Dinky 0.7.3 版本发布，该版本专注于为 Apache Flink 平台提供更完善的在线开发体验。

深入分析了国内互联网巨头如美团、唯品会、滴滴、360等企业如何利用 Flink 解决实际业务问题，并对 Flink 的应用场景和实践经验进行了总结，为其他企业应用 Flink 提供借鉴。

Flink 作为一个高吞吐量、低延迟的流式处理引擎，在大数据实时处理领域得到广泛应用。其基于数据流的计算模型能够有效处理无界数据流，并提供精确一次的语义保证。Flink 支持多种时间语义，包括事件时间、处理时间和摄取时间，使得开发者能够灵活地处理各种实时数据处理场景，例如实时数据分析、实时报表生成、复杂事件处理等。

本项目分享一套基于 Flink 1.12.0 版本的动态规则实时智能营销系统视频教程，并提供配套课件与源码。系统整合了 Flink、ClickHouse 和 Drools 等技术，实现了高效的实时数据处理和规则引擎驱动的精准营销。

Apache Flink 1.13.6 二进制发行版（Scala 2.11）

深入探讨 Flink CDC MongoDB 连接器的实现原理，并结合实际案例阐述其使用方法。 一、 原理剖析 Flink CDC MongoDB 连接器基于 MongoDB 的 Change Streams 特性实现数据捕获。连接器模拟 MongoDB 客户端，订阅目标集合的变更流，并将捕获的变更事件转换为 Flink 可处理的数据流。 关键机制： 变更流监听: 连接器持续监听 MongoDB 集合的变更流，实时获取插入、更新、删除等操作对应的变更事件。 事件解析与转换: 连接器解析捕获的变更事件，将其转换为包含操作类型、变更数据等信息的结构化数据。 Flink 集成: 连接器将转换后的数据流传输至 Flink，供后续处理和分析。 二、 应用实践 场景示例: 实时同步 MongoDB 数据至 Elasticsearch，构建实时数据分析平台。 步骤概述: 引入依赖: 在 Flink 项目中添加 Flink CDC MongoDB 连接器依赖。 配置连接器: 配置 MongoDB 连接信息、目标集合、数据类型映射等参数。 定义数据流: 使用 Flink API 创建数据流，并使用连接器读取 MongoDB 变更数据。 数据处理与写入: 对读取的数据流进行清洗、转换等操作，并将结果写入 Elasticsearch。 三、 总结 Flink CDC MongoDB 连接器为实时捕获和处理 MongoDB 数据提供了高效便捷的解决方案。通过理解其工作原理和掌握基本使用方法，开发者可以轻松构建实时数据管道，满足多样化的数据处理需求。

课程提供大型离线数仓与用户画像系统设计与实践相关内容，包含19天视频内容，提供源码和相关文档下载。

该资源为 Apache Flink 1.14.4 版本的安装包，编译时使用 Scala 2.12。

Flink 在生成 StreamGraph 后，会根据其生成 JobGraph，并将其发送至服务器端进行 ExecutionGraph 的解析。 JobGraph 的生成入口方法为 StreamingJobGraphGenerator.createJobGraph()。 源码解析： 设置启动模式： 将启动模式设置为所有节点在开始时立即启动 (ScheduleMode.EAGER)。 生成节点哈希 ID： 为每个节点生成唯一的哈希 ID，用于区分节点。 生成兼容性哈希： 为兼容性考虑，创建额外的哈希值。 生成 JobVertex 并进行链式连接： 遍历所有节点，如果是链的头节点，则生成一个 JobVertex；如果不是头节点，则将自身配置并入头节点，并将头节点与其出边相连。 设置输入边： 为 JobVertex 设置输入边，定义数据流方向。 设置 Slot 共享组： 为 JobVertex 设置 Slot 共享组，优化资源利用。

TaskManager 任务执行 3.3.1 TaskManager 组件解析 3.3.2 深入剖析 Task 执行机制 3.3.2.1 Task 对象生成 3.3.2.2 Task 对象运行机制 3.3.2.3 StreamTask 执行逻辑解析 3.4 StreamTask 与 StreamOperator 协同工作原理 4. StreamOperator 抽象与实现 4.1 数据源逻辑：StreamSource 与时间模型 4.2 从数据输入到处理：OneInputStreamOperator & AbstractUdfStreamOperator 4.3 StreamSink 解析 4.4 其他算子 5. 为执行保驾护航：Fault Tolerant 与 Exactly-Once 语义 5.1 Fault Tolerant 演进历程 5.1.1 Storm 的 Record acknowledgement 模式 5.1.2 Spark streaming 的 micro batch 模式 5.1.3 Google Cloud Dataflow 的事务式模型 5.1.4 Flink 的分布式快照机制 5.2 checkpoint 生命周期详解 5.2.1 触发 checkpoint 机制 5.2.2 Task 层面 checkpoint 的准备工作 5.2.3 操作符状态保存及 barrier 传递 5.3 承载 checkpoint 数据的抽象：State & StateBackend 6. 数据流转：Flink 数据抽象及数据交换过程 6.1 Flink 数据抽象 6.1.1 MemorySegment 6.1.2 ByteBuffer 与 NetworkBufferPool 6.1.3 RecordWriter 与 Record 6.2 数据流转过程 6.2.1 整体流程解析 6.2.2 数据跨 task 传递机制 6.3 Credit 漫谈