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Flink核心技術(源碼剖析與特性開發) 版權信息
- ISBN：9787115584472
- 條形碼：9787115584472 ; 978-7-115-58447-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Flink核心技術(源碼剖析與特性開發) 本書特色
本書從設計思想與特性開發兩個視角，對Flink框架進行介紹。設計思想篇概述Flink的歷史、應用場景與架構，介紹Flink核心API的使用方式，并分模塊介紹Flink的源碼實現及其設計思想。特性開發篇基于真實的企業級代碼運行流程，針對Flink核心功能進行特性開發，幫助讀者解決復雜的業務難題。
Flink核心技術(源碼剖析與特性開發) 內容簡介
本書以核心概念和基本應用為脈絡，介紹Flink的核心待性（如檢查點機制、時間與窗口、混洗機制等）、任務部署、DataSream API、DataSet API.Table API的應用以及運行時原理等內容。每章先對概念進行基本介紹，然后基于應用實例詳細分析Flink的設計思想和源碼實現，逐步引領讀者掌握定制化的開發特性并提升性能，讓讀者對Flink的理解有質的飛躍，本書內容是作者多年工作實踐的總結，能夠幫助讀者實現真實的企業級需求。 本書適合想要學習Fink設計原理并希望對Fink進行定制化開發的平臺開發工程師，需要進行架構設計和技術選型的架構師與項目經理，以及計算機相關專業的學生閱讀。
Flink核心技術(源碼剖析與特性開發) 目錄
第 一部分 設計思想篇
第 1章 序篇 3
1．1 Flink的誕生與發展 3
1．1．1 Stratosphere項目 3
1．1．2 Apache Flink的發展 4
1．2 Flink的應用場景 5
1．2．1 事件驅動型應用 5
1．2．2 數據分析型應用 5
1．2．3 數據管道型應用 9
1．3 Flink的核心特性與架構 9
1．3．1 核心特性 9
1．3．2 架構 10
1．4 準備工作 11
1．5 總結 12
第 2章 Flink編程 13
2．1 API層級 13
2．2 DataStream API 14
2．2．1 DataStream版本的
WordCount 14
2．2．2 數據源 16
2．2．3 數據的轉換操作 16
2．2．4 數據的輸出 20
2．2．5 重分區 21
2．3 DataSet API 21
2．3．1 DataSet版本的WordCount 21
2．3．2 數據源 22
2．3．3 數據的轉換操作 22
2．3．4 數據的輸出 24
2．3．5 重分區 25
2．4 Table API 25
2．4．1 Table API版本的WordCount 25
2．4．2 初始化執行環境 26
2．4．3 獲取Table對象 28
2．4．4 Table API中的轉換操作及輸出 28
2．5 SQL 34
2．6 總結 34
第3章 Flink API層的實現原理 36
3．1 DataStream API 37
3．1．1 StreamExecutionEnvironment執行環境 37
3．1．2 Function接口分析 42
3．1．3 StreamOperator算子分析 45
3．1．4 轉換操作分析 48
3．1．5 數據流相關類分析 53
3．2 DataSet API 59
3．2．1 ExecutionEnvironment執行環境 59
3．2．2 InputFormat和OutputFormat 62
3．2．3 數據集相關類分析 63
3．3 Table API和SQL 68
3．4 總結 71
第4章 Flink的執行圖 72
4．1 StreamGraph的生成 73
4．1．1 StreamGraphGenerator分析 73
4．1．2 StreamGraph分析 77
4．1．3 StreamNode和StreamEdge 80
4．2 Plan的生成 81
4．2．1 OperatorTranslation分析 82
4．2．2 Plan分析 84
4．3 從StreamGraph到JobGraph 85
4．3．1 StreamingJobGraphGenerator分析 87
4．3．2 JobGraph分析 93
4．3．3 JobVertex、JobEdge和IntermediateDataSet 94
4．4 從Plan到JobGraph 95
4．5 從JobGraph到ExecutionGraph 96
4．5．1 ExecutionGraphBuilder分析 98
4．5．2 ExecutionGraph分析 99
4．5．3 ExecutionJobVertex、ExecutionVertex和Execution分析 102
4．5．4 IntermediateResult、IntermediateResultPartition和ExecutionEdge 106
4．6 總結 108
第5章 Flink的運行時架構 109
5．1 客戶端代碼的運行 110
5．2 高可用相關組件 115
5．2．1 EmbeddedHaServices 115
5．2．2 EmbeddedLeaderService 117
5．3 派發器的初始化與啟動 122
5．4 資源管理器的初始化與啟動 128
5．5 TaskExecutor的初始化與啟動 131
5．6 JobMaster的初始化與啟動 134
5．7 總結 137
第6章 任務調度 138
6．1 調度器 138
6．1．1 調度器的基本構成與初始化 139
6．1．2 構造ExecutionGraph 142
6．2 調度拓撲 143
6．3 調度策略 147
