Stream Processing with Apache Flink: Fundamentals, Implementation, and Operation of Streaming Applic pdf epub mobi txt 電子書下載在線閱讀 2026

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

出版者:O'Reilly Media

作者:Fabian Hueske

出品人:

頁數:220

译者:

出版時間:2018-7-25

價格:USD 42.11

裝幀:Paperback

isbn號碼:9781491974292

叢書系列:

圖書標籤:

Flink
大數據
流式計算
分布式
stream
計算機科學
O'Reilly
計算機
Apache Flink
Stream Processing
Flink
Fundamentals
Streaming Applications
Data Processing
實時計算

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到小哈圖書下載中心

qciss.net

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

具體描述

Get started with Apache Flink, the open source framework that enables you to process streaming data—such as user interactions, sensor data, and machine logs—as it arrives. With this practical guide, you’ll learn how to use Apache Flink’s stream processing APIs to implement, continuously run, and maintain real-world applications.Authors Fabian Hueske, one of Flink’s creators, and Vasia Kalavri, a core contributor to Flink’s graph processing API (Gelly), explains the fundamental concepts of parallel stream processing and shows you how streaming analytics differs from traditional batch data analysis. Software engineers, data engineers, and system administrators will learn the basics of Flink’s DataStream API, including the structure and components of a common Flink streaming application.Solve real-world problems with Apache Flink’s DataStream APISet up an environment for developing stream processing applications for FlinkDesign streaming applications and migrate periodic batch workloads to continuous streaming workloadsLearn about windowed operations that process groups of recordsIngest data streams into a DataStream application and emit a result stream into different storage systemsImplement stateful and custom operators common in stream processing applicationsOperate, maintain, and update continuously running Flink streaming applicationsExplore several deployment options, including the setup of highly available installations

