小册描述
目录
- 01 | Apache Flink介绍
- 02 | Apache Flink的优缺点
- 03 | 流处理技术概览
- 04 | Flink发展历史与应用场景
- 05 | Flink核心特性
- 06 | Flink集群架构
- 07 | Flink集群运行模式
- 08 | Flink集群资源管理器支持
- 09 | Standalone原理讲解与实操演示
- 10 | Flink On Yarn部署讲解
- 11 | Flink On Yarn实操演示
- 12 | Flink On Kubernetes部署讲解
- 13 | Flink On Kubernetes实操:Session模式
- 14 | Flink On Kubernetes实操:Per-job模式
- 15 | Flink On Kubernetes Native部署讲解
- 16 | Flink On Kubernetes Native实操演示
- 17 | Flink高可用配置原理讲解
- 18 | Flink高可用配置实操演示
- 19 | 分布式流处理模型
- 20 | DataStream API实践原理
- 21 | Flink时间概念
- 22 | Watermark实践原理
- 23 | Watermark与Window的关系
- 24 | Watermark Generator
- 25 | Windows窗口计算
- 26 | Window Assigner
- 27 | Window Trigger
- 28 | Window Evictors
- 29 | Window Function
- 30 | Windows多流合并
- 31 | Process Function应用
- 32 | SideOutput旁路输出
- 33 | Asynchronous I/O异步操作
- 34 | Pipeline与StreamGraph转换
- 35 | Flink类型系统
- 36 | 自定义SourceFunction
- 37 | 项目实战:基于DataStream API实现PV,UV统计
- 38 | 有状态计算概念
- 39 | 状态类型及应用
- 40 | KeyedState介绍与使用
- 41 | OperatorState介绍与使用
- 42 | BroadcastState介绍与使用
- 43 | Checkpoint实现原理
- 44 | Savepoint与Checkpoint
- 45 | StateBackends状态管理器
- 46 | State Schema Evolution
- 47 | State序列化与反序列化
- 48 | Queryable State介绍与使用
- 49|项目实战:实时交易反欺诈项目介绍
- 50|项目实战:实时交易反欺诈项目演示