6．3．1 EagerSchedulingStrategy 147
6．3．2 LazyFromSourcesSchedulingStrategy 149
6．3．3 InputDependencyConstraintChecker 152
6．4 調度過程的實現 157
6．4．1 開始調度 157
6．4．2 更新任務狀態 159
6．4．3 調度或更新消費者 163
6．5 任務的部署 163
6．6 Execution對象在調度過程中的行為 166
6．7 總結 173
第7章 任務的生命周期 174
7．1 任務的提交 174
7．1．1 TaskDeploymentDescriptor 176
7．1．2 ResultPartitionDeployment Descriptor 178
7．1．3 InputGateDeployment Descriptor 180
7．1．4 ShuffleDescriptor 181
7．1．5 ProducerDescriptor和PartitionDescriptor 185
7．1．6 TaskDeploymentDescriptor的提交 188
7．2 任務的初始化 189
7．2．1 Task的初始化 189
7．2．2 ResultPartition的初始化 191
7．2．3 InputGate的初始化 194
7．3 任務的執行 197
7．3．1 StreamTask的初始化 202
7．3．2 StreamTask中的重要概念 204
7．3．3 StreamTask的實現類 219
7．3．4 StreamTask的生命周期 222
7．3．5 DataSourceTask、BatchTask和DataSinkTask 227
7．4 總結 237
第8章 數據傳輸 238
8．1 基本概念與設計思想 238
8．1．1 從邏輯執行圖到物理執行圖 239
8．1．2 用同一套模型應對批處理和流處理 242
8．1．3 混洗 242
8．1．4 流量控制 245
8．2 數據的輸出 252
8．2．1 ResultPartitionType 253
8．2．2 ResultPartitionWriter 256
8．2．3 ResultSubpartition 262
8．3 數據的讀取 265
8．3．1 ResultSubpartitionView 266
8．3．2 InputGate 269
8．3．3 InputChannel 273
8．4 反壓機制的原理 278
8．5 總結 283
第9章 時間與窗口 284
9．1 基本概念和設計思想 284
9．1．1 從批處理到流處理 284
9．1．2 數據流模型的設計思想 287
9．1．3 Flink中與窗口操作相關的核心概念 289
9．2 WindowedStream 290
9．3 窗口相關模型的實現 292
9．3．1 Window類 292
9．3．2 WindowAssigner類 293
9．3．3 Trigger類 294
9．3．4 Evictor類 296
9．4 WindowOperator 297
9．5 水位線 299
9．5．1 產生水位線 300
9．5．2 多個數據流傳來的水位 303
9．6 定時器 304
9．7 總結 307
第 10章 狀態與容錯 308
10．1 基本概念與設計思想 308
10．1．1 狀態與容錯的基本概念 308
10．1．2 Hadoop與Spark如何設計容錯機制 311
10．1．3 Flink中容錯機制的設計思想 311
10．1．4 Flink的狀態與容錯機制的核心概念 313
10．2 狀態存儲 315
10．2．1 檢查點的觸發 316
10．2．2 柵欄的傳輸 323
10．2．3 狀態數據的更新和存儲 331
10．2．4 元信息的存儲 336
10．3 狀態恢復 341
10．3．1 元信息的讀取 342
10．3．2 狀態的重分配 344
10．3．3 狀態數據的恢復 347
10．4 狀態的重分配策略 349
10．4．1 操作符狀態的重分配 350
10．4．2 鍵控狀態的重分配 352
10．5 總結 353
第二部分 特性開發篇
第 11章 動態調整并行度 357
11．1 模型設計 357
11．1．1 傳統模型的局限 357
11．1．2 DS2模型的核心概念 358
11．1．3 算法原理 359
11．1．4 架構設計 360
11．1．5 使用DS2模型的注意事項 361
11．2 指標收集 361
11．3 指標管理 364
11．4 總結 366
第 12章 自適應查詢執行 367
12．1 Flink框架下的自適應查詢執行 368
12．1．1 執行階段的劃分 368
12．1．2 優化流程 368
12．1．3 優化策略 370
12．2 統計信息的收集 373
12．3 執行圖與調度拓撲的修改 374
12．4 上下游關系的建立 377
12．5 總結 378
第 13章 Flink Sort-Merge Shuffle 379
13．1 混洗機制的對比 379
13．2 Flink混洗機制 381
13．3 Blink混洗的數據流轉 382
13．3．1 ExternalResultPartition 383
13．3．2 PartitionMergeFileWriter 384
13．4 Blink混洗的Sort-Merge過程 386
13．4．1 PushedUnilateralSort Merger 387
13．4．2 NormalizedKeySorter 390
13．4．3 排序線程 393
13．4．4 溢寫線程 393
13．4．5 合并線程 395
13．5 文件的讀取和元信息管理 398
13．5．1 ExternalBlockResultPartition Manager 398
