内容提要

本书旨在帮助读者从零开始快速掌握Flink的基本原理与核心功能。本书首先介绍了Flink的基本原理和安装部署，并对Flink中的一些核心API进行了详细分析。然后配套对应的案例分析，分别使用Java代码和Scala代码实现案例。最后通过两个项目演示了Flink在实际工作中的一些应用场景，帮助读者快速掌握Flink开发。

学习本书需要大家具备一些大数据的基础知识，比如Hadoop、Kafka、Redis、Elasticsearch等框架的基本安装和使用。本书也适合对大数据实时计算感兴趣的读者阅读。

前言

Flink项目是大数据计算领域冉冉升起的一颗新星。大数据计算引擎的发展经历了几个过程，从第1代的MapReduce，到第2代基于有向无环图的Tez，第3代基于内存计算的Spark，再到第4代的Flink。因为Flink可以基于Hadoop进行开发和使用，所以Flink并不会取代Hadoop，而是和Hadoop紧密结合。

Flink主要包括DataStream API、DataSet API、Table API、SQL、Graph API和FlinkML等。现在Flink也有自己的生态圈，涉及离线数据处理、实时数据处理、SQL操作、图计算和机器学习库等。

本书共分11章，每章的主要内容如下。

第1～2章主要针对Flink的原理组件进行分析，其中包括针对Storm、Spark Streaming和Flink这3个实时计算框架进行对比和分析，以及快速实现Flink的入门案例开发。

第3章主要介绍Flink的安装部署，包含Flink的几种部署模式：本地模式、Standalone模式和YARN模式。本章主要针对YARN模式进行了详细分析，因为在实际工作中以YARN模式为主，这样可以充分利用现有集群资源。

第4章主要针对DataStream和DataSet中的相关组件及API进行详细分析，并对Table API和SQL操作进行了基本的分析。

第5～9章主要针对Flink的一些高级特性进行了详细的分析，包含Broadcast、Accumulator、Distributed Cache、State、CheckPoint、StateBacken-d、SavePoint、Window、Time、Watermark以及Flink中的并行度。

第10章主要介绍常用组件Kafka-Connector，针对Kafka Consumer和Kafka Producer的使用结合具体案例进行分析，并描述了Kafka的容错机制的应用。

第11章介绍Flink在实际工作中的两个应用场景：一个是实时数据清洗(实时ETL)，另一个是实时数据报表，通过这两个项目实战可以加深对Flink的理解。

感谢所有在本书编写过程中提出宝贵意见的朋友。作者水平有限，书中如有不足之处还望指出并反馈至邮箱xuwei@xuwei.tech，作者将不胜感激。

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