《Flink大数据分析实战》带书签PDF

梅老七

简介
! e  c# }; y- @6 Q- ]书名：Flink大数据分析实战[size=10.2047pt]作者：张伟洋
[size=10.2047pt]出版社：清华大学出版社
[size=10.2047pt]出版日期：2022-02-01
4 ~$ y. K- A: S( s# ^7 hISBN：9787302598183
4 R' F5 W+ T, u" U' }+ m8 {
0 _4 ^4 a7 E9 P6 B! Z+ g# b. r' @目录
) X4 @& X6 z8 Y; F8 `9 ?5 ?- D& C

• 封面
  ( e  V5 g/ {1 E1 b& E9 H5 C+ [
• 版权信息
  ! A* a# H8 [0 j9 T/ S
• 作者简介
  
• 内容简介
  $ I  P0 `2 N0 R2 R6 _7 C6 w
• 前言
  
• 第1章 初识Flink
    R+ i, t& g% c- n  i/ K  w
• 1.1 大数据开发总体架构
  
• 1.2 什么是Flink
  + H* G% l9 M* W4 v( V
• 1.3 Flink的应用场景
  
• 1.4 流计算框架对比
  # J4 r% C, Z4 N
• 1.5 Flink的主要组件
  
• 1.6 Flink编程模型
  / a7 D5 L) J0 U( |0 W5 V/ [' C; V4 j
• 1.6.1 数据集
  + t- R  P+ I* m; G7 |* @3 A9 I
• 1.6.2 编程接口
  
• 1.6.3 程序结构
  
• 1.7 快速体验Flink程序
  
• 1.7.1 IntelliJ IDEA安装Scala插件
  3 w( ]$ c5 @- d! s& f
• 1.7.2 IntelliJ IDEA创建Flink项目
  4 g: p, a8 [8 [3 a, _2 p
• 1.7.3 示例：批处理单词计数
  3 R+ x. z  g% B$ ^3 j
• 1.7.4 示例：流处理单词计数
  
• 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
  $ B: b0 A. S# b2 j2 f, {
• 2.1.2 Flink Standalone架构
  " Z& g. l: v! L
• 2.1.3 Flink On YARN的架构
  4 n6 \- P% H) _+ w5 b: v( Z
• 2.2 Flink任务调度原理
  - [* t$ b- Y5 k# X! y7 f7 g
• 2.2.1 任务链
  ) K  H6 ?3 l9 o
• 2.2.2 并行度
  5 }" o6 c4 s6 k* H# L" n9 Y
• 2.2.3 共享Task Slot
  1 v( i9 E' P( e7 j6 Z
• 2.2.4 数据流
  # b* f! Y; n/ o+ u5 o  n+ `
• 2.2.5 执行图
  
• 2.2.6 执行计划
  4 o+ G0 t$ S4 ?/ _8 _( |, B
• 2.3 Flink数据分区
  * L# k* M$ y, V0 p6 _
• 2.3.1 分区数量
  0 k3 v9 ]% ]+ m  |) z$ _
• 2.3.2 分区策略
  8 f' g8 L% Q' b
• 第3章 Flink安装及部署
  
• 3.1 Flink集群搭建
  1 S1 ?2 ^2 K! }5 o* M% I6 N
• 3.1.1 Flink本地模式搭建
  
• 3.1.2 Flink Standalone搭建
  ' }' d; x5 Q1 u) e( _' I
• 3.1.3 Flink On YARN搭建
  
• 3.2 Flink HA模式
  
• 3.2.1 Flink Standalone模式的HA架构
  9 C2 _$ q% u- S' V( k
• 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
  
• 3.3 Flink命令行界面
  
• 3.4 Flink应用提交
  
• 3.5 Flink Shell的使用
  ; Y/ P: |! b- O' [3 l+ X
• 第4章 Flink DataStream API
  , O& _! v! i/ V! ?+ `
• 4.1 基本概念
  
