创建第一个 Flink 项目

一、运行环境介绍

Flink执行环境主要分为本地环境和集群环境，本地环境主要为了方便用户编写和调试代码使用，而集群环境则被用于正式环境中，可以借助Hadoop Yarn、k8s或Mesos等不同的资源管理器部署自己的应用。

环境依赖：

【1】JDK环境：Flink核心模块均使用 Java开发，所以运行环境需要依赖JDK，JDK版本需要保证在1.8以上。

【2】Maven编译环境：Flink的源代码目前仅支持通过 Maven进行编译，所以如果需要对源代码进行编译，或通过IDE开发Flink Application，则建议使用Maven作为项目工程编译方式。需要注意的是，Flink程序需要Maven的版本在3.0.4及以上，否则项目编译可能会出问题，建议用户根据要求进行环境的搭建。

【3】IDEA：需要安装scala插件以及scala环境等；

二、Flink项目 Scala版 DataSet 有界流

需求：同进文件文件中的单词出现的次数；

【1】创建Maven项目，pom.xml文件中配置如下依赖

   
       org.apache.flink
       flink-scala_2.12
       1.10.0
   
   
   
       org.apache.flink
       flink-streaming-scala_2.12
       1.10.0
   



   
       
       
           net.alchim31.maven
           scala-maven-plugin
           3.4.6
           
               
                   
                       
                       compile
                   
               
           
       
       
           org.apache.maven.plugins
           maven-assembly-plugin
           3.0.0
           
               
                   jar-with-dependencies
               
           
           
               
                   make-assembly
                   package
                   
                       single
                   
               
           
       
   

【2】resource目录中添加需要进行统计的文件文件及内容

【3】WordCount.java文件内容如下，需要注意隐私转换问题，需要引入scala._

 import org.apache.flink.api.scala._

/**
* @Description 批处理 word count
* @Author zhengzhaoxiang
* @Date 2020/7/12 18:55
* @Param
* @Return
*/
object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建一个批处理的执行环境
    val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    //从文件中读取数据
    var inputDateSet: DataSet[String] = env.readTextFile("E:\\Project\\flink\\src\\main\\resources\\wordcount.txt")
    //基于Dataset 做转换，首先按空格打散，然后按照 word作为key做group by
    val resultDataSet: DataSet[(String,Int)] = inputDateSet
      .flatMap(_.split(" "))//分词得到所有 word构成的数据集
      .map((_,1))//_表示当前 word 转换成一个二元组（word,count)
      .groupBy(0)//以二元组中第一个元素作为key
      .sum(1) //1表示聚合二元组的第二个元素的值

    //打印输出
    resultDataSet.print()
  }
}

【4】统计结果展示：

三、Flink项目 Scala版 DataStream 无界流

【1】StreamWordCount.java文件内容如下

package com.zzx.flink

import org.apache.flink.streaming.api.scala._

object StreamWordCount {
 def main(args: Array[String]): Unit = {
   // 创建一个流处理执行环境
   val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
   // 接受 socket 文本流
   val inputDataStream: DataStream[String] = env.socketTextStream("hadoop1",6666);
   //定义转换操作 word count
   val resultDataStream: DataStream[(String,Int)] = inputDataStream
     .flatMap(_.split(" "))//以空格分词，得到所有的 word
     .filter(_.nonEmpty)
     .map((_,1))//转换成 word count 二元组
     .keyBy(0)//按照第一个元素分组
     .sum(1)//按照第二个元素求和

   resultDataStream.print()

   //上面的只是定义了处理流程，同时定义一个名称。不会让任务结束
   env.execute("stream word count word")
 }
}

【2】我这里在Hadoop1中通过nc -lk xxx打开一个socket通信

【3】查看IDEA输出统计内容如下：输出word的顺序不是按照输入的顺序，是因为它有并行度（多线程）是并行执行的。最前面的数字是并行子任务的编号类似线程号。最大的数字其实跟你cpu核数是息息相关的。这个并行度也可以通过env.setParallelism进行设置。我们也可以给每一个任务（算子）设置不同的并行度；

【4】当我们需要将Java文件打包上传到Flink的时候，这里的host和port可以从参数中进行获取，代码修改如下：

package com.zzx.flink

import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool
import org.apache.flink.streaming.api.scala._

object StreamWordCount {
 def main(args: Array[String]): Unit = {
   // 创建一个流处理执行环境
   val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
   // 接受 socket 文本流  hostname:prot 从程序运行参数中读取
   val params: ParameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);
   val hostname: String = params.get("host");
   val port: Int = params.getInt("port");
   val inputDataStream: DataStream[String] = env.socketTextStream(hostname,port);
   //定义转换操作 word count
   val resultDataStream: DataStream[(String,Int)] = inputDataStream
     .flatMap(_.split(" "))//以空格分词，得到所有的 word
     .filter(_.nonEmpty)
     .map((_,1))//转换成 word count 二元组
     .keyBy(0)//按照第一个元素分组
     .sum(1)//按照第二个元素求和

   resultDataStream.print()

   //上面的只是定义了处理流程，同时定义一个名称。不会让任务结束
   env.execute("stream word count word")
 }
}