Flink实战派pdf百度网盘下载地址?
本书针对Flink 1.11版本和Alink 1.2版本，采用“知识点+实例”的形式编写，包括47个基于知识点的实例和1个综合项目实例。
第1章对大数据和人工智能进行初步介绍；第2章用一个实例总览Flink的关键知识点；第3～5章介绍Flink的架构、开发基础和转换算子；第6、7、10、11章深入讲解4种开发Flink应用程序的API；第8、9章讲解操作Flink状态（计算和容错）的状态处理器API和用于处理复杂事件（异常检测、反欺诈、风险控制）的CEP库；第12章讲解Flink如何与其他外部系统集成，并实现Flink与Kafka的集成；第13章介绍机器学习的基础知识；第14章讲解机器学习框架Alink的知识和实战应用；第15章是项目实战，使用大数据和机器学习技术实现一个广告推荐系统（包含离线训练、在线训练、实时预测和在线服务）。
本书可以作为具备Java基础的开发人员、大数据领域从业人员的参考用书。阅读本书的读者不需要具备高等数学知识和人工智能的底层算法知识。
作者简介:
龙中华 10多年来一直在某一线互联网公司担任技术负责人。目前带领多个研发团队，承担系统的需求分析、架构设计、项目管理，以及技术团队管理和培训等职责。
目录:
第1章 进入大数据和人工智能世界 2
第2章 【实例1】使用Flink的4种API处理无界数据流和有界数据流 8
第3章 概览Flink 24
第4章 Flink开发基础 43
第5章 Flink的转换算子 69
第6章 使用DataSet API实现批处理 116
第7章 使用DataStream API实现流处理 130
第8章 使用状态处理器API——State Processor API 193
第9章 复杂事件处理库 204
第10章 使用Table API实现流/批统一处理 224
第11章 使用SQL实现流/批统一处理 261
第12章 集成外部系统 303
第13章 进入机器学习世界 330
第14章 流/批统一的机器学习框架（平台）Alink 343
第15章 【实例48】使用大数据和机器学习技术实现一个广告推荐系统 362
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