具体描述
《深入理解Flink：实时大数据处理实践》介绍了实时数据处理引擎Flink，讲解了流处理API、批处理API、机器学习引擎FlinkML、关系型API、复杂事件处理，以及指标度量与部署模式，分析了流式数据处理理论中时间、窗口、水印、触发器、迟到生存期之间的关联和关系，深入分析了多项式曲线拟合、分类算法、推荐算法的理论和FlinkML实现。
《深入理解Flink：实时大数据处理实践》适合希望快速上手Flink 以开展实时大数据处理与在线机器学习应用的从业者阅读。
《云端数据奇旅：从零构建高性能实时分析系统》 内容简介 本书是一本面向广大软件工程师、数据工程师、大数据技术爱好者以及希望深入理解实时数据处理原理和实践的读者的技术专著。它并非仅仅罗列技术的堆砌，而是旨在带领读者踏上一段完整的云端数据旅程，从零开始，一步步构建起一个强大、高效、可扩展的实时数据分析系统。本书的出发点是解决现实世界中日益增长的实时数据处理挑战，例如金融交易的即时风险评估、物联网设备的海量数据监控、电商平台的实时用户行为分析、社交媒体的即时热点追踪等等。这些场景都对数据处理的时效性、准确性和吞吐量提出了极高的要求。 本书的最大特点在于其“原理+实践+场景”的深度融合。我们不会仅仅停留在API的调用层面，而是会深入剖析底层原理，让读者知其然，更知其所以然。同时，我们以一套贯穿全书的、贴近实际应用场景的、从简单到复杂的项目为例，引导读者将理论知识转化为实际的开发能力。我们相信，只有通过亲手实践，才能真正掌握技术的精髓。 第一部分：实时数据处理的基石——理论与架构 在开启我们的云端数据奇旅之前，我们需要打下坚实的基础。这一部分将带领读者回顾并深入理解实时数据处理的核心概念和理论。 何谓“实时”？ 我们将清晰界定“实时”的含义，探讨不同场景下对时延的要求，从微秒级到秒级，并分析影响实时性的关键因素。 批处理与流处理的辩证统一： 深入分析批处理和流处理各自的优势与局限，探讨现代数据架构中它们如何协同工作，实现数据处理的无缝衔接。我们将讲解Lambda架构、Kappa架构等经典模式，并分析它们的演进方向。 流处理的本质：数据流动的哲学： 探索数据流的抽象模型，如事件（Event）、记录（Record）、数据集（Dataset）等。理解数据在流中的生命周期，以及如何对这些连续流动的数据进行高效的转换、聚合和分析。 状态管理：流处理的灵魂： 状态管理是流处理系统的核心难点之一。我们将详细讲解不同类型的状态（如计数、求和、窗口聚合等），以及状态的存储、容错和一致性保障机制。这部分将是理解为何流处理系统能够处理复杂计算的关键。 容错与高可用：保障数据不丢失、系统不宕机： 实时系统必须具备极高的容错能力。我们将深入探讨数据乱序、消息重复、节点故障等常见问题，并详细介绍各种容错策略，如至少一次（at-least-once）、至多一次（at-most-once）、精确一次（exactly-once）语义的实现原理和权衡。同时，也会讨论如何设计高可用的流处理架构。 数据摄入与管道： 探讨高效、可靠的数据摄入机制，包括消息队列（如Kafka, Pulsar）的设计理念、工作原理和在实时数据处理中的关键作用。我们将分析如何构建稳定可靠的数据管道，将来自不同源头的数据平滑地输送到处理引擎。 第二部分：构建你的实时分析引擎——核心组件与原理 在掌握了理论基础后，我们将开始动手构建我们的实时分析引擎。这一部分将聚焦于流处理框架的核心组件及其工作原理。 分布式流处理框架解析（不特指某一个开源框架）： 我们将以通用的分布式流处理框架为蓝本，详细解析其核心组件： 任务调度与执行： 探讨分布式任务如何被拆分、调度到不同的计算节点上，以及任务执行的生命周期。 数据分区与重分配： 分析数据如何在集群中进行分区，以及在算子之间进行数据重分配（shuffle）的机制，这是决定系统吞吐量和效率的关键。 算子（Operator）与转换（Transformation）： 讲解各种核心算子，如`map`、`filter`、`flatMap`、`keyBy`、`window`、`join`等，并深入理解它们的执行逻辑和效率优化。 时间语义：事件时间 vs. 处理时间： 这是一个至关重要但常被混淆的概念。我们将详细阐述事件时间和处理时间的区别，以及它们在实现精确计算中的重要性，并讲解如何进行时间对齐、水印（watermark）的生成与传递。 状态后端（State Backend）： 介绍不同状态后端（如内存、文件系统、RocksDB等）的特性、适用场景以及如何影响系统的性能和容错能力。 窗口机制精讲： 窗口是流处理中进行聚合和分析的核心。我们将系统地讲解各种窗口类型： 滚动窗口（Tumbling Windows）： 固定的时间间隔，互不重叠。 滑动窗口（Sliding Windows）： 固定的时间间隔，可重叠。 会话窗口（Session Windows）： 基于会话的活动间隔，动态生成。 全局窗口（Global Windows）： 覆盖所有数据。 我们将深入分析窗口的触发机制、窗口计算过程以及如何处理延迟数据。 连接（Join）操作在流处理中的挑战与实现： 流与流、流与表的连接是复杂分析场景的常见需求。我们将探讨其实现的难点，如数据对齐、状态管理、处理延迟，并介绍不同的连接策略。 侧输出流（Side Output）： 学习如何将同一算子的不同处理结果输出到不同的流中，实现灵活的数据分发和处理。 高效序列化与数据通信： 探讨分布式系统中数据序列化格式（如Avro, Protobuf）的选择对性能的影响，以及高效的数据通信协议。 第三部分：实战演练——构建你的第一个实时分析系统 理论结合实践，我们将通过一个贯穿全书的、具有代表性的项目，带领读者从头构建一个完整的实时分析系统。我们选择的场景是“电商平台实时用户行为分析与预警系统”，这个场景包含了数据摄入、实时清洗、用户行为统计、异常检测等多个环节，能充分展现实时数据处理的威力。 场景设定与需求分析： 明确系统要解决的核心问题，如实时流量统计、用户活跃度分析、热门商品推荐、欺诈交易预警等。 数据模型设计： 设计用于存储和处理实时数据的 Schema，考虑数据的演进和兼容性。 数据源模拟与摄入： 模拟电商平台的用户点击、下单、支付等事件数据，并通过消息队列（例如，使用Apache Kafka作为示例）将其稳定地摄入到处理系统中。 Kafka基础与实操： 简要介绍Kafka的核心概念（Topic, Partition, Producer, Consumer, Broker），以及如何在集群中进行搭建和配置。 数据生产者开发： 编写代码模拟生成用户行为事件，并将其发送到Kafka Topic。 数据预处理与清洗： 数据校验与格式转换： 对原始数据进行格式校验，转换数据类型，去除无效数据。 数据丰富（Enrichment）： 通过与维度表（如商品信息表、用户信息表）进行连接，为用户行为事件添加更多上下文信息。 状态管理在数据清洗中的应用： 如何利用状态来记录用户会话信息，以便进行更精细化的分析。 核心分析模块开发： 实时流量统计： 计算网站总访问量、独立访客数（UV）、页面浏览量（PV）等。 用户活跃度分析： 统计用户登录次数、在线时长、活跃用户比例等。 热门商品榜单： 实时统计各商品的点击量和销量，生成动态热门商品榜单。 用户路径分析： 跟踪用户在网站上的浏览路径，了解用户行为模式。 实时告警与异常检测： 基于阈值的告警： 例如，当某个商品的销量在短时间内出现异常飙升时，触发告警。 简单异常检测算法： 介绍并实现简单的异常检测算法，如基于滑动平均值的偏离度检测。 告警通知机制： 如何将告警信息发送到指定的通知渠道（如邮件、Slack）。 结果输出与可视化： 将分析结果写入数据库或缓存： 讲解如何将实时计算结果持久化到数据库（如关系型数据库、NoSQL数据库）或缓存（如Redis）中，供后续查询和展示。 与可视化工具集成： 介绍如何将实时数据接入到Grafana、Tableau等可视化工具中，实现数据的实时监控和仪表盘展示。 系统部署与监控： 分布式部署策略： 讨论如何在集群环境中部署流处理应用程序，并考虑资源的分配和调度。 性能监控与调优： 讲解如何监控系统的吞吐量、延迟、资源利用率，并提供常见的调优方法。 日志与追踪： 如何通过日志和分布式追踪系统来诊断和解决问题。 第四部分：进阶主题与最佳实践 在掌握了核心的实时数据处理技术后，我们将进一步探讨更高级的主题，并总结一些实用的最佳实践。 复杂事件处理（CEP）： 深入理解CEP的概念，以及如何在流处理中识别和响应一系列有序的、有意义的事件模式。例如，检测“用户在短时间内多次尝试登录失败后成功登录”的模式。 流式 ETL（Extract, Transform, Load）： 探讨如何在流式环境中实现ETL过程，将原始数据进行转换和加载，为数据仓库或数据湖提供实时更新。 批流一体化架构的实践： 介绍当前流行的批流一体化框架（例如，使用 Apache Hudi, Apache Iceberg, Delta Lake 等），以及它们如何解决数据一致性和开发效率的问题。 流处理在机器学习中的应用： 探讨如何将流处理与在线机器学习模型结合，实现实时特征提取、模型更新和预测。 数据治理与质量保障： 在流处理环境中，如何保障数据的准确性、完整性和一致性，包括数据血缘、元数据管理等。 安全与合规： 探讨在流处理系统中涉及的数据安全和隐私保护问题。 应对海量数据与高并发： 针对大规模数据流，提供一些架构设计和优化方面的建议，如如何进行数据分片、并行化处理、背压（backpressure）管理等。 未来趋势展望： 简要探讨实时数据处理领域未来的发展方向，如Serverless流处理、AI与流处理的深度融合等。 本书特色： 循序渐进的教学方法： 从基础理论到核心原理，再到实际项目，每个章节都层层递进，确保读者能够逐步掌握。 详实的案例代码： 书中提供的所有示例代码都经过精心设计和测试，可以直接用于学习和实践。 面向问题导向： 聚焦于实际应用中遇到的问题，提供解决方案和最佳实践。 强调理解而非记忆： 鼓励读者深入理解底层原理，从而能够灵活应对各种复杂场景。 兼顾理论深度与工程实践： 既有对核心概念的深入剖析，也有对实际工程落地的详细指导。 通过阅读本书，您将能够： 深刻理解实时数据处理的本质和挑战。 掌握构建高性能、可扩展的实时分析系统的关键技术和方法。 能够独立设计、开发和部署自己的实时数据处理应用程序。 为应对大数据时代对实时洞察的需求做好充分准备。 无论您是初入大数据领域的新手，还是希望提升技术深度的资深工程师，本书都将是您在云端数据奇旅中不可或缺的指南。让我们一起开启这段激动人心的技术探索之旅吧！
作者简介
目录信息
第1 章 流式数据架构理论 ............................................................................... 1
1.1 大数据处理架构演进历程 ......................................................................... 1
1.2 案例分析 ..................................................................................................... 8
1.2.1 SK 电信驾驶安全性评分 ................................................................ 8
