市場需要一款能夠實現毫秒級別響應並且支持“準確一次”一致性的、高吞吐、高性能的流計算框架，而Flink是當前專享能夠滿足上述要求的產品，它正在成為大數據領域流處理的標配組件。本書是一本優秀的Flink教材，詳細介紹了Flink的環境搭建和基礎編程方法。結構清晰，語言流暢，並配有豐富的配套資源，供讀者學習和參考。

●第1章大數據技術概述11.1大數據概念與關鍵技術11.1.1大數據概念11.1.2大數據關鍵技術21.2代表性大數據技術31.2.1Hadoop41.2.2Spark81.2.3Flink101.2.4Beam131.3編程語言的選擇141.4在線資源151.5本章小結161.6習題16實驗1Linux繫統的安裝和常用命令17第2章Scala語言基礎192.1Scala語言概述192.1.1計算機的緣起192.1.2編程範式202.1.3Scala簡介222.1.4Scala的安裝222.1.5HelloWorld232.2Scala的基礎編程知識252.2.1基本數據類型和變量252.2.2輸入輸出282.2.3控制結構312.2.4數據結構352.3面向對像編程基礎422.3.1類422.3.2對像482.3.3繼承532.3.4參數化類型572.3.5特質592.3.6模式匹配642.3.7包672.4函數式編程基礎682.4.1函數的定義與使用692.4.2高階函數712.4.3閉包722.4.4偏應用函數和Curry化722.4.5針對容器的操作742.4.6函數式編程實例802.5本章小結812.6習題82實驗2Scala編程初級實踐83第3章Flink的設計與運行原理883.1Flink簡介883.2選擇Flink的原因893.2.1傳統數據處理架構893.2.2大數據Lambda架構903.2.3流處理架構903.2.4Flink是理想的流計算框架913.2.5Flink的優勢923.3Flink典型應用場景943.3.1事件驅動型應用943.3.2數據分析應用953.3.3數據流水線應用973.4Flink的統一數據處理973.5Flink技術棧993.6Flink工作原理1003.7Flink編程模型1013.8Flink的應用程序結構1023.9Flink的數據一致性1033.9.1有狀態計算1033.9.2數據一致性1033.9.3異步屏障快照機制1043.10本章小結1053.11習題106第4章Flink環境搭建和使用方法1074.1安裝Flink1074.1.1基礎環境1074.1.2下載安裝文件1084.1.3配置相關文件1084.1.4運行測試樣例1094.1.5Flink和Hadoop的交互1104.2在Scala Shell中運行代碼1104.3開發Flink獨立應用程序1114.3.1安裝編譯打包工具Maven1114.3.2開發批處理程序1134.3.3開發流處理程序1174.3.4使用IntelliJ IDEA開發Flink應用程序1194.4設置程序運行並行度1264.5Flink集群環境搭建1274.5.1集群基礎配置1274.5.2在集群中安裝Java1294.5.3設置SSH無密碼登錄1304.5.4安裝和配置Flink1314.5.5啟動和關閉Flink集群1334.6本章小結1334.7習題134實驗3Flink和Hadoop的安裝134第5章DataStream API1365.1DataStream編程模型1365.1.1數據源1375.1.2數據轉換1495.1.3數據輸出1605.2窗口的劃分1635.3時間概念1635.4窗口計算1655.4.1窗口計算程序的結構1655.4.2窗口分配器1665.4.3窗口計算函數1705.4.4觸發器1775.4.5驅逐器1805.5水位線1835.5.1水位線原理1835.5.2水位線的設置方法1865.5.3水位線應用實例1885.6延遲數據處理1975.7狀態編程2015.8本章小結2035.9習題203實驗4DataStream API編程實踐204第6章DataSet API2076.1DataSet編程模型2076.2數據源2086.2.1文件類數據源2086.2.2集合類數據源2096.2.3通用類數據源2096.2.4第三方文件繫統2136.3數據轉換2156.3.1數據處理類算子2166.3.2聚合操作類算子2176.3.3多表關聯類算子2206.3.4集合操作類算子2236.3.5分區操作類算子2236.4數據輸出2246.5迭代計算2266.5.1全量迭代2266.5.2增量迭代2296.6廣播變量2306.7本章小結2326.8習題232實驗5DataSet API編程實踐233第7章Table API&SQL2367.1編程模型2367.1.1程序執行原理2367.1.2程序結構2377.1.3TableEnvironment2387.1.4注冊表2397.1.5查詢表2457.1.6輸出表2487.1.7DataStream/DataSet與Table的相互轉換2517.1.8時間概念2587.2Flink Table API2607.2.1Table API應用實例2607.2.2掃描、投影和過濾2617.2.3列操作2637.2.4聚合操作2637.2.5連接操作2677.2.6集合操作2687.2.7排序操作2707.2.8插入操作2707.2.9基於行的操作2707.3Flink SQL2807.3.1應用實例2807.3.2數據查詢與過濾操作2827.3.3聚合操作2827.3.4連接操作2837.3.5集合操作2837.4自定義函數2857.4.1標量函數2857.4.2表值函數2877.4.3聚合函數2897.5本章小結2917.6習題292實驗6Table API& SQL編程實踐292第8章FlinkCEP2968.1概述2968.2Pattern API2978.2.1個體模式2978.2.2復合模式2998.2.3模式組3018.2.4匹配後跳過策略3028.3模式的檢測3028.3.1匹配事件提取3038.3.2超時事件提取3038.4應用實例3048.5本章小結3088.6習題308實驗7FlinkCEP編程實踐308參考文獻311

本書以Scala作為開發Flink應用程序的編程語言，繫統地介紹了Flink編程的基礎知識。全書共8章，內容包括大數據技術概述、Scala語言基礎、Flink的設計與運行原理、Flink環境搭建和使用方法、DataStream API、DataSet API、Table API&SQL、FlinkCEP。本書主要章節都安排了入門級的編程實踐操作，以便讀者更好地學習和掌握Flink編程方法。本書官網免費提供了全套的在線教學資源，包括講義PPT、習題、源代碼、軟件、數據集、授課視頻、上機實驗指南等。本書可作為高等院校大數據、計算機、軟件工程等專業的進階級“大數據”課程教材，用於指導Flink編程實踐，也可供相關技術人員參考。

林子雨，陶繼平 著