Flink核心技術(shù)：源碼剖析與特性開(kāi)發(fā)
定 價(jià)：109.9 元
叢書(shū)名：數(shù)據(jù)分析
- 作者：黃偉哲
- 出版時(shí)間：2022/7/1
- ISBN：9787115584472
- 出 版 社：人民郵電出版社
- 中圖法分類(lèi)：TP274
- 頁(yè)碼：414
- 紙張：
- 版次：01
- 開(kāi)本：16開(kāi)
本書(shū)主要分為兩部分。第一部分以核心概念和基本應(yīng)用為脈絡(luò)，介紹了Flink的核心特性（如檢查點(diǎn)機(jī)制、時(shí)間與窗口、shuffle機(jī)制等），部署，DataStream API、Dataset API、Table API的應(yīng)用，運(yùn)行時(shí)的原理等內(nèi)容，每一章先對(duì)概念做基本的介紹，然后基于應(yīng)用實(shí)例詳細(xì)分析Flink的設(shè)計(jì)思想和源碼實(shí)現(xiàn)。第二部分基于對(duì)原理的理解，手把手教讀者如何進(jìn)行定制化的特性開(kāi)發(fā)和性能提升，能夠讓讀者對(duì)Flink的理解有質(zhì)的飛躍。這一部分內(nèi)容來(lái)自作者大量的工作實(shí)踐，所引用例均源自企業(yè)級(jí)的真實(shí)需求，能夠解決非常復(fù)雜的現(xiàn)網(wǎng)問(wèn)題。
本書(shū)從設(shè)計(jì)思想與特性開(kāi)發(fā)兩個(gè)視角，對(duì)Flink框架進(jìn)行介紹。設(shè)計(jì)思想篇概述Flink的歷史、應(yīng)用場(chǎng)景與架構(gòu)，介紹Flink核心API的使用方式，并分模塊介紹Flink的源碼實(shí)現(xiàn)及其設(shè)計(jì)思想。特性開(kāi)發(fā)篇基于真實(shí)的企業(yè)級(jí)代碼運(yùn)行流程，針對(duì)Flink核心功能進(jìn)行特性開(kāi)發(fā)，幫助讀者解決復(fù)雜的業(yè)務(wù)難題。
黃偉哲，約翰斯·霍普金斯大學(xué)碩士，架構(gòu)師、軟件開(kāi)發(fā)工程師、咨詢師，Spark Contributor�！度斯ぶ悄芗夹g(shù)與大數(shù)據(jù)》譯者，目前就職于美團(tuán)。在開(kāi)源大數(shù)據(jù)框架的應(yīng)用與特性開(kāi)發(fā)方面有豐富的經(jīng)驗(yàn)。
第 一部分 設(shè)計(jì)思想篇
第 1章 序篇 3
1.1 Flink的誕生與發(fā)展 3
1.1.1 Stratosphere項(xiàng)目 3
1.1.2 Apache Flink的發(fā)展 4
1.2 Flink的應(yīng)用場(chǎng)景 5
1.2.1 事件驅(qū)動(dòng)型應(yīng)用 5
1.2.2 數(shù)據(jù)分析型應(yīng)用 5
1.2.3 數(shù)據(jù)管道型應(yīng)用 9
1.3 Flink的核心特性與架構(gòu) 9
1.3.1 核心特性 9
1.3.2 架構(gòu) 10
1.4 準(zhǔn)備工作 11
1.5 總結(jié) 12
第 2章 Flink編程 13
2.1 API層級(jí) 13
2.2 DataStream API 14
2.2.1 DataStream版本的
WordCount 14
2.2.2 數(shù)據(jù)源 16
2.2.3 數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換操作 16
2.2.4 數(shù)據(jù)的輸出 20
2.2.5 重分區(qū) 21
2.3 DataSet API 21
2.3.1 DataSet版本的WordCount 21
2.3.2 數(shù)據(jù)源 22
2.3.3 數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換操作 22
2.3.4 數(shù)據(jù)的輸出 24
2.3.5 重分區(qū) 25
2.4 Table API 25
2.4.1 Table API版本的WordCount 25
2.4.2 初始化執(zhí)行環(huán)境 26
2.4.3 獲取Table對(duì)象 28
2.4.4 Table API中的轉(zhuǎn)換操作及輸出 28
2.5 SQL 34
2.6 總結(jié) 34
第3章 Flink API層的實(shí)現(xiàn)原理 36
3.1 DataStream API 37
3.1.1 StreamExecutionEnvironment執(zhí)行環(huán)境 37
3.1.2 Function接口分析 42
3.1.3 StreamOperator算子分析 45
3.1.4 轉(zhuǎn)換操作分析 48
3.1.5 數(shù)據(jù)流相關(guān)類(lèi)分析 53
3.2 DataSet API 59
3.2.1 ExecutionEnvironment執(zhí)行環(huán)境 59
3.2.2 InputFormat和OutputFormat 62
3.2.3 數(shù)據(jù)集相關(guān)類(lèi)分析 63
3.3 Table API和SQL 68
3.4 總結(jié) 71
第4章 Flink的執(zhí)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(jié) 108
第5章 Flink的運(yùn)行時(shí)架構(gòu) 109
5.1 客戶端代碼的運(yùn)行 110
5.2 高可用相關(guān)組件 115
5.2.1 EmbeddedHaServices 115
5.2.2 EmbeddedLeaderService 117
5.3 派發(fā)器的初始化與啟動(dòng) 122
5.4 資源管理器的初始化與啟動(dòng) 128
5.5 TaskExecutor的初始化與啟動(dòng) 131
5.6 JobMaster的初始化與啟動(dòng) 134
5.7 總結(jié) 137
第6章 任務(wù)調(diào)度 138
6.1 調(diào)度器 138
6.1.1 調(diào)度器的基本構(gòu)成與初始化 139
6.1.2 構(gòu)造ExecutionGraph 142
6.2 調(diào)度拓?fù)洹?43
6.3 調(diào)度策略 147
6.3.1 EagerSchedulingStrategy 147
6.3.2 LazyFromSourcesSchedulingStrategy 149
6.3.3 InputDependencyConstraintChecker 152