1.2.2 流式机器学习应用 ........................................................................ 12
1.3 流式数据架构基本概念 ........................................................................... 17
1.3.1 流 .................................................................................................... 17
1.3.2 时间 ................................................................................................ 18
1.3.3 窗口 ................................................................................................ 21
1.3.4 水印 ................................................................................................ 23
1.3.5 触发器 ............................................................................................ 23
1.3.6 数据处理模式 ................................................................................ 23
1.3.7 如何理解流式数据架构的内在机制 ............................................ 27
1.4 根据事件时间开滚动窗口 ....................................................................... 28
1.4.1 what：转换／where：窗口 ........................................................... 29
1.4.2 when：水印 ................................................................................... 29
1.4.3 when：触发器 ............................................................................... 32
1.4.4 when：迟到生存期 ....................................................................... 34
1.4.5 how：累加模式 ............................................................................. 35
1.5 一致性 ....................................................................................................... 37
1.5.1 有状态计算 .................................................................................... 37
1.5.2 exactly-once 语义 ........................................................................... 38
1.5.3 异步屏障快照 ................................................................................ 39
1.5.4 保存点 ............................................................................................ 44
1.6 思考题 ....................................................................................................... 45
第2 章 编程基础 ........................................................................................... 46
2.1 Flink 概述 ................................................................................................. 46
2.2 让轮子转起来 ........................................................................................... 47
2.2.1 本书约定 ........................................................................................ 47
2.2.2 搭建单机版环境 ............................................................................ 48
2.2.3 配置IDEA ..................................................................................... 51
2.3 编程模型 ................................................................................................... 53
2.3.1 分层组件栈 .................................................................................... 53
2.3.2 流式计算模型 ................................................................................ 54
2.3.3 流处理编程 .................................................................................... 57
2.4 运行时 ....................................................................................................... 62
2.4.1 运行时结构 .................................................................................... 62
2.4.2 任务调度 ........................................................................................ 66
2.4.3 物理执行计划 ................................................................................ 69
2.5 思考题 ....................................................................................................... 70
第3 章 流处理API ........................................................................................ 71
3.1 流处理API 概述....................................................................................... 71
3.2 时间处理 ................................................................................................... 73
3.2.1 时间 ................................................................................................ 73
3.2.2 水印 ................................................................................................ 74
3.2.3 周期性水印生成器 ........................................................................ 75
3.2.4 间歇性水印生成器 ........................................................................ 77
3.2.5 递增式水印生成器 ........................................................................ 78
3.3 算子 ........................................................................................................... 79
3.3.1 算子函数 ........................................................................................ 80
3.3.2 数据分区 ........................................................................................ 83
3.3.3 资源共享 ........................................................................................ 85
3.3.4 RichFunction .................................................................................. 85
