Flink的一些学习技巧及案例分享-技术圈

这几年，Flink 作为备受瞩目的新一代开源大数据计算引擎，已成为 Apache 基金会和 GitHub 最为活跃的顶级项目之一。

它在电商领域的应用尤为广泛，就拿天猫“双 11” ，这种一分钟破百亿成交额的场景为例，我们看到的实时展示商品数据（销售额、成交量等）的电子屏幕，他的背后就是 Flink 这套强大的流计算引擎在支撑。

可以说，在面对日益增长的数据规模，以及越来越低时延的数据处理需求，流处理已成为每家公司数据平台的必备能力。

目前主流的流计算技术有 Apache Storm，Spark Streaming 和 Apache Flink，但真正能同时做到低时延、Exactly-Once 数据一致性保障及高吞吐的，只有 Flink 一个。而且，Flink 同时支持流处理和批处理，解决了用批来模拟流的技术局限性。

所以，如果你要掌握未来大数据领域前瞻性技术，Flink 就是首选，随便搜一搜网上的招聘信息，也可以发现，Flink 研发的薪资也普遍偏高。

但是，Flink 的上手门槛比较高，API 不够直观和好用，不同使用模式的体验也不尽相同。所以，要真正掌握 Flink 并没有那么简单，比如：

长期做 Hive 或 Spark 等大数据项目的开发，但不知道如何用流数据处理；
遇到 Watermark 水印概念，不知道怎样用它来处理延时数据；
离线任务完成后的一段时间，Web 端没有显示或自动消失了；
Flink 集群搭建在 Yarn 上，如何实现高可用才能确保集群运行正常，以及 Kerberos 认证如何配置。

这些问题，我也曾有过，给你分享一个「Flink 知识图谱」，毕竟深入理解每个知识点，才能解决工作中的实际问题，建议收藏👇

这张图谱出自张利兵，在 Flink 这块，他算是名副其实的 KOL了。

他是第四范式数据中台架构师，Apache Flink 社区贡献者。在大数据领域深耕 8 年了，主导过大型国有银行云计算平台产品研发和部署，以及大数据平台产品研发和实施，著有《Flink 原理、实战与性能优化》一书。

我最近刚看完他写的《Flink 核心技术与实战》视频课，很有启发。总结来说，深入剖析了 Flink Runtime 的设计与实现机制，讲解了 Flink SQL 接口的原理与操作方法，以及 Flink DataStream API 的实践原理，手把手教你构建一个完整的实时推荐数据流系统，让你彻底拿下 Flink。

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再来说说，他是怎么把 Flink 讲明白的。

我这些年学习流式计算和 Flink，总结出几个关键点：

了解数据处理过程中的基本模式，包括数据输入、处理和输出；
理解真实数据，因为流处理只是挖掘客观事实背后价值的手段，而只有真正理解数据，才能知道如何通过流计算产生价值；
深入理解 Flink 架构，例如流计算中的常见概念：有状态计算、数据一致性保障等等，这些是掌握流计算的重要前提。

这些张利兵在课程中都有一一讲解，值得一提的是：课程基于 Flink 最新 1.11.1 版本讲解，通过原理解读和实战练习，带你掌握 Flink 在实时开发过程中所涉及到的全部核心技术。

整体分为四部分：

一：Flink 基本概念。还有如何在不同的环境中安装 Flink 集群，让你对 Flink 有一个基本的认识；

二：Flink 作业的开发与实践。学习 DataStream API 和 Table ，以及 SQL 接口的使用与相应的原理解析。同时，每个章节末尾提供了对应的练习，加深你对 Flink 的掌握；

三：剖析 Flink 的核心原理。包括 Runtime 的设计与实现，常用的监控指标 Checkpoint 等等，带你了解这些指标底层的含义，以及如何在实际项目中对集群进行调优。

四：项目实战。通过一个完整的推荐项目，将所有知识点串联起来，让你真正理解和掌握 Flink。

这个视频课程一共 91 讲，全集更新完毕，口碑一级棒，我截图了一些留言可以给大家看看👇

而且张利兵也非常真负责，基本上回复了每一条用户留言，内容也很走心，光看评论区就能学到不少。

我有足够的把握，跟他学完这门课，你可以轻松解决工作中遇到的开发难题，提升流式数据处理能力，从而真正掌握 Flink。

说了那么多，先看看目录吧👇

是不是内容很丰富？反正我看完是走不动道了。

总的来说，绝对值得你一看。

最后再和大家强调一下：

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一顿饭的钱，成为一个合格的 Flink Boy ，就是这么简单。

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