培训对象： 实时计算工程师、大数据开发人员、流处理应用开发者、数据平台架构师。
培训目标：
理解Flink的流批一体架构和运行原理。
掌握DataStream API进行流处理开发。
熟练使用Flink的窗口函数和状态管理。
具备Checkpoint配置和Exactly-Once语义保证能力。
培训内容介绍：
二、 Flink部署与开发环境： 搭建Flink本地集群，配置IDE开发环境，熟悉Flink命令行操作。
三、 DataStream API基础： 创建执行环境，定义Source（Socket、Kafka）、Transformation（map、filter）和Sink。
四、 时间语义与Watermark： 理解事件时间、摄入时间、处理时间的区别，设置Watermark处理乱序数据。
五、 窗口函数深度应用： 实现滚动窗口（Tumbling）、滑动窗口（Sliding）和会话窗口（Session），使用ReduceFunction和ProcessWindowFunction。
六、 状态管理与容错： 理解Keyed State和Operator State，使用ValueState、ListState维护状态数据。
七、 Checkpoint与Savepoint： 配置Checkpoint实现故障恢复，使用Savepoint进行作业升级和迁移。
八、 Exactly-Once语义保证： 理解端到端的Exactly-Once实现，配置Kafka Source和Sink的Exactly-Once语义。
九、 Table API与SQL： 使用Table API和Flink SQL进行流式查询，处理动态表的变化。
十、 Flink与Kafka集成： 配置Kafka连接器，消费和写入Kafka消息，处理JSON格式数据。
十一、 Flink性能优化： 调整并行度、缓冲区大小、状态后端（RocksDB），优化大状态作业性能。
十二、 实战项目：实时风控系统： 开发Flink实时风控应用，处理用户行为流，结合状态计算规则，实时识别风险交易。