3.3.5 输出带外数据 ................................................................................ 86
3.4 窗口 ........................................................................................................... 86
3.4.1 窗口分类 ........................................................................................ 87
3.4.2 窗口函数 ........................................................................................ 90
3.4.3 触发器 ............................................................................................ 94
3.4.4 清除器 ............................................................................................ 96
3.4.5 迟到生存期 .................................................................................... 96
3.5 连接器 ....................................................................................................... 97
3.5.1 HDFS 连接器 ................................................................................. 98
3.5.2 Kafka .............................................................................................. 99
3.5.3 异步I/O ........................................................................................ 102
3.6 状态管理 ................................................................................................. 104
3.6.1 状态分类 ...................................................................................... 104
3.6.2 托管的Keyed State ...................................................................... 104
3.6.3 状态后端配置 .............................................................................. 106
3.7 检查点 ..................................................................................................... 107
3.8 思考题 ..................................................................................................... 108
第4 章 批处理API ...................................................................................... 109
4.1 批处理API 概述..................................................................................... 109
4.1.1 程序结构 ...................................................................................... 110
4.1.2 Source ........................................................................................... 111
4.1.3 Sink ............................................................................................... 112
4.1.4 连接器 .......................................................................................... 112
4.2 算子 ......................................................................................................... 113
4.2.1 算子函数 ...................................................................................... 113
4.2.2 广播变量 ...................................................................................... 121
4.2.3 文件缓存 ...................................................................................... 122
4.2.4 容错 .............................................................................................. 123
4.3 迭代 ......................................................................................................... 123
4.3.1 深度神经网络训练 ...................................................................... 123
4.3.2 网络社团发现算法 ...................................................................... 125
4.3.3 Bulk Iteration ................................................................................ 127
4.3.4 Delta Iteration 的迭代形式 .......................................................... 128
4.4 注解 ......................................................................................................... 130
4.4.1 直接转发 ...................................................................................... 130
4.4.2 非直接转发 .................................................................................. 131
4.4.3 触达 .............................................................................................. 132
4.5 思考题 ..................................................................................................... 132
第5 章 机器学习引擎架构与应用编程 ......................................................... 133
5.1 概述 ......................................................................................................... 133
5.1.1 数据加载 ...................................................................................... 134
5.1.2 多项式曲线拟合的例子 .............................................................. 135
5.2 流水线 ..................................................................................................... 137
5.2.1 机器学习面临的架构问题 .......................................................... 137
5.2.2 Scikit-learn 架构实践总结 .......................................................... 138
5.2.3 FlinkML 实现 ............................................................................... 140
5.3 深入分析多项式曲线拟合 ..................................................................... 170
