本指南为使用 Java 进行大数据处理的开发者提供一份关于 Apache Flink 的全面学习资料。

指南内容结构

  • Flink 基础：介绍 Flink 架构、核心概念以及与其他大数据框架的比较。
  • DataStream API：深入讲解 Flink 的 DataStream API，包括数据源、转换操作、窗口函数以及状态管理。
  • 案例实战：通过实际案例演示如何使用 Flink 处理实时数据流，例如实时数据统计、异常检测以及机器学习模型训练。
  • 部署与监控：介绍如何在不同环境下部署和监控 Flink 应用程序，确保其稳定性和性能。

适用人群

  • 具备 Java 编程基础的大数据开发人员
  • 希望学习实时数据处理技术的工程师
  • 对分布式系统和流式计算感兴趣的学生

学习目标

  • 掌握 Flink 的核心概念和架构
  • 熟练使用 Java 编写 Flink 应用程序
  • 能够使用 Flink 处理实际的实时数据处理问题
  • 了解 Flink 的部署和监控方法

免责声明

本指南并非官方文档，仅供学习和参考。