• 4.2 执行模式
  % s/ X, V) X2 m+ d; ?$ W
• 4.3 作业流程
  ! N: F2 K1 n# @  g' @9 J* p% e- M
• 4.4 程序结构
  - e% q" d$ @  I' S) g
• 4.5 Source数据源
  
• 4.5.1 基本数据源
  
• 4.5.2 高级数据源
  
• 4.5.3 自定义数据源
  * O& o* a( m) c, M  B
• 4.6 Transformation数据转换
  5 `% ?: y( R2 V7 M# Y: G4 f
• 4.7 Sink数据输出
  % P. a3 O3 `6 [# N0 O5 f0 A
• 4.8 数据类型与序列化
  
• 4.9 分区策略
  
• 4.9.1 内置分区策略
  , B0 }# d" x1 ?
• 4.9.2 自定义分区策略
  
• 4.10 窗口计算
  % T: y$ Z  C: c5 O; r
• 4.10.1 事件时间
  , z* n1 b; ~9 R2 m
• 4.10.2 窗口分类
  
• 4.10.3 窗口函数
  & z( c( H8 l# V, K, g
• 4.10.4 触发器
  
• 4.10.5 清除器
  
• 4.11 水印
  4 H. D9 y! X8 o0 i* p( s7 F
• 4.11.1 计算规则
  
• 4.11.2 允许延迟与侧道输出
  # ]9 M3 h. z" R- n
• 4.11.3 生成策略
  8 x7 L' i* R  F
• 4.12 状态管理
  
• 4.12.1 Keyed State
  * e8 Y2 O. }2 ]* m$ b$ @& H
• 4.12.2 Operator State
  
• 4.13 容错机制
  ; b6 i& \) }0 p7 F% C
• 4.13.1 Checkpoint
  + G0 ?- Z; K- u. l, G. G4 B
• 4.13.2 Barrier
  
• 4.13.3 重启与故障恢复策略
  
• 4.13.4 Savepoint
  + `& w, X+ A. w9 z" z' v
• 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
  3 L$ A5 ?) M7 g
• 4.16 案例分析：统计24小时内每个用户的订单平均消费额
  # [2 R- q4 C- f8 _0 P6 t, W7 |3 S
• 4.17 案例分析：计算5秒内每个信号灯通过的汽车数量
  ' h" ]4 Y0 i- j- M9 h" p$ q
• 4.18 案例分析：Flink整合Kafka计算实时单词数量
  7 y. B: H7 ?2 U2 }6 e1 Y
• 4.19 案例分析：天猫双十一实时交易额统计
  % ]. q# j! X0 B4 Q3 z- ?9 R
• 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
  
• 4.19.3 计算全网销售总额与分类Top3
  
• 第5章 Flink Table API&SQL
  3 Y- n. [, @) w( \1 S9 O
• 5.1 基本概念
  . N8 [9 g/ m% C1 o( P
• 5.1.1 计划器
  ' U5 u0 d9 s2 y1 J: e2 |+ y$ ~5 B8 ~
• 5.1.2 API架构
  % P% S: D  Q- @; v6 ?
• 5.1.3 程序结构
  
• 5.2 动态表
  
• 5.2.1 流映射为动态表
  
• 5.2.2 连续查询
  . u# z* J  @2 [# J8 {
• 5.2.3 动态表转换为流
  . t4 |. p  I  J7 c0 C: Y: z0 u$ a" w
• 5.3 TableEnvironment API
  
• 5.3.1 基本概念
  
• 5.3.2 创建TableEnvironment
  6 n. L: l7 H* ^. b
• 5.3.3 示例：简单订单统计
  2 b# ^1 W8 l6 `9 k- `9 C
• 5.4 Table API
  
• 5.4.1 基本概念
  6 \7 n5 U+ S) d  Q
• 5.4.2 示例：订单分组计数
  / a& Y% F2 a, t) t  s
• 5.4.3 示例：每小时订单分组求平均值
  
