《Flink大数据分析实战》带书签PDF

梅老七

简介
. {* L" L* h; b' |2 t" q+ I书名：Flink大数据分析实战[size=10.2047pt]作者：张伟洋
" j* H. h4 M: K, M: w2 |[size=10.2047pt]出版社：清华大学出版社
[size=10.2047pt]出版日期：2022-02-01
) A+ j+ A2 {2 ~2 U# }2 b! n) B6 TISBN：9787302598183
/ ?3 r  o+ Q0 e! Z* X8 m" q
! r1 }, C$ V/ N+ b3 A目录
1 g7 V$ c! z5 Q

• 封面
    Y% I5 ?/ F$ b9 x; K
• 版权信息
    u  f  s& k2 X/ O
• 作者简介
    D2 \3 f" Z' W  E4 _3 M
• 内容简介
  1 u9 p4 J% W/ @" t) j
• 前言
  
• 第1章 初识Flink
  
• 1.1 大数据开发总体架构
  - E9 l( ~& X/ P3 p! l# O
• 1.2 什么是Flink
  7 N  _# e+ S, |* k. g
• 1.3 Flink的应用场景
  3 e- v1 h% T; @% ]7 _
• 1.4 流计算框架对比
  
• 1.5 Flink的主要组件
  
• 1.6 Flink编程模型
  
• 1.6.1 数据集
  ; y) f; F3 K+ g% B! Q/ @; H2 f7 ^
• 1.6.2 编程接口
  
• 1.6.3 程序结构
  
• 1.7 快速体验Flink程序
  ' o. l! a8 h" L& F$ Z/ J, S1 U
• 1.7.1 IntelliJ IDEA安装Scala插件
  
• 1.7.2 IntelliJ IDEA创建Flink项目
  . f( l' j( h4 M8 o0 M  P, u
• 1.7.3 示例：批处理单词计数
  3 }1 ^+ |  [# @/ N3 F3 S
• 1.7.4 示例：流处理单词计数
  % x( E* N) H% O. _% [3 t  g5 p
• 第2章 Flink运行架构及原理
  
• 2.1 Flink运行时架构
  
• 2.1.1 YARN集群架构
  ! m+ \% u+ `* A. ]: Y7 @8 a
• 2.1.2 Flink Standalone架构
  
• 2.1.3 Flink On YARN的架构
  0 y* ^- I3 S% D& }
• 2.2 Flink任务调度原理
  + ~0 Z& _# |1 {7 b+ _5 K) T2 S: @
• 2.2.1 任务链
  
• 2.2.2 并行度
  
• 2.2.3 共享Task Slot
  
• 2.2.4 数据流
  ; z. O  G, M: l8 a6 \& v0 S+ J8 O+ E
• 2.2.5 执行图
  
• 2.2.6 执行计划
  
• 2.3 Flink数据分区
  8 B( G, i; ]3 E  |
• 2.3.1 分区数量
  
• 2.3.2 分区策略
  0 j+ h& e; f5 v% N- r' Y. S
• 第3章 Flink安装及部署
  
• 3.1 Flink集群搭建
  
• 3.1.1 Flink本地模式搭建
  
• 3.1.2 Flink Standalone搭建
  3 d, s! I% U6 M' M5 Y6 ~
• 3.1.3 Flink On YARN搭建
  2 {3 K( f( o$ l* v, `7 l4 D
• 3.2 Flink HA模式
  & C- u6 O& `$ }& p
• 3.2.1 Flink Standalone模式的HA架构
  
• 3.2.2 Flink Standalone模式HA集群搭建
  
• 3.2.3 Flink On YARN模式HA集群搭建
  / b0 k, i, Y* y- J" a
• 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
  6 p  D6 d* b2 M+ ^! p7 x
• 4.1 基本概念
  7 B6 o! g2 R% q3 q  O9 `
• 4.2 执行模式
  
• 4.3 作业流程
  
• 4.4 程序结构
  2 C8 D, g' O* R' ?" X6 k
• 4.5 Source数据源
  % O# r8 m' p+ I1 ~5 |6 ]
• 4.5.1 基本数据源
  & {: c. Y5 O( w4 h
• 4.5.2 高级数据源
  2 {& V# g# M) f7 K1 I% P
• 4.5.3 自定义数据源
  
