深入理解Flink：實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理實(shí)踐

第1 章 流式數(shù)據(jù)架構(gòu)理論 1
1.1 大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)演進(jìn)歷程 1
1.2 案例分析 8
1.2.1 SK 電信駕駛安全性評分 8
1.2.2 流式機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用 12
1.3 流式數(shù)據(jù)架構(gòu)基本概念 17
1.3.1 流 17
1.3.2 時(shí)間 18
1.3.3 窗口 21
1.3.4 水印 23
1.3.5 觸發(fā)器 23
1.3.6 數(shù)據(jù)處理模式 23
1.3.7 如何理解流式數(shù)據(jù)架構(gòu)的內(nèi)在機(jī)制 27
1.4 根據(jù)事件時(shí)間開滾動(dòng)窗口 28
1.4.1 what：轉(zhuǎn)換／where：窗口 29
1.4.2 when：水印 29
1.4.3 when：觸發(fā)器 32
1.4.4 when：遲到生存期 34
1.4.5 how：累加模式 35
1.5 一致性 37
1.5.1 有狀態(tài)計(jì)算 37
1.5.2 exactly-once 語義 38
1.5.3 異步屏障快照 39
1.5.4 保存點(diǎn) 44
1.6 思考題 45
第2 章 編程基礎(chǔ) 46
2.1 Flink 概述 46
2.2 讓輪子轉(zhuǎn)起來 47
2.2.1 本書約定 47
2.2.2 搭建單機(jī)版環(huán)境 48
2.2.3 配置IDEA 51
2.3 編程模型 53
2.3.1 分層組件棧 53
2.3.2 流式計(jì)算模型 54
2.3.3 流處理編程 57
2.4 運(yùn)行時(shí) 62
2.4.1 運(yùn)行時(shí)結(jié)構(gòu) 62
2.4.2 任務(wù)調(diào)度 66
2.4.3 物理執(zhí)行計(jì)劃 69
2.5 思考題 70
第3 章 流處理API 71
3.1 流處理API 概述 71
3.2 時(shí)間處理 73
3.2.1 時(shí)間 73
3.2.2 水印 74
3.2.3 周期性水印生成器 75
3.2.4 間歇性水印生成器 77
3.2.5 遞增式水印生成器 78
3.3 算子 79
3.3.1 算子函數(shù) 80
3.3.2 數(shù)據(jù)分區(qū) 83
3.3.3 資源共享 85
3.3.4 RichFunction 85
3.3.5 輸出帶外數(shù)據(jù) 86
3.4 窗口 86
3.4.1 窗口分類 87
3.4.2 窗口函數(shù) 90
3.4.3 觸發(fā)器 94
3.4.4 清除器 96
3.4.5 遲到生存期 96
3.5 連接器 97
3.5.1 HDFS 連接器 98
3.5.2 Kafka 99
3.5.3 異步I/O 102
3.6 狀態(tài)管理 104
3.6.1 狀態(tài)分類 104
3.6.2 托管的Keyed State 104
3.6.3 狀態(tài)后端配置 106
3.7 檢查點(diǎn) 107
3.8 思考題 108
第4 章 批處理API 109
4.1 批處理API 概述. 109
4.1.1 程序結(jié)構(gòu) 110
4.1.2 Source 111
4.1.3 Sink 112
4.1.4 連接器 112
4.2 算子 113
4.2.1 算子函數(shù) 113
4.2.2 廣播變量 121
4.2.3 文件緩存 122
4.2.4 容錯(cuò) 123
4.3 迭代 123
4.3.1 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練 123
4.3.2 網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)發(fā)現(xiàn)算法 125
4.3.3 Bulk Iteration 127
4.3.4 Delta Iteration 的迭代形式 128
4.4 注解 130
4.4.1 直接轉(zhuǎn)發(fā) 130
4.4.2 非直接轉(zhuǎn)發(fā) 131
4.4.3 觸達(dá) 132
4.5 思考題 132
第5 章 機(jī)器學(xué)習(xí)引擎架構(gòu)與應(yīng)用編程 133
5.1 概述 133
5.1.1 數(shù)據(jù)加載 134
5.1.2 多項(xiàng)式曲線擬合的例子 135
5.2 流水線 137
5.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)面臨的架構(gòu)問題 137
5.2.2 Scikit-learn 架構(gòu)實(shí)踐總結(jié) 138
5.2.3 FlinkML 實(shí)現(xiàn) 140
5.3 深入分析多項(xiàng)式曲線擬合 170
5.3.1 數(shù)值計(jì)算的底層框架 170
5.3.2 向量 172
5.3.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理 178
5.3.4 特征變換 184
5.3.5 線性擬合 188
5.4 分類算法 190
5.4.1 最優(yōu)超平面 190
5.4.2 凸優(yōu)化理論 193
5.4.3 求解最優(yōu)超平面 198
5.4.4 核方法 200
5.4.5 軟間隔 205
5.4.6 優(yōu)化解法 208
5.4.7 SVM 的FlinkML 實(shí)現(xiàn) 211
5.4.8 SVM 的應(yīng)用 220
5.5 推薦算法 221
5.5.1 推薦系統(tǒng)的分類 221
5.5.2 ALS-WR 算法 223
5.5.3 FlinkML 實(shí)現(xiàn) 225
5.5.4 ALS-WR 的應(yīng)用 230
5.6 思考題 230
第6 章 關(guān)系型API 234
6.1 為什么需要關(guān)系型API 234
6.2 Calcite 235
6.3 關(guān)系型API 概述. 236
6.3.1 程序結(jié)構(gòu) 236
6.3.2 Table 運(yùn)行時(shí) 239
6.3.3 表注冊 241
6.3.4 TableSource 與TableSink 242
6.3.5 查詢 244
6.3.6 相互轉(zhuǎn)換 244
6.4 動(dòng)態(tài)表概述 247
6.4.1 流式關(guān)系代數(shù) 247
6.4.2 動(dòng)態(tài)表 248
6.4.3 持續(xù)查詢 250
6.5 思考題 255
第7 章 復(fù)雜事件處理 256
7.1 什么是復(fù)雜事件處理 256
7.1.1 股票異常交易檢測 256
7.1.2 重新審視DataStream 與Table API 258
7.2 復(fù)雜事件處理的自動(dòng)機(jī)理論 259
7.2.1 有窮自動(dòng)機(jī)模型NFA 259
7.2.2 NFAb 模型 261
7.2.3 帶版本號(hào)的共享緩存 263
7.3 FlinkCEP API 265
7.3.1 基本模式 266
7.3.2 模式拼合 267
7.3.3 模式分組 268
7.3.4 匹配輸出 269
7.4 基于FlinkCEP 的股票異常交易檢測的實(shí)現(xiàn) 270
7.5 思考題 274
第8 章 監(jiān)控與部署 275
8.1 監(jiān)控 275
8.1.1 度量指標(biāo) 275
8.1.2 指標(biāo)的作用域 279
8.1.3 監(jiān)控配置 279
8.2 集群部署模式 281
8.2.1 Standalone 281
8.2.2 YARN 281
8.2.3 高可用 284
8.3 訪問安全 284
8.4 思考題 286
參考資料 287