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Flink系列-第42讲:Flink 面试-方案设计篇

Flink 的方案设计面试题目在面试中,是面试官了解我们项目的最直接的问题,它通常体现在面试者回答自己的项目整体是如何设计的?Flink 在你的项目中起到什么作用?有没有在应用过程中对 Flink 有一些定制开发等。 如何介绍自己的项目,为什么技术选型 Flink 也代表我们对于 Flink 框架的了解程度,我们本课时将介绍 Flink 典……

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Flink系列-第41讲:Flink 面试-源码篇

Flink 的源码篇包含了 Flink 的核心代码实现、Job 提交流程、数据交换、分布式快照机制、Flink SQL 的原理等考察点。你应该记得,我们在前面近 40个课时中几乎每一课时都有一定的篇幅是源码阅读,源码部分的考察是面试时十分重要的一关,如果你对 Flink 的源码有一定的研究而不仅仅停留在使用阶段,那么你的面试……

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Flink系列-第40讲:Flink 面试-进阶篇

Flink 面试进阶篇主要包含了 Flink 中的数据传输、容错机制、序列化、数据热点、反压等实际生产环境中遇到的问题等考察点。这一阶段主要考察我们对 Flink 掌握的深度,也是给面试官留下好印象的关键环节。 面试题 1:请谈谈你对 Flink Table & SQL 的了解情况?以及 TableEnvironment 这个类有什么样的作用? 这道题考察的是对 Flink Table & SQL 的掌握情况,……

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Flink系列-第39讲:Flink 面试-基础篇

到目前为止,关于 Flink 的学习我们就告一段落了,接下来我们将进入最后一个面试模块的学习。在当前大背景下,面试这一关是求职者必须要面对的,也能从侧面考察对 Flink 的掌握情况,最后一模块将结合部分实际面试中出现的问题,进行详细分析,帮助大家顺利拿到 Offer。 最后一个面试模块分为了 4 个课时: Flink 面……

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Flink系列- 第38讲:Flink 调用 CEP 实现报警功能

在上一课时中,我们详细讲解了 Flink CEP 中 Pattern 的分类,需要根据实际生产环境来选择单个模式、组合模式或者模式组。 在前面的课程中我们提到的三种典型场景下,分别根据业务需要实现了 Pattern 的定义,也可以根据自定义的 Pattern 检测到异常事件。那么接下来就需要根据检测到的异常事件发送告警,这一课将从这三种场景入手,……

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Flink系列- 第37讲:自定义 Pattern 和报警规则

在上一课时提过,PatternStream 是 Flink CEP 对模式匹配后流的抽象和定义,它把 DataStream 和 Pattern 组合到一起,并且基于 PatternStream 提供了一系列的方法,比如 select、process 等。 Flink CEP 的核心在于模式匹配,对于不同模式匹配特性的支持,往往决定相应的 CEP 框架是否能够得到广泛应用。那么 Flink CEP 对模式提供了哪……

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Flink系列-第36讲:自定义消息事件

我们在上一课时中讲了 CEP 的基本原理并且用官网的案例介绍了 CEP 的简单应用。在 Flink CEP 中存在多个比较晦涩的概念,如果你对于这些概念理解有困难,我们可以把:创建系列 Pattern,然后利用 NFACompiler 将 Pattern 进行拆分并且创建出 NFA,NFA 包含了 Pattern 中的各个状态和各个状态间转换的表达式。这整个过程我们可以把 Flink……

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Flink系列-第35讲:项目背景和 Flink CEP 简介

从这一课时开始我们将进入“Flink CEP 实时预警系统”的学习,本课时先介绍项目的背景、架构设计。 背景 我们在第 11 课时“Flink CEP 复杂事件处理”已经介绍了 Flink CEP 的原理,它是 Flink 提供的复杂事件处理库,也是 Flink 提供的一个非常亮眼的功能,当然更是 Flink 中最难以理解的部分之一。 Complex Event Processing……

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Flink系列-第34讲:Flink 和 Redi 整合以及 Redi Sink 实现

上一课时我们使用了 3 种方法进行了 PV 和 UV 的计算,分别是全窗口内存统计、使用分组和过期数据剔除、使用 BitMap / 布隆过滤器。到此为止我们已经讲了从数据清洗到水印、窗口设计,PV 和 UV 的计算,接下来需要把结果写入不同的目标库供前端查询使用。 下面我们分别讲解 Flink 和 Redis/MySQL/HBase 是如何整合实现 Flink Sink 的。 Flink Redis Sink 我们在……

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Flink系列-第33讲:Flink 计算 PV、UV 代码实现

上一课时我们学习了 Flink 消费 Kafka 数据计算 PV 和 UV 的水印和窗口设计,并且定义了窗口计算的触发器,完成了计算 PV 和 UV 前的所有准备工作。 接下来就需要计算 PV 和 UV 了。在当前业务场景下,根据 userId 进行统计,PV 需要对 userId 进行统计,而 UV 则需要对 userId 进行去重统计。 下面我们使用不同的方法来统计 PV 和 UV。 单窗口内存统……

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