6.4 調(diào)度過(guò)程的實(shí)現(xiàn) 157
6.4.1 開(kāi)始調(diào)度 157
6.4.2 更新任務(wù)狀態(tài) 159
6.4.3 調(diào)度或更新消費(fèi)者 163
6.5 任務(wù)的部署 163
6.6 Execution對(duì)象在調(diào)度過(guò)程中的行為 166
6.7 總結(jié) 173
第7章 任務(wù)的生命周期 174
7.1 任務(wù)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(wù)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(wù)的執(zhí)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(shí)現(xiàn)類(lèi) 219
7.3.4 StreamTask的生命周期 222
7.3.5 DataSourceTask、BatchTask和DataSinkTask 227
7.4 總結(jié) 237
第8章 數(shù)據(jù)傳輸 238
8.1 基本概念與設(shè)計(jì)思想 238
8.1.1 從邏輯執(zhí)行圖到物理執(zhí)行圖 239
8.1.2 用同一套模型應(yīng)對(duì)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(shù)據(jù)的輸出 252
8.2.1 ResultPartitionType 253
8.2.2 ResultPartitionWriter 256
8.2.3 ResultSubpartition 262
8.3 數(shù)據(jù)的讀取 265
8.3.1 ResultSubpartitionView 266
8.3.2 InputGate 269
8.3.3 InputChannel 273
8.4 反壓機(jī)制的原理 278
8.5 總結(jié) 283
第9章 時(shí)間與窗口 284
9.1 基本概念和設(shè)計(jì)思想 284
9.1.1 從批處理到流處理 284
9.1.2 數(shù)據(jù)流模型的設(shè)計(jì)思想 287
9.1.3 Flink中與窗口操作相關(guān)的核心概念 289
9.2 WindowedStream 290
9.3 窗口相關(guān)模型的實(shí)現(xiàn) 292
9.3.1 Window類(lèi) 292
9.3.2 WindowAssigner類(lèi) 293
9.3.3 Trigger類(lèi) 294
9.3.4 Evictor類(lèi) 296
9.4 WindowOperator 297
9.5 水位線 299
9.5.1 產(chǎn)生水位線 300
9.5.2 多個(gè)數(shù)據(jù)流傳來(lái)的水位 303
9.6 定時(shí)器 304
9.7 總結(jié) 307
第 10章 狀態(tài)與容錯(cuò) 308
10.1 基本概念與設(shè)計(jì)思想 308
10.1.1 狀態(tài)與容錯(cuò)的基本概念 308
10.1.2 Hadoop與Spark如何設(shè)計(jì)容錯(cuò)機(jī)制 311
10.1.3 Flink中容錯(cuò)機(jī)制的設(shè)計(jì)思想 311
10.1.4 Flink的狀態(tài)與容錯(cuò)機(jī)制的核心概念 313
10.2 狀態(tài)存儲(chǔ) 315
10.2.1 檢查點(diǎn)的觸發(fā) 316
10.2.2 柵欄的傳輸 323
10.2.3 狀態(tài)數(shù)據(jù)的更新和存儲(chǔ) 331
10.2.4 元信息的存儲(chǔ) 336
10.3 狀態(tài)恢復(fù) 341
10.3.1 元信息的讀取 342
10.3.2 狀態(tài)的重分配 344
10.3.3 狀態(tài)數(shù)據(jù)的恢復(fù) 347
10.4 狀態(tài)的重分配策略 349
10.4.1 操作符狀態(tài)的重分配 350
10.4.2 鍵控狀態(tài)的重分配 352
10.5 總結(jié) 353
第二部分 特性開(kāi)發(fā)篇
第 11章 動(dòng)態(tài)調(diào)整并行度 357
11.1 模型設(shè)計(jì) 357
11.1.1 傳統(tǒng)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(gòu)設(shè)計(jì) 360
11.1.5 使用DS2模型的注意事項(xiàng) 361
11.2 指標(biāo)收集 361
11.3 指標(biāo)管理 364
11.4 總結(jié) 366
第 12章 自適應(yīng)查詢執(zhí)行 367
12.1 Flink框架下的自適應(yīng)查詢執(zhí)行 368
12.1.1 執(zhí)行階段的劃分 368
12.1.2 優(yōu)化流程 368
12.1.3 優(yōu)化策略 370
12.2 統(tǒng)計(jì)信息的收集 373
12.3 執(zhí)行圖與調(diào)度拓?fù)涞男薷摹?74
12.4 上下游關(guān)系的建立 377
12.5 總結(jié) 378
第 13章 Flink Sort-Merge Shuffle 379
13.1 混洗機(jī)制的對(duì)比 379
13.2 Flink混洗機(jī)制 381
13.3 Blink混洗的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn) 382
13.3.1 ExternalResultPartition 383
13.3.2 PartitionMergeFileWriter 384
13.4 Blink混洗的Sort-Merge過(guò)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(xiě)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(jié) 402
第 14章 修改檢查點(diǎn)的狀態(tài) 403
14.1 狀態(tài)修改的原理 403
14.1.1 狀態(tài)元信息的讀取 404
14.1.2 狀態(tài)數(shù)據(jù)的讀取 405
14.2 狀態(tài)處理器API 407
14.2.1 數(shù)據(jù)的讀取 409
14.2.2 數(shù)據(jù)的寫(xiě)出 413
14.3 總結(jié) 414
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