本书针对Flink 1.11版本和Alink 1.2版本，采用“知识点 实例”的形式编写，包括47个基于知识点的实例和1个综合项目实例。

第1章对大数据和人工智能进行初步介绍；

第2章用一个实例总览Flink的关键知识点；

第3～5章介绍Flink的架构、开发基础和转换算子；

第6、7、10、11章深入讲解4种开发Flink应用程序的API；

第8、9章讲解操作Flink状态（计算和容错）的状态处理器API和用于处理复杂事件（异常检测、反欺诈、风险控制）的CEP库；

第12章讲解Flink如何与其他外部系统集成，并实现Flink与Kafka的集成；

第13章介绍机器学习的基础知识；

第14章讲解机器学习框架Alink的知识和实战应用；

第15章是项目实战，使用大数据和机器学习技术实现一个广告推荐系统（包含离线训练、在线训练、实时预测和在线服务）。

本书可以作为具备Java基础的开发人员、大数据领域从业人员的参考用书。

阅读本书的读者不需要具备高等数学知识和人工智能的底层算法知识。

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