9.1 本章概述 本章的所有需求、设计、开发仅是模拟真实业务场景，因为实际业务需求、现场环境更加复杂，并且考虑到本系列课程本身就偏向于基础内容，因此这里我们对自己假设的业务场景进行设计与开发，整个流程虽然简单，但涉及到的内容较多，通过这个案例可以初步了解整个flink流计算开发案例的基本过程。 9.2 需求描述 这个案例中，我们假设，需要对 多个机器集群 进行监控，即定期采样这 若干个集群

Steve Jobs 走了，但他说过的话还在激励着我们前进。让我们来聆听他曾经留给我们的十句话，或者说，十堂课。 　　1. “创新区分谁是领导者，谁是追随者。（Innovation distinguishes between a leader and a follower）” 　　创新无止境，唯一制约它的只有你的想象力。 　　2. “追求卓越。有的人不习惯一个追求卓越的环境。（Be a ya

第四章中介绍了 DataStream API 以及 DataSet API 的入门案例，本章开始介绍 Table API 以及基于此的高层应用 Flink SQL 的基础。 5.1 Flink Table & SQL 基础知识 Flink 提供了两个关系API——Table API 和 SQL——用于统一的流和批处理。Table API 是一种针对Java、Scala和Python的语言

第四章中介绍了 DataStream API 以及 DataSet API 的入门案例，本章开始介绍 Table API 以及基于此的高层应用 Flink SQL 的基础。 5.1 Flink Table & SQL 基础知识 Flink 提供了两个关系API——Table API 和 SQL——用于统一的流和批处理。Table API 是一种针对Java、Scala和Python的语言

小伙伴们我们从本章开始将基于JAVA 进行Flink 应用开发，本章节主要介绍Maven开发环境搭建，日志配置，流计算案例以及批计算案例。一方面希望能借此规范化一下开发流程，另一方面也是简单案例入门，为接下来越来越复杂的案例分析打好基础。 4.1 基于 Maven 的 Flink 应用开发环境搭建 4.1.1 新建基于Maven的项目 4.1.2 添加 Maven 依赖 双击 p

第一章是关于 Flink SQL 课程的引言和背景。这一章旨在概述有关大数据处理、流处理以及 Flink SQL 的基础知识，以便接下来能够更好地结合上下文进行学习。 1.1 大数据处理的背景 1.1.1 大数据概述 大数据是指规模巨大、高度复杂且难以用传统数据库管理工具进行捕获、存储、管理和处理的数据。它具有“3V”的特点，即体积大、速度快、种类多。这些数据源自各种渠道，包括社交媒体

第一章是关于 Flink SQL 课程的引言和背景。这一章旨在概述有关大数据处理、流处理以及 Flink SQL 的基础知识，以便接下来能够更好地结合上下文进行学习。 1.1 大数据处理的背景 1.1.1 大数据概述 大数据是指规模巨大、高度复杂且难以用传统数据库管理工具进行捕获、存储、管理和处理的数据。它具有“3V”的特点，即体积大、速度快、种类多。这些数据源自各种渠道，包括社交媒体

第二章是关于 Flink 的基础内容。主要包括 Apache Flink 框架概述；Flink 数据流处理和批处理的基本概念；Flink 编程模型；Table 以及 SQL 的简单介绍。本章节核心在于 Flink 的基本原理以及编程模式，不涉及环境搭建以及项目开发。 2.1 Apache Flink 框架概述 2.1.1 什么是 Flink 以及 Flink 的主要特点 Apach