checkpoint监控与调优.mp4 516.60M
├──84丨反压监控与原理.mp4 276.30M
├──85丨Flink内存配置与调优.mp4 346.57M
├──86丨PyFlink实践与应用.mp4 329.55M
├──87丨Flink复杂事件处理：Complex event process.mp4 408.81M
├──88丨Alink机器学习框架介绍与使用.mp4 245.68M
├──89丨Stateful Function介绍与使用.mp4 323.48M
├──90丨实时推荐系统项目设计与实现.mp4 287.91M
└──91丨结束语.mp4 131.41M