大数据实时计算引擎 Flink 实战与性能优化

  进行内容讲解（该版本更新很大，架构功能都有更新），领跑于目前市面上常见的 Flink 1.7 版本的教学课程。

  包含大量的实战案例和代码去讲解原理，有助于读者一边学习一边敲代码，达到更快，更深刻的学习境界。目前市面上的书籍没有一点实战的内容，还只是讲解纯概念和翻译官网。

  在专栏高级篇中，根据 Flink 常见的项目问题提供了排查和解决的思维方法，并通过这一些问题探究了为何会出现这类问题。

  在实战和案例篇，围绕大厂公司的经典需求来做分析，包括架构设计、每个环节的操作、代码实现都有一一讲解。

  随着大数据的持续不断的发展，对数据的及时性要求慢慢的升高，实时场景需求也慢慢的变多，主要分下面几大类：

  为了满足这些实时场景的需求，衍生出不少计算引擎框架。现有市面上的大数据计算引擎的对比如下图所示：

  可以发现无论从 Flink 的架构设计上，还是从其功能完整性和易用性来讲都是领先的，再加上 Flink 是阿里巴巴主推的计算引擎框架，所以从去年开始就越来越火了！

  目前，阿里巴巴、腾讯、美团、华为、滴滴出行、携程、饿了么、爱奇艺、有赞、唯品会等大厂都已经将 Flink 实践于公司大型项目中，带起了一波 Flink 风潮，势必也会让 Flink 人才市场产生供不应求的招聘现象。