5.3.1 数值计算的底层框架 .................................................................. 170
5.3.2 向量 .............................................................................................. 172
5.3.3 数据预处理 .................................................................................. 178
5.3.4 特征变换 ...................................................................................... 184
5.3.5 线性拟合 ...................................................................................... 188
5.4 分类算法 ................................................................................................. 190
5.4.1 最优超平面 .................................................................................. 190
5.4.2 凸优化理论 .................................................................................. 193
5.4.3 求解最优超平面 .......................................................................... 198
5.4.4 核方法 .......................................................................................... 200
5.4.5 软间隔 .......................................................................................... 205
5.4.6 优化解法 ...................................................................................... 208
5.4.7 SVM 的FlinkML 实现 ............................................................... 211
5.4.8 SVM 的应用 ................................................................................ 220
5.5 推荐算法 ................................................................................................. 221
5.5.1 推荐系统的分类 .......................................................................... 221
5.5.2 ALS-WR 算法 .............................................................................. 223
5.5.3 FlinkML 实现 ............................................................................... 225
5.5.4 ALS-WR 的应用 .......................................................................... 230
5.6 思考题 ..................................................................................................... 230
第6 章 关系型API ...................................................................................... 234
6.1 为什么需要关系型API .......................................................................... 234
6.2 Calcite ...................................................................................................... 235
6.3 关系型API 概述..................................................................................... 236
6.3.1 程序结构 ...................................................................................... 236
6.3.2 Table 运行时 ................................................................................ 239
6.3.3 表注册 .......................................................................................... 241
6.3.4 TableSource 与TableSink ............................................................ 242
6.3.5 查询 .............................................................................................. 244
6.3.6 相互转换 ...................................................................................... 244
6.4 动态表概述 ............................................................................................. 247
6.4.1 流式关系代数 .............................................................................. 247
6.4.2 动态表 .......................................................................................... 248
6.4.3 持续查询 ...................................................................................... 250
6.5 思考题 ..................................................................................................... 255
第7 章 复杂事件处理 .................................................................................. 256
7.1 什么是复杂事件处理 ............................................................................. 256
7.1.1 股票异常交易检测 ...................................................................... 256
7.1.2 重新审视DataStream 与Table API ............................................ 258
7.2 复杂事件处理的自动机理论 ................................................................. 259
7.2.1 有穷自动机模型NFA ................................................................. 259
7.2.2 NFAb 模型 .................................................................................... 261
7.2.3 带版本号的共享缓存 .................................................................. 263
7.3 FlinkCEP API .......................................................................................... 265
7.3.1 基本模式 ...................................................................................... 266
7.3.2 模式拼合 ...................................................................................... 267
7.3.3 模式分组 ...................................................................................... 268
7.3.4 匹配输出 ...................................................................................... 269
7.4 基于FlinkCEP 的股票异常交易检测的实现 ....................................... 270
7.5 思考题 ..................................................................................................... 274
