近年来，流处理变得越来越流行。作为高度创新的开源流处理器，Flink拥有诸多优势，包括容错性、高吞吐、低延迟，以及同时支持流处理和批处理的能力。本文将会介绍Flink的核心设计理念、功能和用途，包括事件时间和处理时间、窗口和水印机制、检查点机制、性能测评，以及Flink如何实现批处理等。

购书链接：https://item.jd.com/12425746.html

本书是使用Spark进行大规模数据分析的实战宝典，针对Spark近年来的发展，对样例代码和所使用的资料进行了大量更新。新版Spark使用了全新的核心API，MLlib和Spark SQL两个子项目也发生了较大变化，本书为关注Spark发展趋势的读者提供了与时俱进的资料，例如Dataset和DataFrame的使用，以及与DataFrame API高度集成的Spark ML API。

购书链接：https://item.jd.com/12371964.html

本书结合案例研究讲解Spark在机器学习中的应用，并介绍如何从各种公开渠道获取用于机器学习系统的数据。内容涵盖推荐系统、回归、聚类、降维等经典机器学习算法及其实际应用。第2版新增了有关机器学习数学基础以及Spark ML Pipeline API的章节，内容更加系统、全面、与时俱进。

购书链接：https://item.jd.com/12461375.html

欢迎在本文微信订阅号（dbaplus）评论区写下#你觉得当下最火or最实用的大数据技术是什么？为什么？#，小编将从中选出评论点赞数最高的一位，以及评论最精彩的两位读者，送出本期推荐的大数据好书一本，截止时间：下周四（3月14日）中午12:00。

注：同一个月里，已获赠者将不可重复拿书。