• 5.4.4 关系操作
  
• 5.5 SQL API
  
• 5.5.1 DDL操作
  6 N1 [1 A0 z3 G6 R, z# m/ F
• 5.5.2 DML操作
    x; u; h- n+ X" \" n
• 5.5.3 DQL操作
  ' _% D1 s4 O6 u
• 5.5.4 窗口函数
  ; W  h! G0 b9 X
• 5.5.5 窗口聚合
  
• 5.5.6 分组聚合
  + k) Q" e/ X2 @
• 5.5.7 OVER聚合
  ' j, A: `3 M* ?3 L+ l5 }
• 5.5.8 连接查询
  
• 5.6 TopN查询
  1 }) H$ I; s2 G' P* q  g
• 5.6.1 OVER子句
  
• 5.6.2 示例：计算产品类别销售额TopN
  / Q3 R9 e% r9 n: L
• 5.6.3 示例：搜索词热度统计
  
• 5.6.4 窗口TopN
  
• 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
  
• 5.9 Flink SQL CLI
  4 ]0 m) A) Z1 _* p6 E2 Y* N
• 5.9.1 启动SQL CLI
  
• 5.9.2 执行SQL查询
  1 T7 {( @/ ~  b% k6 C
• 5.9.3 可视化结果模式
  
• 5.10 Flink SQL整合Hive
  
• 5.10.1 整合步骤
  ( u% g- Y) _: }) F" F3 d  s
• 5.10.2 Table API操作Hive
  , Z; h( ~- n9 ]2 B5 ^; \
• 5.10.3 示例：Flink SQL整合Hive分析搜狗用户搜索日志
  8 a1 {, A, H* z3 v  @- m8 X8 Q
• 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 p- J7 k' m, u, B' e2 E
• 5.13.1 离线与实时计算业务架构
  
• 5.13.2 Flume数据采集架构
  : W  L4 l1 O4 x6 [- Y  }2 Z
• 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
  ! i; k0 h( F  P, J% w# [+ y' l( Q
• 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
  
• 5.14.6 车辆轨迹分析
  ( N6 V2 T" {* ]  @7 `
• 第6章 Flink内核源码
  
• 6.1 流图
  
• 6.1.1 StreamGraph核心对象
  7 A0 Y0 J* e% ]2 d2 Q* O
• 6.1.2 StreamGraph生成过程
  
• 6.2 作业图
  % }( a- x  D5 h- Y6 J& ~8 _
• 6.2.1 JobGraph的核心对象
  
• 6.2.2 JobGraph的生成过程
  % p6 G1 G' ]% w, \+ C$ |
• 6.3 执行图
  # z2 n# h- s/ k7 Q" O
• 6.3.1 ExecutionGraph的核心对象
  % R* P$ o8 H9 c6 b7 H# R7 @
• 6.3.2 ExecutionGraph的生成过程
  ! }8 q9 W" i$ y' Y  r# _7 U
• 第7章 Gelly图计算
  , X% X3 j* S$ d8 o4 ]
• 7.1 什么是Gelly
  . Q3 D, N; W$ Q/ z2 N$ N( u5 f. ?
• 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
  ' }. v- v  X( V8 Q- ~
• 7.5.1 基本操作
  
• 7.5.2 属性操作
  , V: k& b" m4 _. B9 F8 C, d
• 7.5.3 结构操作
  % K' o# `/ }4 h. }  {% L7 u+ G# @
• 7.5.4 连接操作
  1 e4 N* w& J2 C7 ]: ~
• 7.6 图常用API
  
• 7.6.1 创建图
  
• 7.6.2 图的转换
  
• 7.6.3 图的添加与移除
  4 p, c0 A6 i$ `1 t/ \! q! 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
  

$ N1 u; }2 p8 H+ h+ d; z

  v9 \  ?* t- b# }
! V+ [9 Z) d1 n  `5 M; |
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