第8 章 监控与部署 ...................................................................................... 275
8.1 监控 ......................................................................................................... 275
8.1.1 度量指标 ...................................................................................... 275
8.1.2 指标的作用域 .............................................................................. 279
8.1.3 监控配置 ...................................................................................... 279
8.2 集群部署模式 ......................................................................................... 281
8.2.1 Standalone .................................................................................... 281
8.2.2 YARN ........................................................................................... 281
8.2.3 高可用 .......................................................................................... 284
8.3 访问安全 ................................................................................................. 284
8.4 思考题 ..................................................................................................... 286
参考资料 ........................................................................................................ 287
· · · · · · (收起)
1.1 大数据处理架构演进历程 ......................................................................... 1
1.2 案例分析 ..................................................................................................... 8
1.2.1 SK 电信驾驶安全性评分 ................................................................ 8
1.2.2 流式机器学习应用 ........................................................................ 12
1.3 流式数据架构基本概念 ........................................................................... 17
1.3.1 流 .................................................................................................... 17
1.3.2 时间 ................................................................................................ 18
1.3.3 窗口 ................................................................................................ 21
1.3.4 水印 ................................................................................................ 23
1.3.5 触发器 ............................................................................................ 23
1.3.6 数据处理模式 ................................................................................ 23
1.3.7 如何理解流式数据架构的内在机制 ............................................ 27
1.4 根据事件时间开滚动窗口 ....................................................................... 28
1.4.1 what：转换／where：窗口 ........................................................... 29
1.4.2 when：水印 ................................................................................... 29
1.4.3 when：触发器 ............................................................................... 32
1.4.4 when：迟到生存期 ....................................................................... 34
1.4.5 how：累加模式 ............................................................................. 35
1.5 一致性 ....................................................................................................... 37
1.5.1 有状态计算 .................................................................................... 37
1.5.2 exactly-once 语义 ........................................................................... 38
1.5.3 异步屏障快照 ................................................................................ 39
1.5.4 保存点 ............................................................................................ 44
1.6 思考题 ....................................................................................................... 45
第2 章 编程基础 ........................................................................................... 46
2.1 Flink 概述 ................................................................................................. 46
2.2 让轮子转起来 ........................................................................................... 47
2.2.1 本书约定 ........................................................................................ 47
2.2.2 搭建单机版环境 ............................................................................ 48
2.2.3 配置IDEA ..................................................................................... 51
2.3 编程模型 ................................................................................................... 53
2.3.1 分层组件栈 .................................................................................... 53
2.3.2 流式计算模型 ................................................................................ 54
2.3.3 流处理编程 .................................................................................... 57
2.4 运行时 ....................................................................................................... 62
2.4.1 运行时结构 .................................................................................... 62
