「收藏+下載」Flink 年度學習資料大禮包

2020-08-21 阿里云云棲號

大數據實時計算及 Apache Flink 年度Flink 年度學習資料大禮包，300+頁實戰應用精華總結！

  1. 零基礎入門，30 天成長為 Flink 大神的經典教程。
  2. Apache Flink 核心貢獻者及阿里巴巴技術專家的一線實戰經驗總結。
  3. 收錄來自 bilibili、美團點評、小米、OPPO、快手、Lyft、Netflix 等國內外一線大廠實時計算平臺及實時數倉最佳實踐案例。

為什麼要學習 Flink?

面對全量數據和增量數據，能否用一套統一的大數據引擎技術來處理？

Apache Flink 被業界公認為最好的流計算引擎，其計算能力不僅僅局限於做流處理，而是一套兼具流、批、機器學習等多種計算功能的大數據引擎，用戶只需根據業務邏輯開發一套代碼，無論是全量數據還是增量數據，亦或者實時處理，一套方案即可全部支持。為了讓大家更全面地了解 Apache Flink 背後的技術以及應用實踐，Flink 社區推出年度學習資料大禮包！馬上下載，越早學習，越能抓住時代先機！

《零基礎入門：從 0 到 1 學會 Apache Flink》

Apache Flink 零基礎入門系列教程重磅發布！由多位 Flink PMC 及核心貢獻者出品，幫你建立系統框架體系，最詳細的免費教程，Flink 入門必讀經典！

課程亮點

  1. 實現從0到1了解 Flink 建立 Flink 的系統框架體系，為大數據引擎學習打下基礎。
  2. 通過實際案例，帶你快速上手 Flink 這個分布式、高性能、高可用、高精確的為數據流應用而生的開源流式處理框架，帶你領略計算之美。
  3. 課程內容側重於原理解析與基礎應用，通過對Flink流計算的概念、技術原理、實踐操作等詳細解析，從最實際的應用場景出發引導你深入了解Flink，幫助你從 Flink 小白成長為 Flink 技術專家。

課程目錄

  • Apache Flink 進階（一）：Runtime 核心機制剖析
  • Apache Flink 進階（二）：時間屬性深度解析
  • Apache Flink 進階（三）：Checkpoint 原理剖析與應用實踐
  • Apache Flink 進階（四）：Flink on Yarn/K8s 原理剖析及實踐
  • Apache Flink 進階（五）：數據類型和序列化
  • Apache Flink 進階（六）：Flink 作業執行深度解析
  • Apache Flink 進階（七）：網絡流控及反壓剖析
  • Apache Flink 進階（八）：詳解 Metrics 原理與實戰
  • Apache Flink 進階（九）：Flink Connector 開發
  • Apache Flink 進階（十）：Flink State 最佳實踐
  • Apache Flink 進階（十一）：TensorFlow On Flink
  • Apache Flink 進階（十二）：深度探索 Flink SQL
  • Apache Flink 進階（十三）：Python API 應用實踐

《Apache Flink 十大技術難點實戰》

Apache Flink 核心貢獻者及阿里巴巴技術專家總結 Flink 生產環境應用的十大常見難點，10 篇技術實戰文章幫你完成故障識別、問題定位、性能優化等全鏈路過程，實現從基礎概念的準確理解到上手實操的精準熟練，從容應對生產環境中的技術難題！

目錄

  • 深度解讀 ｜102萬行代碼，1270個問題，Flink 1.10 發布了什麼？
  • 從開發到生產上線，如何確定集群規劃大小?
  • Demo：基於 Flink SQL 構建流式應用
  • Flink Checkpoint 問題排查實用指南
  • 如何分析及處理 Flink 反壓？
  • Flink on YARN（上）：一張圖輕鬆掌握基礎架構與啟動流程
  • Flink on YARN（下）：常見問題與排查思路
  • Apache Flink與Apache Hive的集成
  • Flink Batch SQL 1.10 實踐
  • 如何在 PyFlink 1.10 中自定義 Python UDF？
  • Flink 1.10 Native Kubernetes 原理與實踐

在大數據的日常場景中，從數據生產者，到數據收集、數據處理、數據應用（BI+AI），整個大數據 + AI 全棧的每個環節，Flink 均可應用於其中。作為新一代開源大數據計算引擎，Flink 不僅滿足了工業界對實時性的需求，還能夠打通端到端的數據價值挖掘全鏈路。

《Apache Flink 年度最佳實踐》

首次一次性公布來自 bilibili、美團點評、小米、快手、菜鳥、Lyft、Netflix 等精彩內容，9 篇深度文章揭秘一線大廠實時計算平臺從無到有到有、持續優化的詳細細節！不容錯過的精品電子書，大數據工程師必讀實戰「真經」！

目錄

  • 僅1年GitHub Star數翻倍，Apache Flink 做了什麼？
  • Lyft基於Apache Flink的大規模準實時數據分析平臺
  • Apache Flink在快手實時多維分析場景的應用
  • Bilibili基於Apache Flink的平臺化探索與實踐
  • 美團點評基於 Apache Flink 的實時數倉平臺實踐
  • 小米流式平臺架構演進與實踐
  • Netflix：Evolving Keystone to an Open Collaborative Real-time ETL Platform
  • OPPO 基於 Apache Flink 的實時數倉實踐
  • 菜鳥供應鏈實時數倉的架構演進及應用場景

從媒體的最新資訊推送，到購物狂歡的實時數據大屏，甚至城市級計算的工業大腦，實時計算已經應用到了多個生活、工作場景，隨著業務的快速增長，企業對大數據處理的需求越來越高，Flink的應用也越來越廣泛，相信在不久的將來，Flink將會成為各行業不同規模企業主流的大數據處理框架，並最終成為下一代大數據處理框架的標準。越早學習，越能抓住時代先機。


本文為阿里雲原創內容，未經允許不得轉載。

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