大数据实时:Flink Streaming【国内最火的大数据实时处理技术】

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400 小时精讲:大数据高级工程师/Hadoop/Spark/Flink ( 共34门 )

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课程概述

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老师介绍

  • 老汤

    老汤

    抖码课堂创始人,Java/大数据资深开发架构师,先后就职于华为、北京国双、爱奇艺等大型互联网公司,51CTO 学院特级讲师;11 年的工作经验,其中 5 年从事 Java Web 相关工作、6 年从事大数据相关工作,期间有 3 年多的讲师经验;一个非计算机专业毕业、通过自身努力学习、现精通Java/大数据的讲师,知道如何为你铺路
简  介 Flink Streaming 核心技术原理以及实战讲解

使用 Flink 可以开发实时流处理和批处理的应用,本课程主要是聚焦在 Flink 在实时流处理这个方面,我们把 Flink 在实时流处理方面应用的技术称为 Flink Streaming


Flink Streaming 特点


1:同时支持 Event-time 和 Processing-time 语义,而且切换很方便

          a. Event-time 语义主要是保证数据乱序情况下计算结果的一致性和精确性

          b. Processing-time 语义主要是满足低延迟的应用

2:保证 Exactly-once 状态一致性

3:Flink 应用可以运行在上千个 cores 上,所以在处理每秒百万事件,延迟只是毫秒级

4:简单易用且非常灵活的 API ,包括各种场景的窗口 API、各种状态类型的 API 等

5:可以连接 Kafka、ES、HDFS 等常用数据存储系统,也可通过 JDBC 连接各种数据库

 

Flink Vs Spark

 

Spark 是批处理起家的,它的本质是批处理,Spark Streaming 是基于 Spark 的批处理开发的。所以,Spark Streaming 是一种近实时计算技术,适合秒级别延迟的应用。

 

Flink Streaming 是一种真正意义上的实时处理技术,适用于对延迟要求很高的应用。Flink 也支持批处理,但是 Flink 的批处理是基于 Flink Streaming 的流处理而开发的。

 

1:批处理:数据不能实时计算,但是批处理的逻辑可以非常的复杂

2:实时流处理:数据可以实时计算,但是计算逻辑相对比较简单

 

所以,对于计算逻辑非常复杂的应用,建议使用 Spark,对于实时要求非常高的场景,建议使用 Flink Streaming

 

Flink Streaming 在处理复杂点的实时流处理场景 (比如各种窗口、状态等) 真的要比 Spark Streaming 要好用多了,谁用谁知道。

 

学完本课程你的收获

 

1:掌握 Flink Streaming 核心原理

2:可以使用 Flink Streaming 开发企业中的项目

 

本课程四大特色

 

1:案例驱动:所有 API 的讲解都是以实际应用案例为背景进行讲解

2:手写代码:课程中所有的代码都是手把手的带你编写的

3:原理精辟:对于原理的讲解,没有一句啰嗦话,每句都直指要点,并清晰讲解

4:实战丰富:从集群的安装,到集群上运行丰富的实战案例,再到集群集成到 Hadoop 生态体系,一路实战到底

 

什么同学适合学习本课程

 

1:具备 Java SE 基础

2:具备 Linux 基础知识,会 Linux 基本命令

3:熟悉 Kafka 消息中间件

4:如果有大数据相关经验的话更佳,如果没有的话,后面的和 Hadoop 集成章节可能听不懂


课程大纲

 

Flink Streaming1.png

 

* 课程提供者:抖码课堂