Flink 核心技术与实战
系统掌握流数据处理必杀技
张利兵  第四范式数据中台架构师,Apache Flink 贡献者
视频课
已完结·共 91 讲
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1.6w 人已学
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收藏
南山
课程很赞,特别是项目,贴合实际并且不缺设计、细节
2021-02-22
西伯利亚鼯鼠
非常感谢老师能对源码和设计带来这么好的讲解,希望可以看到这部分更多的内容,谢谢!
2020-12-04
ShawnWu
好多视频我都来回看几遍,讲的真的很好
2020-11-19
ShawnWu
我是我看过最好的flink专栏
2020-11-16
勤谦省善恩思
看过老师写的书,当时看状态管理那一章感觉比较难理解,现在看了老师的课程,感觉学到了更多,感谢老师的课程分享
2021-03-10
Geek_953f5f
感谢作者的辛勤付出!课程确实很赞!!
作者回复:谢谢
2021-04-14
Geek_20e78b
讲得特别好
作者回复:谢谢
2020-12-21
yang
看到有位同学说 对 WindowProcessFunction 做 state 保留,保留每次计算结果。 可是 WindowProcessFunction 本身是全量处理当前窗口中的元素呀,也就是到达触发条件了才一次性做全量计算。 所以,我认为应该是不能解决老师说的整合问题的。 我想,可不可以将 WindowProcessFunction 封装进 类似 ReduceFunction 这样的增量计算函数中, 从而达到以全量的计算方式计算增量的数据? 既要保证计算结果的正确性、还要保证快速。
作者回复:可以的 大部分聚合算子都是这么实现的
2020-10-17
讲师

张利兵

第四范式数据中台架构师,Apache Flink 贡献者

张利兵,第四范式数据中台架构师,Apache Flink 的贡献者,《Flink 原理、实战与性能优化》的作者。 张利兵老师在大数据领域深耕了 7 年之久,曾主导某国企银行实时风控平台的产品研发和部署,带领团队进行某轨道行业实时运维智能平台的架构与研发工作。在大数据领域拥有非常丰...查看更多
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