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🌊 Flink 教程

Apache Flink 流处理教程：应用场景、架构、部署运维、Java 开发、常见问题与配置附录。

Java 生态 · 7 篇

  1. 01

  2. Flink 教程（一）：应用场景

    Apache Flink是一个分布式流处理框架，用于在无界和有界数据流上进行有状态计算。主要应用于实时数据管道（ETL）、事件驱动应用和流式数据分析三类场景。

  3. 02

  4. Flink 教程（二）：架构与原理

    Flink是典型的Master-Slave架构，由JobManager和TaskManager组成。核心概念包括有状态流处理、Checkpoint机制、时间语义与水位线、状态后端和窗口机制。

  5. 03

  6. Flink 教程（三）：部署与运维

    详细介绍Flink的三种部署模式（Standalone、YARN、Kubernetes）、高可用配置、内存配置、Checkpoint配置、状态后端配置和RocksDB优化配置等生产环境核心参数。

  7. 04

  8. Flink 教程（四）：Java 开发实践

    详细介绍Flink在Java中的开发实践，包括DataStream API基础、状态管理（Keyed State和Operator State）、窗口操作、时间语义和水位线、容错配置、Kafka连接器和复杂事件处理（CEP）等。

  9. 05

  10. Flink 教程（五）：核心架构与机制 FAQ

    Flink核心架构与机制总结，包含JobManager和TaskManager的Master-Slave架构、状态后端对比、Checkpoint与Savepoint机制、水位线三道防线、窗口触发机制和内存管理反压等关键知识点。

  11. 06

  12. Flink 教程（六）：生产环境配置指南

    Flink生产环境核心配置指南，包含Cluster资源配置、RocksDB配置、容错机制、内存模型和Java API配置等。详细解释TaskManager内存分配和托管内存比例配置。

  13. 07

  14. Flink 教程（七）：附录与参数速查

    Flink学习笔记附录，包含核心运行时参数、Checkpoint参数、RocksDB参数参考，以及依赖版本、生产环境常见问题FAQ等内容。