Flink大数据分析实战

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内容简介

前言

第1章 初识Flink

1.1 大数据开发总体架构

1.2 什么是Flink

1.3 Flink的应用场景

1.4 流计算框架对比

1.5 Flink的主要组件

1.6 Flink编程模型

1.7 快速体验Flink程序

第2章 Flink运行架构及原理

2.1 Flink运行时架构

2.2 Flink任务调度原理

2.3 Flink数据分区

第3章 Flink安装及部署

3.1 Flink集群搭建

3.2 Flink HA模式

3.3 Flink命令行界面

3.4 Flink应用提交

3.5 Flink Shell的使用

第4章 Flink DataStream API

4.1 基本概念

4.2 执行模式

4.3 作业流程

4.4 程序结构

4.5 Source数据源

4.6 Transformation数据转换

4.7 Sink数据输出

4.8 数据类型与序列化

4.9 分区策略

4.10 窗口计算

4.11 水印

4.12 状态管理

4.13 容错机制

4.14 案例分析：计算5秒内输入的单词数量

4.15 案例分析：统计5分钟内每个用户产生的日志数量

4.16 案例分析：统计24小时内每个用户的订单平均消费额

4.17 案例分析：计算5秒内每个信号灯通过的汽车数量

4.18 案例分析：Flink整合Kafka计算实时单词数量

4.19 案例分析：天猫双十一实时交易额统计

第5章 Flink Table API&SQL

5.1 基本概念

5.2 动态表

5.3 TableEnvironment API

5.4 Table API

5.5 SQL API

5.6 TopN查询

5.7 Catalog元数据管理

5.8 Flink SQL整合Kafka

5.9 Flink SQL CLI

5.10 Flink SQL整合Hive

5.11 案例分析：Flink SQL实时单词计数

5.12 案例分析：Flink SQL实时计算5秒内用户订单总金额

5.13 案例分析：微博用户行为分析

5.14 案例分析：Flink SQL智慧交通数据分析

第6章 Flink内核源码

6.1 流图

6.2 作业图

6.3 执行图

第7章 Gelly图计算

7.1 什么是Gelly

7.2 第一个Gelly程序

7.3 Gelly数据结构

7.4 如何使用Gelly

7.5 图操作

7.6 图常用API