摘要：
原子性A：一个事务内部的所有操作都是不可分割的，这叫原子性。一致性C：事务内部的所有操作要么都成功，要么都失败。隔离性I：事务与事务之间永远不相见。持久性D：就是说数据最终是落到磁盘永久保存的。 阅读全文
摘要：
流式分析 事件时间和水印 介绍 Flink明确支持三种不同的时间概念。 事件时间：事件发生的时间，由产生（或存储）该事件的设备记录的时间 摄取时间：Flink在摄取事件时记录的时间戳。 处理时间：您的管道中的特定操作员处理事件的时间。 为了获得可重复的结果，例如，在计算某一天股票在交易的第一个小时内 阅读全文
摘要：
数据管道和ETL 对于Apache Flink来说，一个非常常见的用例是实现ETL（提取、转换、加载）管道，从一个或多个源中获取数据，进行一些转换和/或丰富，然后将结果存储在某个地方。在这一节中，我们将看看如何使用Flink的DataStream API来实现这种应用。 请注意，Flink的Tabl 阅读全文
摘要：
DataStream API介绍 本次培训的重点是广泛地介绍DataStream API，使你能够开始编写流媒体应用程序。 哪些数据可以流化？ Flink的DataStream APIs for Java和Scala将让你流式处理任何它们可以序列化的东西。Flink自己的序列化器被用于 基本类型，即 阅读全文
摘要：
学习Flink：实践培训 本次培训的目标和范围 本培训介绍了Apache Flink，包括足够的内容让你开始编写可扩展的流式ETL，分析和事件驱动的应用程序，同时省略了很多（最终重要的）细节。本书的重点是为Flink管理状态和时间的API提供直接的介绍，希望在掌握了这些基础知识后，你能更好地从更详细 阅读全文