2.4.2 任务调度 ........................................................................................ 66
2.4.3 物理执行计划 ................................................................................ 69
2.5 思考题 ....................................................................................................... 70
第3 章 流处理API ........................................................................................ 71
3.1 流处理API 概述....................................................................................... 71
3.2 时间处理 ................................................................................................... 73
3.2.1 时间 ................................................................................................ 73
3.2.2 水印 ................................................................................................ 74
3.2.3 周期性水印生成器 ........................................................................ 75
3.2.4 间歇性水印生成器 ........................................................................ 77
3.2.5 递增式水印生成器 ........................................................................ 78
3.3 算子 ........................................................................................................... 79
3.3.1 算子函数 ........................................................................................ 80
3.3.2 数据分区 ........................................................................................ 83
3.3.3 资源共享 ........................................................................................ 85
3.3.4 RichFunction .................................................................................. 85
3.3.5 输出带外数据 ................................................................................ 86
3.4 窗口 ........................................................................................................... 86
3.4.1 窗口分类 ........................................................................................ 87
3.4.2 窗口函数 ........................................................................................ 90
3.4.3 触发器 ............................................................................................ 94
3.4.4 清除器 ............................................................................................ 96
3.4.5 迟到生存期 .................................................................................... 96
3.5 连接器 ....................................................................................................... 97
3.5.1 HDFS 连接器 ................................................................................. 98
3.5.2 Kafka .............................................................................................. 99
3.5.3 异步I/O ........................................................................................ 102
3.6 状态管理 ................................................................................................. 104
3.6.1 状态分类 ...................................................................................... 104
3.6.2 托管的Keyed State ...................................................................... 104
3.6.3 状态后端配置 .............................................................................. 106
3.7 检查点 ..................................................................................................... 107
3.8 思考题 ..................................................................................................... 108
第4 章 批处理API ...................................................................................... 109
4.1 批处理API 概述..................................................................................... 109
4.1.1 程序结构 ...................................................................................... 110
4.1.2 Source ........................................................................................... 111
4.1.3 Sink ............................................................................................... 112
4.1.4 连接器 .......................................................................................... 112
4.2 算子 ......................................................................................................... 113
4.2.1 算子函数 ...................................................................................... 113
4.2.2 广播变量 ...................................................................................... 121
4.2.3 文件缓存 ...................................................................................... 122
4.2.4 容错 .............................................................................................. 123
4.3 迭代 ......................................................................................................... 123
4.3.1 深度神经网络训练 ...................................................................... 123
4.3.2 网络社团发现算法 ...................................................................... 125
