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深入理解Flink实时大数据处理实�?PDF 下蝲

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资料��介：(x��)

本书介绍了当下流行的实时数据处理引擎Flink�Q�讲解了��处理API、批处理API、机器学�?f��n)引擎FlinkML、关�p�d��API、复杂事件处理FLinkCEP�Q�以�?qi��ng)指标度量与部��v模式。此外，本书展开分析了流式数据处理理��Z��旉��、窗口、水印、触发器、迟到生存期之间的关联关�p�；深入分析了多��式曲线拟合、分�cȝ��法SVM、推荐算法ALS-WR的理论和FlinkML实现。希望快速上手Flink以开展实时大数据处理与在�U�机器学�?f��n)应用的从业者，本书是不二的选择�Q�本书首先介�l�相��x��念引入的原因、解��x��案的演进�q�程、Flink的对应架构、编�E�案例以�?qi��ng)开攑ּ�的思考问题�?/span>

资料目录�Q?br /> �W?�?��式数据架构理论 1
1.1 大数据处理架构演�q�历�E?1
1.2 案例分析 8
1.2.1 SK �?sh��)信��N��安全性评�?8
1.2.2 ��式机器学习(f��n)应用 12
1.3 ��式数据架构基本概念 17
1.3.1 ��?17
1.3.2 旉�� 18
1.3.3 �H�口 21
1.3.4 水印 23
1.3.5 触发�?23
1.3.6 数据处理模式 23
1.3.7 如何理解��式数据架构的内在机�?27
1.4 �Ҏ(gu��)��事�g旉��开滚动�H�口 28
1.4.1 what�Q��{换／where�Q�窗�?29
1.4.2 when�Q�水�?29
1.4.3 when�Q�触发器 32
1.4.4 when�Q�迟到生存期 34
1.4.5 how�Q�篏加模�?35
1.5 一致�?37
1.5.1 有状态计��?37
1.5.2 exactly-once 语义 38
1.5.3 异步屏障快照 39
1.5.4 保存�?44

1.6 思考题 45

�W?�?�~�程基础 46
2.1 Flink 概述 46
2.2 让轮子�{��h�� 47
2.2.1 本书�U�定 47
2.2.2 搭徏单机版环�?48
2.2.3 配置IDEA 51
2.3 �~�程模型 53
2.3.1 分层�l��g�?53
2.3.2 ��式计算模型 54
2.3.3 ��处理编�E?57
2.4 �q�行�?62
2.4.1 �q�行时结�?62
2.4.2 ��d��调度 66
2.4.3 物理执行计划 69

2.5 思考题 70

�W?�?��处理API 71
3.1 ��处理API 概述 71
3.2 旉��处理 73
3.2.1 旉�� 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 ��子 79
3.3.1 ��子函数 80
3.3.2 数据分区 83
3.3.3 资源�׃�n 85
3.3.4 RichFunction 85
3.3.5 输出带外数据 86
3.4 �H�口 86
3.4.1 �H�口分类 87
3.4.2 �H�口函数 90
3.4.3 触发�?94
3.4.4 清除�?96
3.4.5 �q�到生存�?96
3.5 �q�接�?97
3.5.1 HDFS �q�接�?98
3.5.2 Kafka 99
3.5.3 异步I/O 102
3.6 状态管�?104
3.6.1 状态分�c?104
3.6.2 托管的Keyed State 104
3.6.3 状态后端配�|?106
3.7 ��(g��)查点 107

3.8 思考题 108

�W?�?批处理API 109
4.1 批处理API 概述. 109
4.1.1 �E�序�l�构 110
4.1.2 Source 111
4.1.3 Sink 112
4.1.4 �q�接�?112
4.2 ��子 113
4.2.1 ��子函数 113
4.2.2 �q�播变量 121
4.2.3 文�g�~�存 122
4.2.4 定w�� 123
4.3 �q�代 123
4.3.1 深度��经�|�络训练 123
4.3.2 �|�络�C�֛�发现��法 125
4.3.3 Bulk Iteration 127
4.3.4 Delta Iteration 的�P代�Ş�?128
4.4 注解 130
4.4.1 直接转发 130
4.4.2 非直接�{�?131
4.4.3 触达 132

4.5 思考题 132

�W?�?机器学习(f��n)引擎架构与应用编�E?133
5.1 概述 133
5.1.1 数据加蝲 134
5.1.2 多项式曲�U�拟合的例子 135
5.2 ��水�U?137
5.2.1 机器学习(f��n)面��(f��)的架构问�?137
5.2.2 Scikit-learn 架构实践�ȝ�� 138
5.2.3 FlinkML 实现 140
5.3 深入分析多项式曲�U�拟�?170
5.3.1 数��D��的底层框架 170
5.3.2 向量 172
5.3.3 数据预处�?178
5.3.4 特征变换 184
5.3.5 �U�性拟�?188
5.4 分类��法 190
5.4.1 最优超�q�面 190
5.4.2 �怼�化理�?193
5.4.3 求解最优超�q�面 198
5.4.4 核方�?200
5.4.5 软间�?205
5.4.6 优化解法 208
5.4.7 SVM 的FlinkML 实现 211
5.4.8 SVM 的应�?220
5.5 推荐��法 221
5.5.1 推荐�pȝ��的分�c?221
5.5.2 ALS-WR ��法 223
5.5.3 FlinkML 实现 225
5.5.4 ALS-WR 的应�?230

5.6 思考题 230

�W?�?关系型API 234
6.1 ��Z��么需要关�p�d��API 234
6.2 Calcite 235
6.3 关系型API 概述. 236
6.3.1 �E�序�l�构 236
6.3.2 Table �q�行�?239
6.3.3 表注�?241
6.3.4 TableSource 与TableSink 242
6.3.5 查询 244
6.3.6 �怺�转换 244
6.4 动态表概述 247
6.4.1 ��式关系代数 247
6.4.2 动态表 248
6.4.3 持箋查询 250

6.5 思考题 255

�W?�?复杂事�g处理 256
7.1 什么是复杂事�g处理 256
7.1.1 股票异常交易��(g��)��?256
7.1.2 重新审视DataStream 与Table API 258
7.2 复杂事�g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�?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 匚w��输出 269
7.4 ��Z��FlinkCEP 的股��异�怺�易检��的实现 270

7.5 思考题 274

�W?�?监控与部�|?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��v模式 281
8.2.1 Standalone 281
8.2.2 YARN 281
8.2.3 高可�?284
8.3 讉K��安全 284
8.4 思考题 286
参考资�?287

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