趋近智
使用Apache Kafka和Flink的实时数据管道
章节 1: 流处理架构与语义
分布式日志的发展
Lambda 与 Kappa 架构
处理保障和含义
事件时间与处理时间
动手实践：设计一个Kappa管道
章节 2: 高级 Kafka 生产者和消费者工作原理
复制协议和ISR
幂等生产者与事务
自定义分区策略
消费者组再平衡协议
动手实践：实现事务性写入
章节 3: Flink 状态管理与检查点
状态后端：HashMap 对比 RocksDB
异步屏障快照
增量检查点
状态模式演变
动手实践：使用 Savepoint 进行状态迁移
章节 4: 高级窗口与时间属性
水位线生成策略
处理延迟数据与侧输出
自定义窗口触发器和驱逐器
会话窗口与间隔分析
动手实践：制作自定义触发器
章节 5: 使用 ProcessFunction 的底层操作
ProcessFunction 结构体系
定时器服务与事件调度
广播状态模式
外部查找的异步 I/O
动手实践：动态规则评估
章节 6: 生产部署与可靠性
Avro 和 Protobuf 序列化
模式注册表集成
Kafka Connect 用于源和目标
故障恢复策略
实战：运行中的模式演进
章节 7: 性能调优与监控
识别反压
内存管理与槽位分配
优化 RocksDB 性能
Kafka 消费者滞后分析
实操：解决数据倾斜
章节 8: 实时AI与特征工程
在线特征生成
流处理中的模型服务模式
基于异步流的请求-响应机制
特征存储的整合
动手实践：实时推理管道
Kafka 消费者滞后分析
这部分内容有帮助吗？
- Apache Kafka Documentation - Consumers, The Apache Software Foundation, 2024 (The Apache Software Foundation) - 涵盖 Kafka 消费者基本知识的官方文档，包括偏移量、消费者组及其在理解延迟中的作用。
- Kafka: The Definitive Guide: Real-Time Data and Stream Processing at Scale, Neha Narkhede, Gwen Shapira, Todd Palino, 2017 (O'Reilly Media) - Apache Kafka 的综合指南，详细解释了消费者组、分区、偏移量管理以及与消费者延迟相关的性能监控和调优策略。
- Stream Processing with Apache Flink: Fundamentals, StreamSQL, and Table API, Fabian Hueske, Vasia Kalavri, 2019 (O'Reilly Media) - 关于 Apache Flink 的权威书籍，解释了其架构、状态管理、检查点机制以及这些如何影响 Flink 应用程序中实时数据处理和延迟分析。
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