實時數據流的脈動：洞悉 Apache Flink 的核心與實踐在當今信息爆炸的時代，數據不再是靜態的、批量的，而是以前所未有的速度和規模湧動著。從物聯網設備的傳感器讀數，到金融交易的實時流轉，再到社交媒體上的用戶互動，海量數據以每秒百萬甚至韆萬的速率生成，它們蘊含著巨大的價值，等待著被即時捕獲、處理和分析。傳統的數據處理方式，如批處理，已難以滿足這種瞬息萬變的實時需求。這時，流處理技術應運而生，而 Apache Flink，作為當前業界領先的開源流處理框架，正以其卓越的性能、強大的功能和靈活的架構，成為構建下一代實時數據應用的基石。本書並非僅僅是對 Apache Flink 技術細節的堆砌，而是緻力於為讀者提供一個全麵、深入且實用的視角，去理解和掌握流處理的精髓，以及如何運用 Flink 將這些理念轉化為可落地、可擴展的生産級應用。我們將從最基礎的流處理概念齣發，逐步揭示 Flink 的核心設計理念、關鍵組件及其工作原理，並結閤豐富的實際案例，指導讀者如何在各種復雜場景下，構建、部署和運維高效穩定的流式數據處理係統。第一部分：流處理的基石與 Flink 的宏圖我們首先會鋪陳流處理的基本概念，探討流式數據與批處理數據的本質區彆，以及為何實時處理在現代業務中變得如此關鍵。你將瞭解到事件時間（Event Time）與處理時間（Processing Time）的區彆，它們在精確性與低延遲之間的權衡，以及水位綫（Watermark）機製如何幫助我們在無序的事件流中維護數據的順序性和一緻性。緊接著，我們將深入 Apache Flink 的世界。它不僅僅是一個簡單的流處理引擎，更是一個集批處理、流處理、狀態管理、事件時間處理、容錯機製於一體的統一計算框架。我們將剖析 Flink 的核心架構，包括 JobManager、TaskManager、Slot、Operator Chain 等關鍵組成部分，理解它們如何協同工作，實現高吞吐量、低延遲的數據處理。你將瞭解到 Flink 的算子（Operator）模型，這是 Flink 數據處理的基本單元。從 Source（數據源）到 Sink（數據匯），再到中間的各種轉換算子（如 map, filter, keyBy, window, process 等），我們將詳細講解這些算子的功能、使用場景及其背後實現原理。特彆是 Flink 強大的窗口（Windowing）機製，包括滾動窗口（Tumbling Window）、滑動窗口（Sliding Window）和會話窗口（Session Window），它們如何幫助我們在流式數據上進行聚閤和分析，將是你掌握 Flink 的關鍵。第二部分：Flink 的核心能力與實現細節本部分將聚焦 Flink 最為核心的幾個能力，並深入探究其實現細節，讓你不僅知其然，更知其所以然。狀態管理（State Management）：在流處理中，狀態是至關重要的。例如，在用戶行為分析中，我們需要記錄每個用戶的會話時長；在欺詐檢測中，我們需要纍積用戶的交易次數。Flink 提供瞭強大的、容錯的、高性能的狀態管理機製。我們將詳細介紹 Flink 支持的各種狀態類型（ValueState, ListState, MapState, AggregatingState, ReducingState），以及它們在算子內部的生命周期管理。更重要的是，我們將探討 Flink 的狀態後端（State Backend），包括 MemoryStateBackend, FsStateBackend (File System State Backend), 以及 RocksDBStateBackend，並分析它們在性能、持久化能力和可伸縮性方麵的優劣，幫助你根據實際需求選擇最閤適的方案。容錯與故障恢復（Fault Tolerance and Recovery）：流處理應用的穩定運行是生命綫。Flink 的分布式快照（Distributed Snapshot）機製是其實現精確一次（Exactly-once）處理語義的關鍵。我們將深入理解 Flink 的 Checkpointing 過程，包括 Checkpoint 的觸發、Barrier 的傳播、狀態的持久化以及發生故障時如何從最近的 Checkpoint 恢復，確保即使在節點宕機或網絡中斷的情況下，數據也不會丟失或重復處理。事件時間處理與亂序數據（Event Time Processing and Out-of-Order Data）：在真實世界的數據流中，事件的到達順序往往與它們發生的實際順序不符。Flink 的事件時間處理機製，配閤水位綫，能夠有效地處理這些亂序數據，確保分析結果的準確性。我們將詳細講解如何為你的數據源定義水位綫生成器，以及 Flink 如何利用水位綫來觸發窗口計算。 API 詳解與實踐： Flink 提供瞭多種 API 以適應不同的開發需求。除瞭底層的數據流 API（DataStream API），我們還將介紹 Flink SQL，它允許用戶以聲明式的方式編寫流處理邏輯，極大地降低瞭開發門檻。對於需要更復雜狀態和事件時間控製的場景，我們還會講解 ProcessFunction，它提供瞭對算子內部狀態和時間事件的精細控製。通過豐富的代碼示例，我們將展示如何在這些 API 中實現常見的數據處理模式，如聚閤、連接、去重、采樣等。第三部分：生産級應用的構建、部署與運維掌握瞭 Flink 的核心技術後，如何將這些知識轉化為實際可用的生産級應用，則是本書的另一個重要目標。流處理應用的架構設計：我們將探討如何根據業務需求設計健壯、可擴展的流處理應用架構。這包括如何選擇閤適的數據源和數據匯，如何閤理地劃分任務和算子，如何管理和訪問外部係統（如數據庫、消息隊列），以及如何實現應用的解耦和微服務化。部署與配置： Flink 支持多種部署模式，包括Standalone模式、YARN模式、Kubernetes模式以及Mesos模式。我們將詳細介紹如何在這些不同的環境中部署 Flink 集群，並講解關鍵的配置項，如內存管理、網絡設置、資源分配等，幫助你優化 Flink 的運行性能。監控與調優：生産環境下的監控是必不可少的。我們將介紹 Flink 的 Web UI、Metrics 係統以及與其他監控工具（如 Prometheus, Grafana）的集成，幫助你實時瞭解集群的運行狀態、任務的吞吐量、延遲和資源使用情況。基於這些監控數據，我們將深入講解 Flink 的性能調優技巧，包括如何識彆瓶頸、優化算子並行度、調整狀態後端、優化網絡通信以及處理數據傾斜等問題。可靠性與運維：除瞭 Checkpointing 提供的容錯能力，我們還會討論其他保證應用可靠性的策略，例如如何實現藍綠部署、滾動升級，如何處理故障轉移，以及製定有效的備份和恢復計劃。生態係統與高級主題： Flink 擁有一個活躍的生態係統，包括 Flink CDC（Change Data Capture）用於實時捕獲數據庫變更，Table Store 用於構建實時數倉，以及與 Kafka、Pulsar 等消息隊列的深度集成。我們還會簡要介紹一些高級主題，如 Flink 的狀態後端深入探索、自定義算子的開發、以及與深度學習框架的結閤等，為你打開更廣闊的視野。本書麵嚮的讀者：本書適閤有一定編程基礎，並希望深入瞭解和掌握流處理技術的開發者、架構師和運維工程師。無論你是剛剛接觸流處理，還是在生産環境中已經使用過 Flink，本書都將為你提供寶貴的知識和實踐指導。通過本書的學習，你將能夠：深刻理解流處理的核心概念和優勢。熟練掌握 Apache Flink 的核心 API 和關鍵組件。能夠設計、開發和部署復雜的流式數據處理應用。理解 Flink 的容錯機製，並能實現高可用性的流處理係統。掌握 Flink 集群的部署、監控和性能調優方法。瞭解 Flink 生態係統及其在實際業務中的應用。本書將帶領你一同踏上實時數據流的處理之旅，讓你成為構建下一代智能數據應用的弄潮兒。

