Flink入門與實(shí)戰(zhàn)

定　價(jià)：￥89.00

作　者：	汪明著
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書(shū)
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302583813	出版時(shí)間：	2021-08-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	362	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　ApacheFlink是一個(gè)框架和分布式處理引擎，用于對(duì)無(wú)界和有界數(shù)據(jù)流進(jìn)行有狀態(tài)的計(jì)算，廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)相關(guān)的實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中。《Flink入門與實(shí)戰(zhàn)/大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書(shū)》是一本從零開(kāi)始講解Flink的入門教材，學(xué)習(xí)《Flink入門與實(shí)戰(zhàn)/大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書(shū)》需要有Java編程基礎(chǔ)?！禙link入門與實(shí)戰(zhàn)/大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書(shū)》共分10章，內(nèi)容包括Flink開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建、Flink架構(gòu)和原理、時(shí)間和窗口、狀態(tài)管理和容錯(cuò)機(jī)制、數(shù)據(jù)類型與序列化、DataStreamAPI和DataSetAPI、TableAPI和SQL、Flink并行、Flink部署與應(yīng)用，最后以一個(gè)Flink實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目為例，對(duì)Flink相關(guān)知識(shí)進(jìn)行綜合實(shí)踐，其中涉及Web頁(yè)面展示、WebSocket協(xié)議和Node.js服務(wù)等技術(shù)?！禙link入門與實(shí)戰(zhàn)/大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書(shū)》內(nèi)容詳盡、示例豐富，適合作為Flink初學(xué)者必備的參考書(shū)，也非常適合作為高等院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)及相關(guān)專業(yè)的師生教學(xué)參考?！禙link入門與實(shí)戰(zhàn)/大數(shù)據(jù)技術(shù)叢書(shū)》針對(duì)Flink初學(xué)者，詳細(xì)介紹Flink架構(gòu)、原理、大數(shù)據(jù)處理機(jī)制和處理方法，以及Flink并行、部署與集群等方面的知識(shí)，最后通過(guò)—個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目來(lái)提高讀者解決實(shí)際問(wèn)題的能力。

作者簡(jiǎn)介

　　汪明，中國(guó)礦業(yè)大學(xué)碩士，徐州軟件協(xié)會(huì)副理事長(zhǎng)，某創(chuàng)業(yè)公司合伙人。從事軟件行業(yè)十余年，發(fā)表論文數(shù)十篇。著有圖書(shū)《Python大數(shù)據(jù)處理庫(kù)PySpark實(shí)戰(zhàn)》《TypeScript實(shí)戰(zhàn)》《Go并發(fā)編程實(shí)戰(zhàn)》。

圖書(shū)目錄

第1章 Flink環(huán)境搭建
1．1 下載安裝
1．1．1 什么是Flink
1．1．2 Flink用戶
1．1．3 JDK安裝
1．1．4 Scala安裝
1．1．5 Python安裝
1．1．6 FinalShell安裝
1．2 配置與開(kāi)發(fā)工具
1．2．1 基礎(chǔ)配置
1．2．2 IDEA開(kāi)發(fā)工具
1．3 編譯
1．3．1 Scala項(xiàng)目模板
1．3．2 Java項(xiàng)目模板
1．3．3 Python項(xiàng)目
1．3．4 項(xiàng)目編譯
1．4 運(yùn)行Flink應(yīng)用
1．4．1 單機(jī)Standalone模式
1．4．2 多機(jī)Standalone模式
1．4．3 OnYam集群模式
1．5 本章小結(jié)
第2章定義、架構(gòu)與原理
2．1 流處理的應(yīng)用場(chǎng)景
2．1．1 數(shù)據(jù)預(yù)處理場(chǎng)景
2．1．2 預(yù)警場(chǎng)景
2．1．3 實(shí)時(shí)數(shù)量統(tǒng)計(jì)場(chǎng)景
2．1．4 數(shù)據(jù)庫(kù)交互場(chǎng)景
2．1．5 跟蹤場(chǎng)景
2．1．6 基于數(shù)據(jù)流的機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景
2．1．7 實(shí)時(shí)自動(dòng)控制場(chǎng)景
2．2 流處理的原理
2．2．1 流數(shù)據(jù)特征
2．2．2 Dataflow模型
2．2．3 數(shù)據(jù)流圖
2．2．4 流處理操作
2．2．5 窗口操作
2．3 Flink架構(gòu)分析
2．3．1 Flink常見(jiàn)概念
2．3．2 Flink主從架構(gòu)
2．3．3 任務(wù)和算子鏈
2．4 Flink中的幾個(gè)語(yǔ)義——Streams、State、Time、API
2．4．1 Streams流
2．4．2 State狀態(tài)
2．4．3 Time時(shí)間
2．4．4 API接口
2．5 Flink組件
2．6 本章小結(jié)
……
第3章時(shí)間和窗口
第4章狀態(tài)管理及容錯(cuò)機(jī)制
第5章數(shù)據(jù)類型與序列化
第6章 DataStreamAPI和DataSetAPI
第7章 TableAPI和SQL
第8章并行
第9章 Flink部署與應(yīng)用
第10章 Flink項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)