• 4.6 Transformation数据转换
  
• 4.7 Sink数据输出
  
• 4.8 数据类型与序列化
  * C0 t$ T7 q/ c( t+ {  }0 d( I
• 4.9 分区策略
  
• 4.9.1 内置分区策略
  
• 4.9.2 自定义分区策略
  ( K& v- S9 e9 X- C, }
• 4.10 窗口计算
  # [  A- B: t0 h5 e
• 4.10.1 事件时间
  
• 4.10.2 窗口分类
  8 a9 J) C. u6 W, q& e
• 4.10.3 窗口函数
  
• 4.10.4 触发器
  + K( d" u3 `: |/ W: v
• 4.10.5 清除器
  / ]' Q+ P% x4 ^* Y/ d, u( M0 l  r" Z
• 4.11 水印
  6 o8 C) b. d2 l+ h  \4 S
• 4.11.1 计算规则
  ; V8 u8 \! n9 z% @0 |
• 4.11.2 允许延迟与侧道输出
  
• 4.11.3 生成策略
  
• 4.12 状态管理
  8 Z/ D- i9 X3 g! A9 Q9 h4 Q8 d( o( h
• 4.12.1 Keyed State
    G; ^1 X4 |3 z6 t+ A( d3 C* L/ E
• 4.12.2 Operator State
  8 [+ w" x1 z& ?- Z% l
• 4.13 容错机制
  ' f) |# B, v3 o: N+ [
• 4.13.1 Checkpoint
  
• 4.13.2 Barrier
  8 Y0 V$ u( S+ Q! f
• 4.13.3 重启与故障恢复策略
    S! w" A4 r  s. @& l/ ~) A7 H
• 4.13.4 Savepoint
  2 }, [9 V; ~! B) ?7 p
• 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
  ) v& V1 G# D) I% i7 [' V2 [
• 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
  " J+ O% {' \$ e
• 4.19 案例分析：天猫双十一实时交易额统计
  
• 4.19.1 创建自定义数据源
  
• 4.19.2 计算各个分类的订单总额
  4 J0 b2 w0 z8 {7 R5 R
• 4.19.3 计算全网销售总额与分类Top3
  
• 第5章 Flink Table API&SQL
  
• 5.1 基本概念
  : W5 T) @8 Y) h. O$ ?8 {6 b* H6 R
• 5.1.1 计划器
  
• 5.1.2 API架构
  $ Z6 a; P( z0 o8 e" i
• 5.1.3 程序结构
  " R# n% y9 M2 I4 C
• 5.2 动态表
  6 m  h- _7 Q% n' V6 I( S
• 5.2.1 流映射为动态表
  ! n4 w! z$ J1 v0 D8 z. W3 r' |# n
• 5.2.2 连续查询
  % C: B3 a/ q' W6 x( K0 r) ]1 n* t
• 5.2.3 动态表转换为流
  
• 5.3 TableEnvironment API
  : E3 ^3 K* R1 w: N: Q3 d1 C# L
• 5.3.1 基本概念
  
• 5.3.2 创建TableEnvironment
  - \: j" ]- h# S2 O* a' T
• 5.3.3 示例：简单订单统计
  
• 5.4 Table API
  
• 5.4.1 基本概念
  
• 5.4.2 示例：订单分组计数
  
• 5.4.3 示例：每小时订单分组求平均值
    W" h" j* I  C3 H! M; o
• 5.4.4 关系操作
  ' Y$ G+ |+ \, S/ D+ W
• 5.5 SQL API
  ) V! B/ U5 J- l) G
• 5.5.1 DDL操作
  4 [, \+ Q" l" ]* n, s3 t
• 5.5.2 DML操作
  
• 5.5.3 DQL操作
  , f% e3 @  R  S
• 5.5.4 窗口函数
  
• 5.5.5 窗口聚合
  , z- t8 \6 j7 Y$ \& e! j
• 5.5.6 分组聚合
  - ?6 i# D( ]! m% L' w" q
• 5.5.7 OVER聚合
  
