上架刚一周多的大数据实时计算引擎 Flink 专栏收获了大量读者的赞誉和期许。 可见大家是真的很期待 Flink 专栏的内容更新。专栏交流群里的技术讨论氛围特别浓郁，某位同学遇到任何问题，不仅作者 zhisheng 会知无不言，多晚都回复，其他读者们也会尽力给出经验参考。
大家有很多问题都来自工作中遇到的那些坑，所以作者在写作之前就收集了很多贴近业务场景的实战案例，旨在读者阅读专栏后能得到一个更优化的解决方案。
作者 zhisheng 真的是有求必应，担心光群聊不能解决实际问题，除了给 demo 原型，还会根据读者的反馈准备加餐内容。
面对初来乍到的选择困难症，作者也能从自己的多年经验中给予帮助和理性的建议。
此专栏是目前市面上第一本集大量实战案例解析的 Flink 教程，不同于那些只讲原理甚至照搬官方文档的“指南”。我们的专栏交流群特别的友好，只要你抛出一个具体的问题，就会有技术人给出建议，你并不是一个人在摸黑打怪升级。
Flink 的需求很大潜力无限，尤其是在大数据这个浪潮下，它可以实现更多的需求。
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专栏内容
预备篇
介绍实时计算常见的使用场景，讲解 Flink 的特性，并且对比了 Spark Streaming、Structured Streaming 和 Storm 等大数据处理引擎，然后准备环境并通过两个 Flink 应用程序带大家上手 Flink。
基础篇
深入讲解 Flink 中 Time、Window、Watermark、Connector 原理，并有大量文章篇幅（含详细代码）讲解如何去使用这些 Connector（比如 Kafka、ElasticSearch、HBase、Redis、MySQL 等），并且会讲解使用过程中可能会遇到的坑，还教大家如何去自定义 Connector。
进阶篇
讲解 Flink 中 State、Checkpoint、Savepoint、内存管理机制、CEP、Table／SQL API、Machine Learning 、Gelly。在这篇中不仅只讲概念，还会讲解如何去使用 State、如何配置 Checkpoint、Checkpoint 的流程和如何利用 CEP 处理复杂事件。
高级篇
重点介绍 Flink 作业上线后的监控运维：如何保证高可用、如何定位和排查反压问题、如何合理的设置作业的并行度、如何保证 Exactly Once、如何处理数据倾斜问题、如何调优整个作业的执行效率、如何监控 Flink 及其作业？
实战篇
教大家如何分析实时计算场景的需求，并使用 Flink 里面的技术去实现这些需求，比如实时统计 PV／UV、实时统计商品销售额 TopK、应用 Error 日志实时告警、机器宕机告警。这些需求如何使用 Flink 实现的都会提供完整的代码供大家参考，通过这些需求你可以学到 ProcessFunction、Async I／O、广播变量等知识的使用方式。
系统案例篇
讲解大型流量下的真实案例：如何去实时处理海量日志（错误日志实时告警／日志实时 ETL／日志实时展示／日志实时搜索）、基于 Flink 的百亿数据实时去重实践（从去重的通用解决方案 --> 使用 BloomFilter 来实现去重 --> 使用 Flink 的 KeyedState 实现去重）。
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