4.3.3 Bulk Iteration ................................................................................ 127
4.3.4 Delta Iteration 的迭代形式 .......................................................... 128
4.4 注解 ......................................................................................................... 130
4.4.1 直接转发 ...................................................................................... 130
4.4.2 非直接转发 .................................................................................. 131
4.4.3 触达 .............................................................................................. 132
4.5 思考题 ..................................................................................................... 132
第5 章 机器学习引擎架构与应用编程 ......................................................... 133
5.1 概述 ......................................................................................................... 133
5.1.1 数据加载 ...................................................................................... 134
5.1.2 多项式曲线拟合的例子 .............................................................. 135
5.2 流水线 ..................................................................................................... 137
5.2.1 机器学习面临的架构问题 .......................................................... 137
5.2.2 Scikit-learn 架构实践总结 .......................................................... 138
5.2.3 FlinkML 实现 ............................................................................... 140
5.3 深入分析多项式曲线拟合 ..................................................................... 170
5.3.1 数值计算的底层框架 .................................................................. 170
5.3.2 向量 .............................................................................................. 172
5.3.3 数据预处理 .................................................................................. 178
5.3.4 特征变换 ...................................................................................... 184
5.3.5 线性拟合 ...................................................................................... 188
5.4 分类算法 ................................................................................................. 190
5.4.1 最优超平面 .................................................................................. 190
5.4.2 凸优化理论 .................................................................................. 193
5.4.3 求解最优超平面 .......................................................................... 198
5.4.4 核方法 .......................................................................................... 200
5.4.5 软间隔 .......................................................................................... 205
5.4.6 优化解法 ...................................................................................... 208
5.4.7 SVM 的FlinkML 实现 ............................................................... 211
5.4.8 SVM 的应用 ................................................................................ 220
5.5 推荐算法 ................................................................................................. 221
5.5.1 推荐系统的分类 .......................................................................... 221
5.5.2 ALS-WR 算法 .............................................................................. 223
5.5.3 FlinkML 实现 ............................................................................... 225
5.5.4 ALS-WR 的应用 .......................................................................... 230
5.6 思考题 ..................................................................................................... 230
第6 章 关系型API ...................................................................................... 234
6.1 为什么需要关系型API .......................................................................... 234
6.2 Calcite ...................................................................................................... 235
6.3 关系型API 概述..................................................................................... 236
6.3.1 程序结构 ...................................................................................... 236
6.3.2 Table 运行时 ................................................................................ 239
6.3.3 表注册 .......................................................................................... 241
6.3.4 TableSource 与TableSink ............................................................ 242
6.3.5 查询 .............................................................................................. 244
6.3.6 相互转换 ...................................................................................... 244
6.4 动态表概述 ............................................................................................. 247
6.4.1 流式关系代数 .............................................................................. 247
6.4.2 动态表 .......................................................................................... 248