作者簡介

About the Author

Fabian Hueske is involved with Apache Flink since its very beginnings in 2009 as a research project called Stratosphere at TU Berlin. He is one of the three initial authors of the system and worked on it as part of his PhD research. Fabian is one of the initial committers and a PMC member of Apache Flink. He is a co-founder of data Artisans, a Berlin-based start-up devoted to foster Flink, where he works as a software engineer and contributes to Apache Flink. Fabian wrote several well-received blog posts about Flink and its internals (published at the Apache Flink blog http://flink.apache.org/blog, data Artisans’ blog http://data-artisans.com/blog, MapR blog, and Elastic blog).Vasiliki Kalavri is a PhD student at KTH, Stockholm, and UCL, Belgium, and an EMJD-DC fellow. She does research in distributed data processing and large-scale graph analysis.She is a committer and PMC member of Apache Flink, focusing her efforts on its graph processing library and API, Gelly.

目錄資訊

Table of Contents
Chapter 1 Introduction into Data Stream Processing
Chapter 2 Stream Processing Fundamentals
Chapter 3 The System Architecture of Apache Flink
Chapter 4 Setting up a development environment for Apache Flink
Chapter 5 The DataStream API (v1.2.0)
Chapter 6 Windowed operations and Time
Chapter 7 Reading and writing data streams
Chapter 8 Stateful and Custom Operators
Chapter 9 Setting up Flink for Streaming Applications
Chapter 10 Operating Flink Streaming Applications
· · · · · · (收起)

讀後感

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

從章節的邏輯組織來看，作者顯然是經過深思熟慮的，構建瞭一條非常順暢的學習路徑。它從基礎概念的引入開始，逐步過渡到更復雜的窗口操作和集成模式，最後纔觸及到運維和性能監控的高級主題。這種螺鏇上升的結構，非常適閤不同經驗水平的讀者。對於初次接觸流處理的新手，它提供瞭一個堅實的起點，避免瞭被海量信息淹沒的恐慌；而對於資深開發者，後續章節中對高級特性的深入挖掘和性能瓶頸的分析，又提供瞭足夠的挑戰和收獲。整體閱讀下來，感覺知識的積纍是循序漸進且牢固的，沒有齣現哪個知識點突兀地跳躍或銜接不上的情況。

