《Flink大数据分析实战》内容简介

本书由资深大数据专家精心编写，循序渐进地介绍了Flink生态系统主流的大数据开发技术。全书共7章，第1章讲解Flink的基础知识，包括Flink应用场景、主要组件、编程模型等，后通过一个单词计数示例带领读者快速体验Flink应用程序的编写；第2、3章讲解Flink的多种运行时架构、任务调度原理、数据分区以及Flink集群的安装部署，同时包括Flink命令行操作、应用程序提交、常用Shell命令等；第4～7章讲解了Flink流式计算DataStream API、关系型计算Table&SQL API以及图计算框架Gelly等的基础知识、架构原理，同时包括常用Shell命令、API操作、内核源码剖析，并通过多个实际案例讲解各个框架的具体应用以及与Hadoop生态系统框架Hive、Kafka的整合操作。本书内容翔实，实例丰富，适合Flink新手、大数据开发人员阅读，也可作为培训机构和大专院校相关专业的教学用书。
张伟洋，大数据领域资深专家，拥有多年互联网公司软件研发经验，曾在互联网旅游公司任软件研发事业部经理。先后多次为中国海洋大学、曲阜师范大学、青岛理工大学等高校举行大数据专题讲座，对Hadoop及周边大数据框架ZooKeeper、Hive、HBase、Storm、Spark、Flink等有深入的研究。已出版《Hadoop大数据技术开发实战》《Spark大数据分析实战》等图书，公众号“奋斗在IT”的创办人。

作品目录

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
7.7、案例分析：Gelly计算社交网络中粉丝的平均年龄