近年来，流处理变得越来越流行。作为高度创新的开源流处理器，Flink拥有诸多优势，包括容错性、高吞吐、低延迟，以及同时支持流处理和批处理的能力。本书分为6章，侧重于介绍Flink的核心设计理念、功能和用途，内容涉及事件时间和处理时间、窗口和水印机制、检查点机制、性能测评，以及Flink如何实现批处理。本书面向有兴趣学习如何分析大规模流数据的读者。

这是一部以实战为导向，能指导读者零基础掌握Flink并快速完成进阶的著作，从功能、原理、实战和调优等4个维度循序渐进地讲解了如何利用Flink进行分布式流式应用开发。作者是该领域的资深专家，现就职于第四范式，曾就职于明略数据。全书一共10章，逻辑上可以分为三个部分：第一部分（第1~2章）主要介绍了Flink的核心概念、特性、应用场景、基本架构，开发环境的搭建和配置，以及源代码的编译。第二部分（第3~9章）详细讲解了Flink的编程范式，各种编程接口的功能、应用场景和使用方法，以及核心模块和组件的原理和使用。第三部分（第10章）重点讲解了Flink的监控和优化，参数调优，以及对反压、Checkpoint和内存的优化。

《Flink内核原理与实现》既讲解了Flink的入门、安装、流计算开发入门、类型和序列化系统、监控运维、安全管理配置等基础知识，又讲解了Flink的时间概念、Window的实现原理及其代码解析，Flink的容错机制原理，Flink容错的关键设计、代码实现分析，FlinkJob从源码到执行整个过程的解析，FlinkJob的调度策略、资源管理策略、内存管理、数据交换的关键设计和代码实现分析，Flink的RPC通信框架等深度内容。《Flink内核原理与实现》适合对实时计算感兴趣的大数据开发、运维领域的从业人员阅读，此外对机器学习工程技术人员也有所帮助。

本书旨在帮助读者从零开始快速掌握Flink的基本原理与核心功能。本书首先介绍了Flink的基本原理和安装部署，并对Flink中的一些核心API进行了详细分析。然后配套对应的案例分析，分别使用Java代码和Scala代码实现案例。最后通过两个项目演示了Flink在实际工作中的一些应用场景，帮助读者快速掌握Flink开发。学习本书需要大家具备一些大数据的基础知识，比如Hadoop、Kafka、Redis、Elasticsearch等框架的基本安装和使用。本书也适合对大数据实时计算感兴趣的读者阅读。学习本书需要大家具备一些大数据的基础知识，例如Hadoop、Kafka、Redis、Elasticsearch等框架的基本安装和使用。本书也适合对大数据实时计算感兴趣的爱好者阅读。

ApacheFlink项目的资深贡献者FabianHueske和VasilikiKalavri展示了如何使用FlinkDataStreamAPI实现可伸缩的流式应用，以及怎样在业务环境中持续运行和维护这些应用。流处理的理想应用场景有很多，包括低延迟ETL、流式分析、实时仪表盘以及欺诈检测、异常检测和报警。你可以在任意类型的持续数据（包括用户交互、金融交易和物联网等数据）生成后，立即对它们进行处理。了解有关分布式状态化流处理的概念和挑战。探索Flink的系统架构，包括事件时间处理模式和容错模型。理解DataStreamAPI的基础知识和构成要素，包括基于时间和有状态的算子。以精确一次的一致性读写外部系统。部署和配置Flink集群。对持续运行的流式应用进行运维。