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对于一家互联网公司来说，什么是最核心的资产呢？是产品、用户、运营，还是技术？
其实，在如今日臻成熟的互联网环境下，这些都已不再是最核心的竞争力了。以我们最熟悉的电商为例，平台产品的设计、网站搭建、技术选型、运营手段都已经有了一整套成熟的方案。我们甚至可以在GitHub上下载一套代码，就可以搭建起自己的电商网站。那么，对于一个电商企业，核心竞争力在哪里呢？
难道只有砸钱搞特价营销这一个大招了吗？
当然不是。其实，比用户更重要的资产是数据。
用户可能会快速流动，所有用户在网站上的行为都可以作为数据记录下来，收集起来进行统计分析。以往很多用户行为数据是不被重视的，而现在越来越多的公司发现，数据是一个巨大的宝藏。数据会“说话”，它可以告诉我们平台的状态、用户的组成、用户的习惯和喜好，把更深层的信息展现在我们面前，让公司的策略更加合理。
如今数据的价值被不断地发掘，大数据分析已经成为互联网公司的标配，而且很多公司已经不仅仅用来做平台统计，更是作为了精准营销、个性化服务的切入点。
大数据处理一般分为离线处理和实时处理两种方式，处理引擎在架构上会有本质的不同。如今大数据技术的应用场景对实时性的要求已经越来越高，而Flink作为新一代开源大数据流处理引擎，有着良好的实时性和容错性，在近些年引起了业内极大的兴趣和关注。由于在实时分析领域的优势，越来越多的公司开始将大数据实时项目向Flink迁移，其社区也在快速发展壮大。随着阿里内部版本Blink开源，且并入Flink 1.9版本，Flink对于离线批处理的支持也更加全面和强大，一跃成为如今最火爆的大数据处理框架。对于大数据处理，Flink毫无疑问是一门必修课。
在国内一众“大厂”的引领下，Flink的发展日新月异，每一个版本都会引入更多的新特性、甚至对底层架构进行了重大调整，截至本书成稿时，已经发布了1.13版本。遗憾的是，Flink官网资料主要是英文版，尽管内容翔实却显得庞杂无从下手，中文资料更是匮乏，已有的文章和书籍也大多是基于早期版本，无法跟上Flink的更新速度。我们希望通过本书的编写，弥补这一空白。
Flink官方提供了Java和Scala两种语言的完整API，本书选择了更加简洁的Scala语言进行代码实现，Flink版本选用目前使用比较广泛的Flink 1.13。
全书共分12章，具体内容如下：
● 第1章：Flink简介，介绍了Flink的源起、设计理念、应用和重要特性。
● 第2～4章：Flink开发应用的初步介绍。第2章以一个经典的词频统计（Word Count）需求为例，初次编写Flink代码，介绍Flink程序的基本结构。第3章介绍Flink在实际生产环境中的运用，涉及集群部署和作业提交。第4章进行总结梳理，详细讲解Flink的运行时架构和作业提交流程，对其中的一些重要概念做了详尽阐释。
● 第5章：主要介绍基本DataStream API的用法。详细讲解用来构建完整Flink程序的常用算子，包括源算子、转换算子和输出算子，其中涉及大量API的调用，均配有代码的实现。
● 第6～8章：第5章的进一步深入和拓展，主要介绍DataStream API的高级用法。其中，第6章是Flink流处理中的特色内容，引入时间语义和水位线的概念，并详细介绍了Flink中强大而灵活的窗口操作，这些是Flink能够正确处理乱序数据的基础。第7章介绍处理函数，这是Flink的底层API，可以对复杂需求自定义处理逻辑。第8章介绍多流转换操作，主要涉及分流和合流，在很多实际项目中有着广泛应用。
● 第9章：介绍状态编程，这是Flink中非常重要的内容，详细介绍Flink中状态管理机制和托管状态的具体用法，给出大量的代码实现，并引出检查点和状态后端的概念。
● 第10章：在第9章的基础上，深入讲解Flink的容错机制，包括检查点的原理和算法、状态一致性的概念，以及Flink如何保证端到端的精确一次一致性。
● 第11～12章：分别介绍Flink SQL和CEP。这是更高层级的API，调用更加方便，在实际项目中应用非常广泛。
读者可以关注“尚硅谷教育”公众号（微信号：atguigu），在聊天窗口发送关键字“Flink_Scala”，免费获取本书配套视频教程。
阅读本书需要熟悉Scala语言，第11章的学习还需要熟悉SQL查询语言，如果不具备相关的基础知识，可以在“尚硅谷教育”公众号聊天窗口发送关键字“大数据”，免费获取尚硅谷大数据全套视频教程及学习路线图，内有大数据核心基础Scala、Linux等众多技术视频和配套教辅资料。
感谢电子工业出版社的李冰编辑，是您的精心指导让本书得以付梓面世。也感谢所有为本书内容编写提供技术支持的老师们所付出的努力。
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