Flink学习

要精通 Flink,需要掌握以下几个方面的知识,从基础到进阶逐步提升:


✅ 一、基础知识

  1. Flink 核心概念

    • 流处理 vs 批处理
    • DataStream / DataSet / Table API
    • Source、Transformation、Sink
    • 状态(State)、时间(Event Time / Processing Time)
  2. 编程模型

    • Flink DataStream API / Table & SQL API
    • Window(Tumbling、Sliding、Session)
    • Watermark、迟到数据处理(Late Data)

✅ 二、进阶能力

  1. 状态管理

    • Keyed State / Operator State
    • 状态后端(RocksDB、HashMap)
    • Checkpoint、Savepoint、恢复机制
  2. 时间与窗口机制

    • Event Time 处理、Watermark 策略
    • Allowed Lateness、Side Output
  3. 容错机制与一致性

    • Checkpoint 原理(Exactly-once、At-least-once)
    • 与外部系统协同一致性(如 Kafka、MySQL)
  4. 连接器与集成

    • Kafka、MySQL、HBase、Iceberg、Hive、ElasticSearch 等
    • Flink CDC(实时同步)
    • Flink SQL + Catalog 使用

✅ 三、性能优化与运维

  1. 性能调优

    • 并行度设置、反压处理
    • GC 优化、内存管理
    • 状态大小控制、窗口资源管理
  2. 部署与监控

    • Flink on YARN / Kubernetes / Standalone
    • Flink Web UI、Metrics、日志分析
    • 使用 Prometheus + Grafana 做监控

✅ 四、高级主题

  1. Flink SQL & Table API 深入

    • 动态表(Dynamic Table)
    • Lookup Join、Temporal Join
    • Catalog、视图、UDF
  2. CEP(复杂事件处理)

  • 模式匹配、事件序列识别
  • Fraud Detection、报警系统
  1. Flink 架构与源码分析(可选)
  • JobManager / TaskManager 工作机制
  • Scheduler、Checkpoint Coordinator 等模块

✅ 五、实践能力

  • 构建实时数仓(如 DWD、DWS、ADS 层)
  • 实现实时 ETL、风控、用户行为分析
  • 与 Kafka、StarRocks、Hudi 等系统打通

🎯 总结:

精通 Flink = 编程能力 + 状态管理 + 性能调优 + 实战经验


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