Flink 从0到1实战实时风控系统[网盘分享-疏是枝条艳是花]

Flink 从0到1实战实时风控系统[网盘分享]

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Flink 核心技能实操 + 亿级数据性能调优 + Groovy 动态规则引擎实践 进阶大数据开发高手

将学到：

1. 提升架构设计思维与能力

4. 构建 Flink 核心技能体系

2. 积累亿级数据实时处理经验

5. 实践 Flink 动态规则引擎

3. 具备生产环境故障处理能力

6. 解锁Flink 生态框架整合技巧

简介：

黑灰产问题日益突出的当下，“风控”已经成为大多数公司的基础业务之一。能够设计并架构风控体系，是大数据工程师的重要竞争力。课程将基于 Flink+ Groovy 构建风控系统，以生产视角带你掌握风控体系设计的核心要素、Flink 实用技能、优化技巧、故障处理策略等高阶技能，并融合贯通运用到实际工作中，助力提升你的架构设计思维和代码实践能力，少走弯路，加速职业发展。

Apache Flink 是一个散布式流处置引擎，它可以以高效、牢靠的方式处置实时数据流。Flink 提供了许多强大的特性，其中之一就是 Checkpoint 机制。Checkpoint 机制是 Flink 中十分重要的一个机制，它能够将整个应用程序状态的快照保管到耐久化存储介质中，以便在毛病恢复时重新加载应用程序状态。

在本文中，我们将引见 Flink 的 Checkpoint 机制的根本原理和完成方式，并讨论其在实践应用中的重要性。

Checkpoint 的根本原理

在 Flink 中，Checkpoint 是将整个应用程序状态的快照保管到耐久化存储介质中的过程。Checkpoint 的根本原理是将应用程序状态划分为若干个时间距离，然后在每个时间距离完毕时将该时间距离的状态保管到耐久化存储介质中。

Checkpoint 的完成方式

Flink 的 Checkpoint 机制是经过将应用程序状态序列化并存储到耐久化存储介质中完成的。详细来说，Flink 运用了以下两种方式完成 Checkpoint：

1）基于时间的 Checkpoint

基于时间的 Checkpoint 是指将应用程序状态的快照保管到耐久化存储介质中的时间距离固定，例如每秒钟保管一次。这种方式简单易用，但可能会招致 Checkpoint 的频率过高，从而降低系统的性能。

2）基于事情的 Checkpoint

基于事情的 Checkpoint 是指将应用程序状态的快照保管到耐久化存储介质中的时间距离与事情产生的时间相关，例如每当事情产生时就保管一次。这种方式能够依据实践状况灵敏调整 Checkpoint 的频率，从而进步系统的性能。