Flink项目是大数据计算领域冉冉升起的一颗新星。大数据计算引擎的发展经历了几个过程，从第1代的MapReduce，到第2代基于有向无环图的Tez，第3代基于内存计算的Spark，再到第4代的Flink。因为Flink可以基于Hadoop进行开发和使用，所以Flink并不会取代Hadoop，而是和Hadoop紧密结合。
Flink主要包括DataStream API、DataSet API、Table API、SQL、Graph API和FlinkML等。现在Flink也有自己的生态圈，涉及离线数据处理、实时数据处理、SQL操作、图计算和机器学习库等。
目录
主要内容
本文共分11章，每章的主要内容如下：
第1章Flink概述；本章讲解Flink的基本原理，主要包含Flink原理及架构分析、Flink组件介绍、Flink中的流处理和批处理的对比、Flink的一些典型应用场景分析，以及Flink和其他流式计算框架的区别等。
第2章Flink快速入门；第1章针对Flink的基本原理、架构和组件进行了分析，本章开始快速实现- -个Flink的入门案例，这样可以加深对之前内容的理解。
第3章Flink的安装和部署；我们对Flink有了一一个基本的认识，并且也掌握了Flink程序的开发步骤。下 面就来看一下如何安装和部署-一个Flink集群，并在集群上真正运行Flink程序。
Flink的安装和部署主要分为本地模式和集群模式，其中本地模式只需直接解压就可以使用，不以修改任何参数，一般在做-些简单测试的时候使用。集群模式包含Standalone.Flink on Yarn等模式，适合在生产环境下面使用，且需要修改对应的配置参数。
第4章Flink常用API详解；本章主要针对Flink DataStream和DataSet的常用API进行分析和讲解，也会涉及FlinkTableAPI和Flink SQL的一.些常见操作。
第5章Flink高级功能的使用；本章主要针对Flink中的高级特性进行分析，包括Broadcast. Accumulator和DistributedCache。
第6章Flink State管理与恢复；本章主要针对Flink State(状态)进行分析，包含状态的管理和恢复，以及Flink中的任务重启策略。
第7章Flink窗口详解；本章主要针对Flink窗口(Window) 进行分析，包括Flink中提供的常见Window,以及Window的聚合操作。
第8章Flink Time详解；本章主要针对Flink Time中的Event Time、Ingestion Time、Processing Time以及Watermark进行详细讲解。
第9章Flink并行度详解；本章主要针对Flink中的并行度进行详细分析.Flink中的并行度设置分为4个层面:Operator Level(算子层面)、Execution Environment Level(执行环境层面)、Client Level(客户端层面)和System Level(系统层面)。
第10章Flink Kafka Connector详解；Flink提供了很多Connector组件，其中应用较广泛的就是Kafka了。本章我们主要针对Kafka Connector在Flink中的应用做详细的分析。
第11章Flink实战项目开发；本章主要针对Flink的一些实战应用场景进行分析，包含架构设计和代码实现。在这里主要介绍两个应用场景:一个是实时数据清洗，也称为实时ETL;另一个是实时数据报表。
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大数据技术的普及和不断的升级迭代，大大推动了智能化社会的加速实现，而与大数据相关的技术也成为了越来越基础的一项服务。 Flink 不同于其他大数据技术的诸多特性引起了越来越多从业者的关注。本文的作者在大数据领域深耕数年，有着丰富的实践经验，对MapReduce、Spark及Storm等大数据处理框架有着深入的理解。深入浅出地介绍了Flink 的一些关键技术与特性，并且结合自己的实践经验帮助读者快速上手。
Flink是目前主流的大数据实时计算框架,本文深入浅出地讲解了Flink 设计原理及实现机制，从接口使用、平台运维到案例实操都有较为详尽的讲解。本文可以作为Flink应用开发者的入门读物，也可作为Flink平台运维人员的随身手册。