Flink基础教程 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

版权信息
书名：Flink基础教程
作者：[美] 埃伦 • 弗里德曼 [希] 科斯塔斯 • 宙马斯
译者：王绍翾
ISBN：978-7-115-49006-3
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第 1 章　为何选择 Flink
1.1　流处理欠佳的后果
1.1.1　零售业和市场营销
1.1.2　物联网
1.1.3　电信业
1.1.4　银行和金融业
1.2　连续事件处理的目标
1.3　流处理技术的演变
1.4　初探Flink
批处理与流处理
1.5　生产环境中的Flink
1.5.1　布衣格电信
1.5.2　其他案例
1.6　Flink的适用场景
第 2 章　流处理架构
2.1　传统架构与流处理架构
2.2　消息传输层和流处理层
2.3　消息传输层的理想功能
2.3.1　兼具高性能和持久性
2.3.2　将生产者和消费者解耦
2.4　支持微服务架构的流数据
2.4.1　数据流作为中心数据源
2.4.2　欺诈检测：流处理架构用例
2.4.3　给开发人员带来的灵活性
2.5　不限于实时应用程序
2.6　流的跨地域复制
第 3 章　Flink 的用途
3.1　不同类型的正确性
3.1.1　符合产生数据的自然规律
3.1.2　事件时间
3.1.3　发生故障后仍保持准确
3.1.4　及时给出所需结果
3.1.5　使开发和运维更轻松
3.2　分阶段采用Flink
第 4 章　对时间的处理
4.1　采用批处理架构和Lambda架构计数
4.2　采用流处理架构计数
流处理系统中的批处理
4.3　时间概念
4.4　窗口
4.4.1　时间窗口
4.4.2　计数窗口
4.4.3　会话窗口
4.4.4　触发器
4.4.5　窗口的实现
4.5　时空穿梭
4.6　水印
水印是如何生成的
4.7　真实案例：爱立信公司的Kappa架构
第 5 章　有状态的计算
5.1　一致性
5.2　检查点：保证exactly-once
5.3　保存点：状态版本控制
5.4　端到端的一致性和作为数据库的流处理器
5.5　Flink的性能
5.5.1　Yahoo! Streaming Benchmark
5.5.2　变化1：使用Flink状态
5.5.3　变化2：改进数据生成器并增加吞吐量
5.5.4　变化3：消除网络瓶颈
5.5.5　变化4：使用MapR Streams
5.5.6　变化5：增加key基数
5.6　结论
第 6 章　批处理：一种特殊的流处理
6.1　批处理技术
6.2　案例研究：Flink作为批处理器
附录　其他资源
进一步使用Flink
关于时间和窗口的更多内容
关于状态和检查点的更多内容
用Flink进行批处理
Flink用例和用户故事
流处理架构
消息传输：Kafka
消息传输：MapR Streams
Ted Dunning和Ellen Friedman的部分著作
关于作者
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英文原版由 O'Reilly Media, Inc. 出版，2016。
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——Wired ............

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