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章节名称
Flink流处理架构与原理
课序/课时
总课时
课程性质
考试方式
授课教师
编制时间
18/2课时
80
必修/选修
闭卷/大作业
课题
流处理模型与原理
教学内容
·数据流的概念
·流处理和批处理
·流处理的原理
·流处理的模型
·流处理的优化策略
教学目的
数据流的概念
使学生理解数据流(DataStreams)在数据处理中的基本概念,包括数据的流动方式、数据流的特性(如无限性、有序性等)。教授学生数据流在不同应用场景中的表示方法和重要性,例如实时数据流在在线系统中的角色。引导学生认识到数据流在分布式处理系统中的核心地位,为后续学习流处理和批处理奠定基础。
流处理和批处理
使学生明确流处理和批处理的基本概念,理解它们之间的区别和联系。教授学生流处理和批处理在数据处理中的适用场景,例如流处理适用于实时数据分析,而批处理适用于离线数据分析。
引导学生思考如何在特定业务场景下选择合适的处理方式,培养学生的分析和决策能力。
流处理的原理
使学生深入理解流处理的工作原理,包括事件时间(EventTime)、处理时间(ProcessingTime)和摄入时间(IngestionTime)的概念。教授学生流处理中的状态管理、容错处理、时间窗口等关键技术点。引导学生通过实践掌握流处理的基本原理和关键技术,为后续的流处理模型学习和优化策略打下基础。
流处理的模型
使学生了解流处理中的常见模型,如有状态流处理(StatefulStreamProcessing)、无状态流处理(StatelessStreamProcessing)以及时间窗口模型(TimeWindowModel)等。教授学生如何根据业务需求选择合适的流处理模型,并理解不同模型在处理延迟、资源利用率等方面的特点。引导学生通过案例分析了解流处理模型在实际应用中的效果,培养学生的应用实践能力。
流处理的优化策略
使学生了解流处理中常见的性能瓶颈和优化点,如数据倾斜、资源分配不均等。教授学生流处理的优化策略,包括并行度调整、状态后端选择、时间语义优化等。引导学生通过实践应用这些优化策略,提高流处理作业的性能和稳定性。培养学生的系统调优能力和问题解决能力,使其能够在实际应用中不断优化流处理作业的性能。
教学重难点
·重点:
·数据流的概念
·流处理和批处理
·难点:
·流处理的原理
·流处理的模型
·流处理的优化策略
教学方式
·提问法
·讲授法
·引导法
·案例法
教学用具
·笔记本电脑
·window10
·IntelliJIDEA2020.1.2
·课堂极域教学平台
·VMware
·虚拟机
教学步骤
复习提问
导入本节内容。
3.精讲本节内容。
4.进行本节小结。
5.布置课后作业。
教学环节
复习提问
新课讲解
课堂答疑
课程小结
作业布置
时间分配
(分钟计算)
章节名称
Flink流处理架构与原理
课序/课时
总课时
课程性质
考试方式
授课教师
编制时间
19/2课时
80
必修/选修
闭卷/大作业
课题
Flink流处理架构
教学内容
·Flink的数据流模型
·算子
·Flink的状态管理
·Flink的容错机制
·Flink在流计算中的优化
教学目的
Flink的数据流模型
使学生理解Flink数据流模型的基本概念,包括数据流图(DataflowGraph)的构造和表示方法。教授学生如何在Flink中定义和操作数据流,包括源(Source)、转换(Transformation)和汇(Sink)等组件。引导学生理解数据流在Flink中的并行执行模型,以及如何通过并行度设置来影响数据流的处理效率。
2.算子
使学生了解Flink中不同类型的算子(Operators),包括Map、FlatMap、Filter、KeyBy、Reduce、Window等,并理解它们的作用和用法。教授学生如何根据业务需求选择合适的算子来构建数据处理流程。引导学生通过实践掌握算子的组合和嵌套使用,以实现复杂的数据处理逻辑。
3.Flink的状态管理
使学生理解Flink状态管理的概念及其在流处理中的重要性,包括状态的类型(键值状态、列表状态等)和存储方式(内存、RocksDB等)。教授学生如何在Flink中定义和使用状态,以支持有状态的计算和容错恢复。引导学生理解状态一致性模型(Exactly-Once)的原理和实现方式,并探讨其在实时数据处理中的优势。
4.Flink的容错机制
使学生了解Flink的容错机制,包括检查点(Checkpointing)和状态快照(StateSnapshots)的概念和工作原理。教授学生如何配置和使用Flink的容错机制,以确保在发生故障时能够恢复数据流的状态和计算。引导学生通过实践
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