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Flink原理与实践 - 鲁蔚征
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7.3 Flink中常用的Connector

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2024-04-30 07:07:38
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  • 封面
  • 版权信息
  • 内容提要
  • 序
  • 前言
  • 第1章 大数据技术概述
    • 1.1 什么是大数据
    • 1.2 从批处理到流处理
    • 1.3 代表性大数据技术
    • 1.4 从Lambda到Kappa：大数据处理平台的演进
    • 1.5 流处理基础概念
    • 1.6 编程语言的选择
    • 1.7 案例实战使用Kafka构建文本数据流
    • 本章小结
  • 第2章 大数据必备编程知识
    • 2.1 继承和多态
    • 2.2 泛型
    • 2.3 函数式编程
    • 2.4 案例实战Flink开发环境搭建
    • 本章小结
  • 第3章 Flink的设计与运行原理
    • 3.1 Flink数据流图简介
    • 3.2 Flink分布式架构与核心组件
    • 3.3 任务执行与资源划分
    • 3.4 实验WordCount程序迭代和完善
    • 本章小结
  • 第4章 DataStream API的介绍和使用
    • 4.1 Flink程序的骨架结构
    • 4.2 常见Transformation的使用方法
    • 4.3 数据类型和序列化
    • 4.4 用户自定义函数
    • 4.5 实验股票价格数据流处理
    • 本章小结
  • 第5章 时间和窗口
    • 5.1 Flink的时间语义
    • 5.2 ProcessFunction系列函数
    • 5.3 窗口算子的使用
    • 5.4 双流连接
    • 5.5 处理迟到数据
    • 5.6 实验股票价格数据进阶分析
    • 本章小结
  • 第6章 状态和检查点
    • 6.1 实现有状态的计算
    • 6.2 Checkpoint机制的原理及配置方法
    • 6.3 Savepoint机制的原理及使用方法
    • 6.4 实验电商平台用户行为分析
    • 本章小结
  • 第7章 Flink连接器
    • 7.1 Flink端到端的Exactly-Once保障
    • 7.2 自定义Source和Sink
    • 7.3 Flink中常用的Connector
    • 7.4 实验读取并输出股票价格数据流
    • 本章小结
  • 第8章 Table API & SQL的介绍和使用
    • 8.1 Table API & SQL综述
    • 8.2 动态表和持续查询
    • 8.3 时间和窗口
    • 8.4 Join
    • 8.5 SQL DDL
    • 8.6 系统内置函数
    • 8.7 用户自定义函数
    • 8.8 实验使用Flink SQL处理IoT数据
    • 本章小结
  • 第9章 Flink的部署和配置
    • 9.1 Flink集群部署模式
    • 9.2 配置文件
    • 9.3 算子链与槽位共享
    • 9.4 命令行工具
    • 9.5 与Hadoop集成
    • 9.6 实验作业编码、打包与提交
    • 本章小结
  • 参考文献
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