13．5．2 ExternalBlockResultPartition Meta 399
13．5．3 ExternalBlockSubpartition View 400
13．6 總結 402
第 14章 修改檢查點的狀態 403
14．1 狀態修改的原理 403
14．1．1 狀態元信息的讀取 404
14．1．2 狀態數據的讀取 405
14．2 狀態處理器API 407
14．2．1 數據的讀取 409
14．2．2 數據的寫出 413
14．3 總結 414
第 1章 序篇 3
1．1 Flink的誕生與發展 3
1．1．1 Stratosphere項目 3
1．1．2 Apache Flink的發展 4
1．2 Flink的應用場景 5
1．2．1 事件驅動型應用 5
1．2．2 數據分析型應用 5
1．2．3 數據管道型應用 9
1．3 Flink的核心特性與架構 9
1．3．1 核心特性 9
1．3．2 架構 10
1．4 準備工作 11
1．5 總結 12
第 2章 Flink編程 13
2．1 API層級 13
2．2 DataStream API 14
2．2．1 DataStream版本的
WordCount 14
2．2．2 數據源 16
2．2．3 數據的轉換操作 16
2．2．4 數據的輸出 20
2．2．5 重分區 21
2．3 DataSet API 21
2．3．1 DataSet版本的WordCount 21
2．3．2 數據源 22
2．3．3 數據的轉換操作 22
2．3．4 數據的輸出 24
2．3．5 重分區 25
2．4 Table API 25
2．4．1 Table API版本的WordCount 25
2．4．2 初始化執行環境 26
2．4．3 獲取Table對象 28
2．4．4 Table API中的轉換操作及輸出 28
2．5 SQL 34
2．6 總結 34
第3章 Flink API層的實現原理 36
3．1 DataStream API 37
3．1．1 StreamExecutionEnvironment執行環境 37
3．1．2 Function接口分析 42
3．1．3 StreamOperator算子分析 45
3．1．4 轉換操作分析 48
3．1．5 數據流相關類分析 53
3．2 DataSet API 59
3．2．1 ExecutionEnvironment執行環境 59
3．2．2 InputFormat和OutputFormat 62
3．2．3 數據集相關類分析 63
3．3 Table API和SQL 68
3．4 總結 71
第4章 Flink的執行圖 72
4．1 StreamGraph的生成 73
4．1．1 StreamGraphGenerator分析 73
4．1．2 StreamGraph分析 77
4．1．3 StreamNode和StreamEdge 80
4．2 Plan的生成 81
4．2．1 OperatorTranslation分析 82
4．2．2 Plan分析 84
4．3 從StreamGraph到JobGraph 85
4．3．1 StreamingJobGraphGenerator分析 87
4．3．2 JobGraph分析 93
4．3．3 JobVertex、JobEdge和IntermediateDataSet 94
4．4 從Plan到JobGraph 95
4．5 從JobGraph到ExecutionGraph 96
4．5．1 ExecutionGraphBuilder分析 98
4．5．2 ExecutionGraph分析 99
4．5．3 ExecutionJobVertex、ExecutionVertex和Execution分析 102
4．5．4 IntermediateResult、IntermediateResultPartition和ExecutionEdge 106
4．6 總結 108
第5章 Flink的運行時架構 109
5．1 客戶端代碼的運行 110
5．2 高可用相關組件 115
5．2．1 EmbeddedHaServices 115
5．2．2 EmbeddedLeaderService 117
5．3 派發器的初始化與啟動 122
5．4 資源管理器的初始化與啟動 128
5．5 TaskExecutor的初始化與啟動 131
5．6 JobMaster的初始化與啟動 134
5．7 總結 137
第6章 任務調度 138
6．1 調度器 138
6．1．1 調度器的基本構成與初始化 139
6．1．2 構造ExecutionGraph 142
6．2 調度拓撲 143
6．3 調度策略 147
6．3．1 EagerSchedulingStrategy 147
6．3．2 LazyFromSourcesSchedulingStrategy 149
6．3．3 InputDependencyConstraintChecker 152
6．4 調度過程的實現 157
6．4．1 開始調度 157
6．4．2 更新任務狀態 159
6．4．3 調度或更新消費者 163
6．5 任務的部署 163
6．6 Execution對象在調度過程中的行為 166
6．7 總結 173
第7章 任務的生命周期 174
7．1 任務的提交 174
7．1．1 TaskDeploymentDescriptor 176
7．1．2 ResultPartitionDeployment Descriptor 178
7．1．3 InputGateDeployment Descriptor 180
7．1．4 ShuffleDescriptor 181
7．1．5 ProducerDescriptor和PartitionDescriptor 185
7．1．6 TaskDeploymentDescriptor的提交 188