• 5.5.8 连接查询
  
• 5.6 TopN查询
  
• 5.6.1 OVER子句
  7 z! U& ~- [. H) u
• 5.6.2 示例：计算产品类别销售额TopN
  
• 5.6.3 示例：搜索词热度统计
  
• 5.6.4 窗口TopN
  : d, g; s8 U2 R* K& C  l
• 5.7 Catalog元数据管理
  
• 5.8 Flink SQL整合Kafka
  
• 5.8.1 基本概念
  
• 5.8.2 示例：Flink SQL整合Kafka实现实时ETL
  . e! I" u+ j; S6 U% z
• 5.9 Flink SQL CLI
  
• 5.9.1 启动SQL CLI
  
• 5.9.2 执行SQL查询
  ; I1 E% b6 F: Y
• 5.9.3 可视化结果模式
  
• 5.10 Flink SQL整合Hive
  " l# [5 Q% k' T
• 5.10.1 整合步骤
  5 ~- H( S( m* l$ d* s
• 5.10.2 Table API操作Hive
  0 z( T! `. c9 [$ X/ F/ i
• 5.10.3 示例：Flink SQL整合Hive分析搜狗用户搜索日志
  0 k0 u9 l( E+ L$ `0 Y+ g* h
• 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 c8 \+ S- `: ?4 o
• 5.13.1 离线与实时计算业务架构
  6 x  A# `8 w( g5 |3 a0 ?
• 5.13.2 Flume数据采集架构
  
• 5.13.3 Kafka消息队列架构
  
• 5.14 案例分析：Flink SQL智慧交通数据分析
  
• 5.14.1 项目介绍
  ' Q5 w. ~) n) l+ b% x* ~: \
• 5.14.2 数据准备
  
• 5.14.3 统计正常卡口数量
  
• 5.14.4 统计车流量排名前3的卡口号
  
• 5.14.5 统计每个卡口通过速度最快的前3辆车
  + m. O% v/ X4 [- K/ S: @
• 5.14.6 车辆轨迹分析
  
• 第6章 Flink内核源码
  
• 6.1 流图
  ( \$ x5 Q* ^$ ?
• 6.1.1 StreamGraph核心对象
  
• 6.1.2 StreamGraph生成过程
  $ e3 G# K6 L" P; ^
• 6.2 作业图
  5 {# \0 m: x: V' H9 p+ Q
• 6.2.1 JobGraph的核心对象
  7 G( W0 |( r1 Y8 [( E$ B. z
• 6.2.2 JobGraph的生成过程
  7 a& ]0 f* x# m2 u
• 6.3 执行图
  ( C4 f9 P* R3 k: t% q
• 6.3.1 ExecutionGraph的核心对象
  
• 6.3.2 ExecutionGraph的生成过程
  
• 第7章 Gelly图计算
  . h2 p8 v( [6 C8 L
• 7.1 什么是Gelly
  : q; R2 ^" ?9 z  q
• 7.2 第一个Gelly程序
  & ^6 p5 x1 A- p- {8 w8 a
• 7.3 Gelly数据结构
  
• 7.4 如何使用Gelly
  
• 7.5 图操作
  
• 7.5.1 基本操作
  7 r+ B7 u. R! w/ L8 M
• 7.5.2 属性操作
  
• 7.5.3 结构操作
  ' ~$ R- X4 N( `
• 7.5.4 连接操作
  / w, K+ y4 o& F& a" r" P
• 7.6 图常用API
    p+ p& _+ _* B, {2 q9 N/ |- {, ?
• 7.6.1 创建图
  1 c, C. V7 ]5 ?! q4 Q$ ?8 u6 F2 J
• 7.6.2 图的转换
  ! d2 X  B" l, J" O5 z7 M% q
• 7.6.3 图的添加与移除
  8 g' C- e) i0 c! b, P4 E% l: N- j
• 7.6.4 图的邻域方法7.7 案例分析：Gelly计算社交网络中粉丝的平均年龄
  5 S( J; L* f- |: L% q! J4 V

6 p$ E5 o4 ^2 z6 J$ k

- G, K  W% e( X% d9 o
0 n3 [1 A' s8 k$ b

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