Flink核心技术

本书主要分为两部分。第一部分以核心概念和基本应用为脉络，介绍了Flink的核心特性（如检查点机制、时间与窗口、shuffle机制等），部署，DataStream API、Dataset API、Table API的应用，运行时的原理等内容，每一章先对概念做基本的介绍，然后基于应用实例详细分析Flink的设计思想和源码实现。第二部分基于对原理的理解，手把手教读者如何进行定制化的特性开发和性能提升，能够让读者对Flink的理解有质的飞跃。这一部分内容来自作者大量的工作实践，所引用例均源自企业级的真实需求，能够解决非常复杂的现网问题。

黄伟哲，约翰斯·霍普金斯大学硕士，架构师、软件开发工程师、咨询师，Spark Contributor。《人工智能技术与大数据》译者，目前就职于美团。在开源大数据框架的应用与特性开发方面有丰富的经验。

黄伟哲，约翰斯·霍普金斯大学硕士，架构师、软件开发工程师、咨询师，Spark Contributor。《人工智能技术与大数据》译者，目前就职于美团。在开源大数据框架的应用与特性开发方面有丰富的经验。