徐葳

大数据专家

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专注于大数据技术研究与开发，拥有多年一线互联网大厂软件研发经验。曾主导开发海外舆情监控系统、数据采集平台、OLAP数据分析平台、数据仓库、PB级数据检索系统等。

针对大数据生态圈中的数据采集、离线数据计算、实时数据计算、海量数据查询等技术领域有一定见解。曾为移动研究院、中移在线、中国联通、中信银行、平安银行等企业多次进行大数据技术企培。

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专注于大数据技术研究与开发，拥有多年一线互联网大厂软件研发经验。曾主导开发海外舆情监控系统、数据采集平台、OLAP数据分析平台、数据仓库、PB级数据检索系统等。

针对大数据生态圈中的数据采集、离线数据计算、实时数据计算、海量数据查询等技术领域有一定见解。曾为移动研究院、中移在线、中国联通、中信银行、平安银行等企业多次进行大数据技术企培。

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讲师简介

著有《Flink入门与实战》畅销书。 专注于大数据技术研究与开发，拥有多年一线互联网大厂软件研发经验。 曾主导开发海外舆情监控系统、数据采集平台、OLAP数据分析平台、数据仓库、PB级数据检索系统等。 针对大数据生态圈中的数据采集、离线数据计算、实时数据计算、海量数据查询等技术领域有一定见解。 曾为移动研究院、中移在线、中国联通、中信银行、平安银行等企业多次进行大数据技术企培。

出版书籍

Flink入门与实战

本书旨在帮助读者从零开始快速掌握Flink的基本原理与核心功能。本书首先介绍了Flink的基本原理和安装部署，并对Flink中的一些核心API进行了详细分析。然后配套对应的案例分析，分别使用Java代码和Scala代码实现案例。最后通过两个项目演示了Flink在实际工作中的一些应用场景，帮助读者快速掌握Flink开发。

学员评价

学习 Flink 的 Transform 操作能够显著提升数据处理和流计算的能力。通过掌握 Map、FlatMap、Filter、KeyBy、Reduce 和 Window 等关键操作，你可以实现复杂的数据转换和实时分析。Flink 提供了高性能、低延迟的分布式数据处理框架，适用于大规模数据处理任务。深入理解和应用这些变换操作，有助于优化数据管道，提高系统的鲁棒性和扩展性，从而更有效地处理企业级数据流和批处理需求。

━━ 秦同学​

通过实现不同类型的Source，可以将数据从各种外部系统（如Kafka、文件系统、数据库等）引入Flink。这不仅扩展了数据处理的范围，还能根据具体需求自定义Source，满足特定场景下的数据接入要求。同时，Flink对Source的并行处理能力显著提升了数据吞吐量和处理效率，为实时流处理奠定了坚实基础。

━━ 薛同学​

学习Flink Connector让我深刻体会到数据流处理的强大和灵活性。通过接入不同的数据源和数据汇，Flink能够轻松实现实时数据处理和分析。尽管初期配置可能有些复杂，但一旦掌握其工作原理和常用模式后，可以极大提升数据处理效率。实际应用中，看到数据流实时变动带来的业务价值，成就感满满。同时，这也提醒我不断学习更新，跟上技术的发展步伐。

━━ 潘同学​

学习 Apache Flink 的 Watermark 概念让我深刻理解了如何处理流数据中的时间延迟问题。Watermark 是一种特殊的事件，用于标记流中某个时间点之前的数据已经到达，从而使系统能够进行有界计算。通过设置合适的 Watermark，可以有效地平衡延迟和准确性，提高实时数据处理的效率。这一机制在处理乱序事件时尤为重要，让我对流处理框架有了更全面的认识，并增强了实际应用中的数据可靠性。

━━ 夏同学​

状态后端（State Backend）决定了任务的状态存储方式，主要有内存状态后端、FsStateBackend和RocksDBStateBackend三种。内存状态后端适用于小规模状态数据，速度快但不持久化；FsStateBackend将状态存储在文件系统中，有较好的持久化能力；RocksDBStateBackend使用嵌入式RocksDB数据库，适合大规模状态数据且支持增量检查点。通过对比和实践不同状态后端的优缺点和使用场景，可以有效提高Flink作业的性能和可靠性。

━━ 白同学​

学习Flink状态管理让我深刻体会到其在流处理中的重要性。Flink通过状态存储和快照机制，确保了数据处理的高效性和可靠性。掌握如何使用键控状态、操作状态以及状态后端，有助于构建更强大、更健壮的数据处理应用。此外，理解一致性检查点和故障恢复策略，提高了对系统容错性的认识。总体而言，Flink的状态管理为开发实时流处理应用提供了坚实的基础，让我受益匪浅。

━━ 江同学​

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与7万+名世界级导师与本土行业专家一起，触达海内外17,000+中大型企业

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