6.4.3 持续查询 ...................................................................................... 250
6.5 思考题 ..................................................................................................... 255
第7 章 复杂事件处理 .................................................................................. 256
7.1 什么是复杂事件处理 ............................................................................. 256
7.1.1 股票异常交易检测 ...................................................................... 256
7.1.2 重新审视DataStream 与Table API ............................................ 258
7.2 复杂事件处理的自动机理论 ................................................................. 259
7.2.1 有穷自动机模型NFA ................................................................. 259
7.2.2 NFAb 模型 .................................................................................... 261
7.2.3 带版本号的共享缓存 .................................................................. 263
7.3 FlinkCEP API .......................................................................................... 265
7.3.1 基本模式 ...................................................................................... 266
7.3.2 模式拼合 ...................................................................................... 267
7.3.3 模式分组 ...................................................................................... 268
7.3.4 匹配输出 ...................................................................................... 269
7.4 基于FlinkCEP 的股票异常交易检测的实现 ....................................... 270
7.5 思考题 ..................................................................................................... 274
第8 章 监控与部署 ...................................................................................... 275
8.1 监控 ......................................................................................................... 275
8.1.1 度量指标 ...................................................................................... 275
8.1.2 指标的作用域 .............................................................................. 279
8.1.3 监控配置 ...................................................................................... 279
8.2 集群部署模式 ......................................................................................... 281
8.2.1 Standalone .................................................................................... 281
8.2.2 YARN ........................................................................................... 281
8.2.3 高可用 .......................................................................................... 284
8.3 访问安全 ................................................................................................. 284
8.4 思考题 ..................................................................................................... 286
参考资料 ........................................................................................................ 287
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
坦白说，市面上的很多技术书籍读起来都像是在应付差事，干巴巴的，读完后除了记住几个关键字，实际应用能力提升有限。然而，这本书给我的感觉完全不同，它更像是一位经验丰富的老兵在手把手地带你“趟坑”。作者在书中多次提到了生产环境中遇到的“陷阱”和“坑点”，例如在状态后端选择上的误区，或者在处理大规模Key的场景下State TTL的正确设置方法。这些都是书本上很少直接提及，但却是实际部署中必须面对的问题。通过阅读这些“避坑指南”，我避免了在自己的项目中走很多弯路。这种基于真实生产经验的总结，比单纯的官方文档要宝贵得多，它教会了我如何用一种更加审慎和成熟的态度去对待实时系统的构建和维护工作。
评分这本书的结构安排简直是教科书级别的典范，逻辑性极强，完全符合我们处理复杂技术问题时的思维路径。它先从宏观上介绍了流处理的挑战和Flink的定位，然后迅速切入到微观的算子和数据流转换。我特别喜欢它在讲解窗口操作（Windowing）时所采用的分类和对比方式。无论是滚动窗口、滑动窗口还是会话窗口，作者都给出了详尽的示例，并且特别强调了在处理乱序数据和延迟数据时，窗口的触发机制会产生怎样的差异。这种对细节的把控，是很多流行框架书籍所欠缺的。此外，书中对Flink的运行时架构，如JobManager和TaskManager之间的交互、内存管理策略的讲解，让我对性能调优有了更深层次的理解。每次遇到性能瓶颈时，我都能翻到相关章节，找到优化的突破口，这本书的实战价值无可替代。
评分作为一名初次接触大数据流处理的工程师，我发现这本书的入门门槛设置得相当友好，但同时又提供了足够的深度来满足进阶开发者的需求。它没有上来就堆砌复杂的数学公式或晦涩的术语，而是循序渐进地通过清晰的架构图和代码片段来引导读者理解Flink的核心概念。比如，对于时间语义（Event Time, Processing Time, Ingestion Time）的讲解，作者用了非常直观的比喻，让我这个容易混淆概念的人也能迅速掌握其中的奥妙。书中对API层面的讲解也非常到位，从基础的DataStream API到更高级的Table API和SQL，每一步都有明确的指导。更难能可贵的是，书中还涉及了如何将Flink与其他大数据生态系统（如Kafka、HBase等）进行集成，这对于我们实际工作中的系统搭建非常有指导意义。这本书确实做到了理论与实践的完美结合，让学习过程充满了成就感。
评分这本书的作者在讲解分布式系统和流处理框架时，展现出了扎实的理论功底和丰富的实战经验。我尤其欣赏他对数据一致性和容错机制的深入剖析。在如今这个对数据实时性要求越来越高的时代，理解这些底层机制是构建高可用、高性能流处理应用的关键。书中对Flink Checkpoint和Savepoint的机制进行了细致的阐述，并结合实际案例说明了如何正确地配置和使用它们来保证状态的一致性。很多市面上的书籍只是简单地介绍API的使用，但这本书却能穿透这些表面功夫，直达核心。读完后，我感觉对如何设计一个健壮的流处理作业有了全新的认识，不再是简单地调用API，而是能从系统设计的角度去思考问题，比如如何在高并发场景下优化数据流的分发策略，以及如何处理罕见的网络分区事件。这种深度和广度，使得这本书成为我案头必备的参考手册。
评分这本书的排版和配图质量令人印象深刻，这在技术书籍中是难得的优点。清晰的图表能够极大地辅助对复杂概念的理解。例如，在解释DataStream的并行度与分区（Partitioning）如何影响数据流时，作者使用的流程图清晰地展示了数据如何在不同的TaskSlot之间流动和重组。这比纯文字描述要高效得多。另外，这本书的语言风格兼具学术的严谨性和工程师的务实性。它在阐述原理时毫不含糊，但在给出代码示例时又力求简洁明了，使得学习曲线相对平滑。我感觉作者在编写这本书时，是真正站在一个渴望快速掌握这项技术的读者的角度去思考的，每一个知识点的展开都考虑到了读者的认知负荷和实际操作需求，这使得整个阅读体验非常流畅和愉悦。
评分真的垃圾，没有干货，缺乏逻辑
评分抄了很多streaming system 书上的内容，再放上一些官方文档内容，大篇大篇的纯代码，真是坑
评分勉强及格吧！都是在回答是什么。
评分建议大家还是不要买了，一个程序员的逻辑可以这么混乱，要不就是到处抄抄抄，要不就是能力不行，感觉像是本科毕业论文，这里一段那里一段
评分Flink没讲透，还花了1/3的篇幅去讲机器学习，代码粘的太多了
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有