Об этом проекте

Flink Learning — это коллекция учебных материалов, посвящённая движку потоковых вычислений Apache Flink. Проект поддерживается разработчиком zhisheng17 и направлен на помощь пользователям в освоении Flink с нуля. Основные компоненты включают: 1. Базовые руководства: охватывают введение в Flink, обзор концепций, DataStream API, Table API & SQL, использование коннекторов (Connector), мониторинг через Metrics и другие темы. 2. Практические кейсы: представлены несколько реализованных проектов, таких как подсчёт PV/UV, хранение логов в реальном времени, дедупликация миллиардов записей в реальном времени, системы мониторинга и алертинга. 3. Разбор исходного кода: глубокий анализ внутренних механизмов Flink, включая процесс запуска JobManager/TaskManager, механизм Checkpoint, управление памятью, сериализацию и реализацию различных метрик. 4. Ответы на частые вопросы: собрано множество сложных случаев из производственных сред, например, управление состоянием (state management), перекос данных (data skew), гарантии семантики Exactly-Once, интеграция с Kafka, триггеры окон и т.д. Проект предоставляет не только примеры кода, но и сопровождается детальными статьями в блогах и ссылками на специализированные колонки, являясь очень популярным справочником среди сообщества разработчиков Flink.