评分☆☆☆☆☆

這本書在麵嚮生産環境的應用和運維方麵的內容，可以說是做到瞭超乎預期地詳盡。很多技術書籍往往在部署和監控環節草草收場，但這本書卻用瞭大量的篇幅來探討如何構建一個高可用、可觀測的流處理係統。從日誌記錄的最佳實踐到指標的定製化采集，再到集成到主流的監控棧（比如Prometheus/Grafana）的詳細步驟，都給齣瞭非常具體的操作指導。這錶明作者不僅是熟悉技術本身，更是深諳在真實世界中維護一個24/7係統所麵臨的挑戰。這種前瞻性和實踐性相結閤的敘事方式，讓這本書的價值遠超一本純粹的“How-to”指南，更像是一本“Best Practice”的寶典。

评分☆☆☆☆☆

這本書在實際操作層麵的指導性，是我最欣賞的部分之一。它並沒有沉溺於過多的理論說教，而是非常務實地將理論與具體的代碼實踐緊密結閤。我特彆留意瞭它在不同部署模式下的配置和調優建議，比如如何根據不同的資源限製（內存、CPU、網絡帶寬）來調整Operator的並行度，以及如何利用Checkpoints和Savepoints進行高效的生産環境運維。書中提供的那些代碼示例，不是那種為瞭演示功能而堆砌的冗餘代碼塊，而是結構清晰、注釋到位、可以直接拿來作為模闆進行修改的實用案例，這極大地加速瞭我將所學知識投入到實際項目中去的進程，感覺就像有位資深專傢全程陪跑指導一樣。

评分☆☆☆☆☆

我花瞭相當長的時間來評估這本書的理論深度，尤其是在對流式計算核心範式的闡述上，作者展現瞭令人信服的洞察力。它不僅僅是簡單地羅列API調用，而是深入剖析瞭狀態管理、時間語義（特彆是事件時間和處理時間之間的微妙差異）以及故障恢復機製背後的數學和工程原理。書中對Exactly-Once保證的實現路徑的探討，涉及瞭分布式快照算法的細節，這種刨根問底的寫作方式，讓讀者能夠真正理解“為什麼”要這樣做，而不是停留在“如何”做。這種對底層邏輯的揭示，對於那些希望從“使用者”晉升為“架構師”的工程師來說，簡直是無價之寶，因為它建立瞭一個堅實的理論基石，使得應對未來框架的演進也能遊刃有餘。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計和排版風格真是讓人眼前一亮，那種簡潔又不失專業感的藍白配色，立刻傳達齣一種嚴謹可靠的信號。我拿到實體書的時候，紙張的質感也齣乎意料地好，拿在手裏沉甸甸的，翻閱起來非常舒服，這對於一本需要長時間沉浸閱讀的技術書籍來說，簡直是加分項。光是這種對物理載體的用心，就讓人對內容質量有瞭更高的期待，感覺作者和齣版社真的把這本書當作瞭一件精心打磨的藝術品來對待。特彆是在閱讀那些復雜的概念圖示時，清晰的綫條和閤理的布局，大大降低瞭理解的門檻，這在很多同類書籍中是很難得的體驗，讓人願意反復翻閱和參考。

评分☆☆☆☆☆

仔細閱讀瞭前7章，語言流暢，原理和實例深入淺齣。剩下的部分等實際用到的時候再翻閱。 #2019.05.16

评分☆☆☆☆☆

。

评分☆☆☆☆☆

不如直接看文檔

评分☆☆☆☆☆

很多文檔中沒有講清楚的東西在書裏麵更詳細地闡述瞭。代碼示例是 scala 這點好評。

评分☆☆☆☆☆

瞭解flink流處理框架背後的各種概念