每年的淘寶雙十一在普通人眼裡是一場購物狂歡，但是在數據開發者的眼裡，就是
大數據處理的一次年度大考。雙十一的實時數據監控，對數據處理的延遲性、吞吐量、容錯能力都有相當苛刻的要求，這背後有一個功臣就是：Flink ，（可能）是目前最好的流計算引擎。
一線大廠的技術發力點
大部分人都以為只有阿里巴巴在使用 Flink，其實字節跳動也已基本完成業務從 JStorm 到 Flink 的遷移，騰訊、百度、滴滴、華為等眾多互聯網公司也已經將 Flink 作為未來技術重要的發力點。
這些大廠對大數據人才的要求，100% 包括掌握 Flink 。可以預見在未來 1-3 年，Flink 將成為開發者進入大廠的“敲門磚”。
現在打開拉勾，隨便搜一下就可以看到 Flink 工程師的的薪資還是挺高的。
大數據人才供不應求，所以薪資水平偏高，已經是 IT 界的共識，掌握 Flink 的開發者在求職中也會有更大的議價空間。
我最開始關注 Flink 的時候，認識了一位老兵，可以說是國內第一批做 Flink 的開發者，後來基於 Flink 開發過實時計算業務應用、實時數據倉庫以及監控報警系統，在這個過程中積累了大量寶貴的生產實踐經驗。
如今，他想把這些年積累的經驗分享給你，於是在拉勾教育推出了《 42 講輕鬆通關 Flink 》的專欄。不管你是零基礎的初學者，還是曾經接觸過 Flink 技術，都能從中獲益。
找對方法才能高效學習
這位老兵叫王知無，目前在某一線互聯網公司從事數據平臺架構和研發工作，是國內第一批鑽研 Flink 的開發者，積累了大量生產實踐經驗，也帶過很多人學習 Flink。
他說你在學習 Flink 的時候，一定會遇到下面這 2 個問題：
1. 學習和實踐難
Flink 還是比較新的，所以學習資源較少，出現問題的時候，很難找到準確答案。只學理論，缺少實踐機會，而有些問題只會在大數據量、高併發條件下產生，比如數據傾斜、反壓、多流 join 等，但是這部分還是面試大廠必須掌握的。
2. 面試難
你也許用過 Flink，但面試的時候遇到「非典型但常見的業務場景」問題就懵掉，比如這三個問題，你知道如何解答嗎：
- Flink 如何實現 Exactly-once 語義？
- Flink 時間類型的分類和各自的實現原理？
- Flink 如何處理數據亂序和延遲？
如果你不能很快的回答上，就說明你對理論基礎和實戰經驗有所欠缺。
《42 講輕鬆通關 Flink 》就是為了保證你學完之後，不僅能懂得 Flink 的原理和概念，掌握生產實踐中解決問題的辦法，還能得心應手地應對大廠面試，讓你不僅精進技術，更能通過技術拿到更好的 offer ，實現薪資飛躍。
點擊文末“瞭解更多”即可查看課程《42講輕鬆通關 Flink》
課程拆解
專欄共劃分 5 部分，合計 42 篇：
入門篇：以講解 Flink 的應用場景、編程模型，以及常用 API 的原理和使用為主，藉此讓你對 Flink 技術有一個更全面的認識。
- 基礎篇：重點講解 Flink 的核心概念及其原理，比如流批一體、計算資源、State、重啟策略、並行度、窗口、時間、水印、CEP 等內容， 幫你對 Flink 設計思想、架構模型有更深刻的認識。
- 進階篇：是這個專欄的核心內容，助你拓展技術深度，深入到實際的生產環境中，探討 Flink 的高可用配置，講解排查反壓和數據傾斜、資源配置、監控作業的方法，以及如何使用 Flink 高效地去重和建設實時數據倉庫。
- 實戰篇：結合市面上應用較廣的場景設計了多個實戰項目，比如實時數據倉庫、實時大屏、錯誤日誌報警等，幫助你掌握 Flink 在不同場景中的使用，打破公司業務場景和應用的侷限性。
- 面試篇：掌握了 Flink 的理論知識和實戰應用，還不夠，還有一個關卡等你突破，那就是面試。本模塊將從基礎、進階、源碼、方案設計上，結合王知無的實踐經歷講解面試中常見的問題，幫助你提前掌握面試的要點，透過題目領會面試技巧。
課程大綱
這份目錄也是你掌握 Flink 知識學習的全過程。
如果你想成為大數據工程師、大數據架構師、數據分析師，或者任何有數據處理需求的崗位，這個專欄能幫你從入門到精通地掌握 Flink ，通過面試，拿到更好的 Offer。
懂大數據的人越來越多，入坑早的開發者大有人在，而且很多已是大數據領域的資深專家。新人入行如果想實現彎道超車，學習和掌握新技術是加速的唯一捷徑。
那麼 進步就不要猶豫，看準了就下手吧！
點擊文末“瞭解更多”即可查看課程《42講輕鬆通關 Flink》
閱讀更多 拉勾教育 的文章
