Apache Flink
- 一 Environment
- 二 Source
-
- 1、从集合中读取数据fromCollection
- 2、从文件中读取数据readTextFile
- 3、从Kafka读取数据
- 4、自定义数据源
- 三 Transform
-
- 1、map
-
- MapFunction
- RichMapFunction
- 2、KeyBy
- 3、FlatMap
- 4、Filter
- 5、Shuffle—线程数据平衡
- 6、split & select
- 7、Connect & coMap
- 8、union
- 9、Operator
-
- 滚动聚合算子（Rolling Aggregation）
- Reduce
- Process
- 四 Sink
-
- sinkKafka
- JDBC自定义sink
- 五 Flink中的Window
-
- 1、概述
- 2、Window类型
- 3、Window API
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- TimeWindow
- CountWindow
- 六 时间语义与Watermark
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- 1、Flink 中的时间语义
- 2、EventTime的引入
- 3、Watermark
-
- 基本概念
- 引入Watermark
- 4、Watermark实战演练
- 七 ProcessFunction API
-
- 1、KeyedProcessFunction
- 2、TimerService 和 定时器（Timers）
-
- 需求一:
- 需求二：
- 3、侧输出流(SideOutput)
- 4、CoProcessFunction
- 八 Flink常见面试问题汇总
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- 1．面试题一：应用架构
- 2．面试题二：压测和监控
- 3．面试题三：为什么用 Flink
- 4．面试题四：checkpoint 的存储
- 5．面试题五：exactly-once 的保证
- 6．面试题六：状态机制
- 7．面试题七：海量 key 去重
- 8．面试题八：checkpoint 与 spark 比较
- 9．面试题九：watermark 机制
- 10．面试题十：exactly-once 如何实现
- 11．面试题十一：CEP
- 12．面试题十二：三种时间语义
- 13．面试题十三：数据高峰的处理
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