提到天猫双十一，一分钟破百亿的成交额，你肯定不会陌生，他的背后就是一套强大的流计算引擎在支撑，以便得到实时统计结果。面对日益增长的数据规模，以及越来越低时延的数据处理需求，流处理已成为每家公司数据平台的必备能力。
目前主流的流计算技术有 Apache Storm，Spark Streaming 和 Apache Flink，但真正能同时做到低时延、Exactly-Once 数据一致性保障及高吞吐的，只有 Flink 一个。而且，Flink 同时支持流处理和批处理，解决了用批来模拟流的技术局限性。
所以，如果你要掌握未来大数据领域前瞻性技术，Flink 就是首选。
但是，Flink 的上手门槛比较高，API 不够直观和好用，不同使用模式的体验也不尽相同。所以，要真正掌握 Flink 并没有那么简单，比如：
长期做 Hive 或 Spark 等大数据项目的开发，但不知道如何用流数据处理；
遇到 Watermark 水印概念，不知道怎样用它来处理延时数据；
离线任务完成后的一段时间，Web 端没有显示或自动消失了；
Flink 集群搭建在 Yarn 上，如何实现高可用才能确保集群运行正常，以及 Kerberos 认证如何配置。
这里分享给你一个 Flink 知识图谱，深入理解每个知识点，才能解决工作中的实际问题。
这张图谱出自张利兵，他是第四范式数据中台架构师，Apache Flink 社区贡献者。他在大数据领域深耕 7 年了，主导过大型国有银行云计算平台产品研发和部署，以及大数据平台产品研发和实施，著有《Flink 原理、实战与性能优化》一书。
最近，他推出了一门视频课《Flink 核心技术与实战》，看了课程目录和部分内容，很想推荐给你。
在课程中，他深入剖析了 Flink Runtime 的设计与实现机制，带你掌握 Flink SQL 接口的原理与操作方法，理解 Flink DataStream API 的实践原理，并构建一个完整的实时推荐数据流系统，带你彻底拿下 Flink。
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他是如何讲解 Flink 的？
通过这些年来的实战经验，学习流式计算和 Flink，有这么几个关键点：
了解数据处理过程中的基本模式，包括数据输入、处理和输出；
理解真实数据，因为流处理只是挖掘客观事实背后价值的手段，而只有真正理解数据，才能知道如何通过流计算产生价值；
深入理解 Flink 架构，例如流计算中的常见概念：有状态计算、数据一致性保障等等，这些是掌握流计算的重要前提。
当然，还有很多知识点，例如版本更新迭代带来的新知识，这些张利兵在课程中都有一一讲解。值得一提的是：课程基于 Flink 最新 1.11.1 版本讲解，通过原理解读和实战练习，带你掌握 Flink 在实时开发过程中所涉及到的全部核心技术，主要分为四部分：
首先，带你了解 Flink 基本概念，以及如何在不同的环境中安装 Flink 集群，让你对 Flink 有一个基本的认识；
接下来，重点讲解 Flink 作业的开发与实践，学习 DataStream API 和 Table ，以及 SQL 接口的使用与相应的原理解析。同时，每个章节末尾提供了对应的练习，加深你对 Flink 的掌握；
随后，深入剖析 Flink 的核心原理，包括 Runtime 的设计与实现，常用的监控指标 Checkpoint 等等，带你了解这些指标底层的含义，以及如何在实际项目中对集群进行调优。
最后，通过一个完整的推荐项目，将所有知识点串联起来，让你真正理解和掌握 Flink。
我有足够的把握，跟他学完这门课，你可以轻松解决工作中遇到的开发难题，提升流式数据处理能力，从而真正掌握 Flink。
说了那么多，先看看目录吧????
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我再给大家一并推荐个非常值得一读的专栏《Kafka核心技术与实战》。毋庸置疑，Kafka 是整个消息引擎领域的执牛耳者，也是大数据生态圈中颇为重量级的一员。Apache Kafka 活跃代码贡献者胡夕，根据他的实战经验，带你从 Kafka 入门、Kafka 的基本使用、客户端详解、Kafka 原理介绍、Kafka 运维与监控以及高级 Kafka 应用系统学习 Kafka。相信学完你一定能透彻理解 Kafka，并更好地应用。
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