7．2 任務的初始化 189
7．2．1 Task的初始化 189
7．2．2 ResultPartition的初始化 191
7．2．3 InputGate的初始化 194
7．3 任務的執行 197
7．3．1 StreamTask的初始化 202
7．3．2 StreamTask中的重要概念 204
7．3．3 StreamTask的實現類 219
7．3．4 StreamTask的生命周期 222
7．3．5 DataSourceTask、BatchTask和DataSinkTask 227
7．4 總結 237
第8章 數據傳輸 238
8．1 基本概念與設計思想 238
8．1．1 從邏輯執行圖到物理執行圖 239
8．1．2 用同一套模型應對批處理和流處理 242
8．1．3 混洗 242
8．1．4 流量控制 245
8．2 數據的輸出 252
8．2．1 ResultPartitionType 253
8．2．2 ResultPartitionWriter 256
8．2．3 ResultSubpartition 262
8．3 數據的讀取 265
8．3．1 ResultSubpartitionView 266
8．3．2 InputGate 269
8．3．3 InputChannel 273
8．4 反壓機制的原理 278
8．5 總結 283
第9章 時間與窗口 284
9．1 基本概念和設計思想 284
9．1．1 從批處理到流處理 284
9．1．2 數據流模型的設計思想 287
9．1．3 Flink中與窗口操作相關的核心概念 289
9．2 WindowedStream 290
9．3 窗口相關模型的實現 292
9．3．1 Window類 292
9．3．2 WindowAssigner類 293
9．3．3 Trigger類 294
9．3．4 Evictor類 296
9．4 WindowOperator 297
9．5 水位線 299
9．5．1 產生水位線 300
9．5．2 多個數據流傳來的水位 303
9．6 定時器 304
9．7 總結 307
第 10章 狀態與容錯 308
10．1 基本概念與設計思想 308
10．1．1 狀態與容錯的基本概念 308
10．1．2 Hadoop與Spark如何設計容錯機制 311
10．1．3 Flink中容錯機制的設計思想 311
10．1．4 Flink的狀態與容錯機制的核心概念 313
10．2 狀態存儲 315
10．2．1 檢查點的觸發 316
10．2．2 柵欄的傳輸 323
10．2．3 狀態數據的更新和存儲 331
10．2．4 元信息的存儲 336
10．3 狀態恢復 341
10．3．1 元信息的讀取 342
10．3．2 狀態的重分配 344
10．3．3 狀態數據的恢復 347
10．4 狀態的重分配策略 349
10．4．1 操作符狀態的重分配 350
10．4．2 鍵控狀態的重分配 352
10．5 總結 353
第二部分 特性開發篇
第 11章 動態調整并行度 357
11．1 模型設計 357
11．1．1 傳統模型的局限 357
11．1．2 DS2模型的核心概念 358
11．1．3 算法原理 359
11．1．4 架構設計 360
11．1．5 使用DS2模型的注意事項 361
11．2 指標收集 361
11．3 指標管理 364
11．4 總結 366
第 12章 自適應查詢執行 367
12．1 Flink框架下的自適應查詢執行 368
12．1．1 執行階段的劃分 368
12．1．2 優化流程 368
12．1．3 優化策略 370
12．2 統計信息的收集 373
12．3 執行圖與調度拓撲的修改 374
12．4 上下游關系的建立 377
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第 13章 Flink Sort-Merge Shuffle 379
13．1 混洗機制的對比 379
13．2 Flink混洗機制 381
13．3 Blink混洗的數據流轉 382
13．3．1 ExternalResultPartition 383
13．3．2 PartitionMergeFileWriter 384
13．4 Blink混洗的Sort-Merge過程 386
13．4．1 PushedUnilateralSort Merger 387
13．4．2 NormalizedKeySorter 390
13．4．3 排序線程 393
13．4．4 溢寫線程 393
13．4．5 合并線程 395
13．5 文件的讀取和元信息管理 398
13．5．1 ExternalBlockResultPartition Manager 398
13．5．2 ExternalBlockResultPartition Meta 399
13．5．3 ExternalBlockSubpartition View 400
13．6 總結 402
第 14章 修改檢查點的狀態 403
14．1 狀態修改的原理 403
14．1．1 狀態元信息的讀取 404
14．1．2 狀態數據的讀取 405
14．2 狀態處理器API 407
14．2．1 數據的讀取 409
14．2．2 數據的寫出 413
14．3 總結 414
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Flink核心技術(源碼剖析與特性開發) 作者簡介
黃偉哲，約翰斯·霍普金斯大學碩士，架構師、軟件開發工程師、咨詢師，Spark Contributor。《人工智能技術與大數據》譯者，目前就職于美團。在開源大數據框架的應用與特性開發方面有豐富的經驗。
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