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以：Apache Flink

學習

30個流量和批次處理的實例

Apache Flink是一種強大的流處理技術，可提供其他功能，例如批次處理，圖形算法和機器學習。借助Flink，您可以開發需要從最新數據中獲得實際時間響應能力的應用程序，例如監視支付網關失敗或基於實時股票價格進行談判。

在這項全面的課程中，您會發現30個解決示例，涵蓋了使用Flink的流量和批處理處理。這些示例將在構建Flink應用程序方面提供實踐經驗。

課程的主要亮點：

1）API DataTream中的轉換：學習如何使用過濾器，映射，平面圖和還原以操縱流量數據。

2）多次流動操作：探索高級操作，例如聯合，cogroup，Connection，comap，結和迭代，以同時處理多個流量。

3）窗口操作：了解不同類型的窗口，例如滑動窗口，計數和會話。了解如何實現自定義窗口功能並使用基於時間的數據。

4）故障耐受性和檢查點：發現使用狀態機制和縮小檢查點管理故障耐受性的技術。

5）數據集API中的轉換：學習如何應用過濾器，映射，還原和批次處理的組減少。

6）Flink-ML機器學習：探索弗林克-ML應用實時機器學習算法的功能。

7）使用Gelly進行圖形處理：學習如何使用Flink Gelly庫來表示和處理圖表數據。

您將學到什麼：

• 使用DataStream API有效地將數據轉換為流程。
• 利用數據集API的功率進行處理。
• 應用窗口操作分析流數據。
• 使用Flink-ML實現機器學習算法。
• 使用Flink Gelly庫處理和分析圖表數據。

  踏上這項全面的課程，並獲得Apache Flink的實用技能，以進行流程和批次處理。掌握構建響應式應用程序的藝術，這些應用程序可以有效地處理真實的時間數據。