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Flink基礎教程

Flink基礎教程

定　價：￥39.00

作　者： [美] 埃倫·弗里德曼（Ellen Friedman）[希]科斯塔斯·宙馬斯，[希]科斯塔斯·宙馬斯（Kostas，Tzoumas） 著，王紹翾 譯
出版社： 人民郵電出版社
叢編項：
標　簽： 暫缺
ISBN： 9787115490063 出版時間： 2018-08-01 包裝： 平裝
開本： 大32開 頁數(shù)： 84 字數(shù)：  

內(nèi)容簡介

　　近年來，流處理變得越來越流行。作為高度創(chuàng)新的開源流處理器，F(xiàn)link擁有諸多優(yōu)勢，包括容錯性、高吞吐、低延遲，以及同時支持流處理和批處理的能力。本書分為6章，側重于介紹Flink的核心設計理念、功能和用途，內(nèi)容涉及事件時間和處理時間、窗口和水印機制、檢查點機制、性能測評，以及Flink如何實現(xiàn)批處理。本書面向有興趣學習如何分析大規(guī)模流數(shù)據(jù)的讀者。

作者簡介

　　作者介紹埃倫·弗里德曼（Ellen Friedman）解決方案咨詢師，知名大數(shù)據(jù)相關技術布道師，在流處理架構和大數(shù)據(jù)處理框架等方面有多部著作?？扑顾?middot;宙馬斯（Kostas Tzoumas）Flink項目核心成員，data Artisans公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官，在流處理和數(shù)據(jù)科學領域經(jīng)驗豐富。譯者介紹王紹翾阿里巴巴資 深技術專家，Apache Flink Committer，淘寶花名“大沙”。畢業(yè)于北京大學信息科學技術學院，后取得加州大學圣地亞哥分校計算機工程博士學位。目前就職于阿里巴巴計算平臺事業(yè)部，負責Flink SQL引擎及機器學習的相關開發(fā)。加入阿里巴巴之前，在Facebook開發(fā)分布式圖存儲系統(tǒng)TAO。曾多次拜訪由Flink創(chuàng)始團隊創(chuàng)辦的公司data Artisans，并與其首 席執(zhí)行官科斯塔斯·宙馬斯（本書作者之一）以及首 席技術官斯蒂芬·尤恩有著廣泛的合作。

圖書目錄

前言 ix
第 1章　為何選擇Flink 1
1．1　流處理欠佳的后果 2
1．1．1　零售業(yè)和市場營銷 2
1．1．2　物聯(lián)網(wǎng) 3
1．1．3　電信業(yè) 5
1．1．4　銀行和金融業(yè) 5
1．2　連續(xù)事件處理的目標 6
1．3　流處理技術的演變 6
1．4　初探Flink 9
1．5　生產(chǎn)環(huán)境中的Flink 12
1．5．1　布衣格電信 13
1．5．2　其他案例 14
1．6　Flink的適用場景 15
第 2章　流處理架構 17
2．1　傳統(tǒng)架構與流處理架構 17
2．2　消息傳輸層和流處理層 18
2．3　消息傳輸層的理想功能 19
2．3．1　兼具高性能和持久性 20
2．3．2　將生產(chǎn)者和消費者解耦 20
2．4　支持微服務架構的流數(shù)據(jù) 21
2．4．1　數(shù)據(jù)流作為中心數(shù)據(jù)源 22
2．4．2　欺詐檢測：流處理架構用例 22
2．4．3　給開發(fā)人員帶來的靈活性 24
2．5　不限于實時應用程序 24
2．6　流的跨地域復制 26
第3章　Flink 的用途 29
3．1　不同類型的正確性 29
3．1．1　符合產(chǎn)生數(shù)據(jù)的自然規(guī)律 29
3．1．2　事件時間 31
3．1．3　發(fā)生故障后仍保持準確 32
3．1．4　及時給出所需結果 33
3．1．5　使開發(fā)和運維更輕松 33
3．2　分階段采用Flink 34
第4章　對時間的處理 35
4．1　采用批處理架構和Lambda 架構計數(shù) 35
4．2　采用流處理架構計數(shù) 38
4．3　時間概念 40
4．4　窗口 41
4．4．1　時間窗口 41
4．4．2　計數(shù)窗口 43
4．4．3　會話窗口 43
4．4．4　觸發(fā)器 44
4．4．5　窗口的實現(xiàn) 44
4．5　時空穿梭 44
4．6　水印 45
4．7　真實案例：愛立信公司的Kappa 架構 47
第5章　有狀態(tài)的計算 49
5．1　一致性 50
5．2　檢查點：保證exactly-once 51
5．3　保存點：狀態(tài)版本控制 59
5．4　端到端的一致性和作為數(shù)據(jù)庫的流處理器 62
5．5　Flink 的性能 65
5．5．1　Yahoo! Streaming Benchmark 65
5．5．2　變化1：使用Flink 狀態(tài) 66
5．5．3　變化2：改進數(shù)據(jù)生成器并增加吞吐量 67
5．5．4　變化3：消除網(wǎng)絡瓶頸 68
5．5．5　變化4：使用MapR Streams 69
5．5．6　變化5：增加key 基數(shù) 69
5．6　結論 71
第6章　批處理：一種特殊的流處理 73
6．1　批處理技術 75
6．2　案例研究：Flink 作為批處理器 76
附錄　其他資源 79
關于作者 84

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