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前提条件
基本准备
批处理API实现WordCount
流处理API实现WordCount
数据源是文件
数据源是socket文本流
打包
提交到集群运行
命令行提交作业
Web UI提交作业
上传代码到gitee
前提条件
Windows安装好jdk8、Maven3、IDEA
Linux安装好Flink集群，可参考：CentOS7安装flink1.17完全分布式
基本准备
创建项目
使用IDEA创建一个新的Maven项目，项目名称，例如：flinkdemo
添加依赖
在项目的pom.xml文件中添加Flink的依赖。
1.17.1 org.apache.flink flink-streaming-java${flink.version} org.apache.flink flink-clients${flink.version}
刷新依赖
刷新依赖后，能看到相关依赖如下
刷新依赖过程需要等待一些时间来下载相关依赖。
如果依赖下载慢，可以设置阿里云仓库镜像：
1.设置maven的settings.xml
在上面一行添加阿里云仓库镜像
alimaven aliyun maven http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/ central
2.IDEA设置maven
数据准备
在工程的根目录下，新建一个data文件夹
并在data文件夹下创建文本文件words.txt
内容如下
hello world hello java hello flink
新建包
右键src/main下的java，新建Package
填写包名org.example，包名与groupId的内容一致。
批处理API实现WordCount
在org.exmaple下新建wc包及BatchWordCount类
填写wc.BatchWordCount
效果如下
BatchWordCount.java代码如下：
package org.example.wc;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.AggregateOperator;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.operators.FlatMapOperator;
import org.apache.flink.api.java.operators.UnsortedGrouping;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class BatchWordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 创建执行环境
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 2. 从文件读取数据 按行读取
DataSource lineDS = env.readTextFile("data/words.txt");
// 3. 转换数据格式
FlatMapOperator> wordAndOne = lineDS.flatMap(new FlatMapFunction>() {
@Override
public void flatMap(String line, Collector> out) throws Exception {
String[] words = line.split(" ");
for (String word : words) {
out.collect(Tuple2.of(word,1L));
}
}
});
// 4. 按照 word 进行分组
UnsortedGrouping> wordAndOneUG = wordAndOne.groupBy(0);
// 5. 分组内聚合统计
AggregateOperator> sum = wordAndOneUG.sum(1);
// 6. 打印结果
sum.print();
}
}
运行程序，查看结果
注意，以上代码的实现方式是基于DataSet API的，是批处理API。而Flink本身是流批统一的处理架构，批量的数据集本质上也是流，没有必要用两套不同的API来实现。从Flink 1.12开始，官方推荐直接使用DataStream API，在提交任务时通过将执行模式设为BATCH来进行批处理：
$ flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH BatchWordCount.jar
流处理API实现WordCount
数据源是文件
在org.example.wc包下新建Java类StreamWordCount，代码如下：
package org.example.wc;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class StreamWordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 创建流式执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 2. 读取文件
DataStreamSource lineStream = env.readTextFile("input/words.txt");
// 3. 转换、分组、求和，得到统计结果
SingleOutputStreamOperator> sum = lineStream.flatMap(new FlatMapFunction>() {
@Override
public void flatMap(String line, Collector> out) throws Exception {
String[] words = line.split(" ");
for (String word : words) {
out.collect(Tuple2.of(word, 1L));
}
}
}).keyBy(data -> data.f0)
.sum(1);
// 4. 打印
sum.print();
// 5. 执行
env.execute();
}
}
运行结果
与批处理程序BatchWordCount的区别：
-
创建执行环境的不同，流处理程序使用的是StreamExecutionEnvironment。
-
转换处理之后，得到的数据对象类型不同。
-
分组操作调用的是keyBy方法，可以传入一个匿名函数作为键选择器（KeySelector），指定当前分组的key是什么。
-
代码末尾需要调用env的execute方法，开始执行任务。
数据源是socket文本流
流处理的输入数据通常是流数据，将StreamWordCount代码中读取文件数据的readTextFile方法，替换成读取socket文本流的方法socketTextStream。
在org.example.wc包下新建Java类SocketStreamWordCount，代码如下：
package org.example.wc; import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.util.Collector; public class SocketStreamWordCount { public static void main(String[] args) throws Exception { // 1. 创建流式执行环境 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 2. 读取文本流：node2表示发送端主机名（根据实际情况修改）、7777表示端口号 DataStreamSourcelineStream = env.socketTextStream("node2", 7777); // 3. 转换、分组、求和，得到统计结果 SingleOutputStreamOperator 进入node2终端，如果没有nc命令，需要先安装nc命令，安装nc命令如下：
[hadoop@node2 ~]$ sudo yum install nc -y
开启nc监听
[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
IDEA中，运行SocketStreamWordCount程序。
往7777端口发送数据，例如发送hello world
控制台输出
继续往7777端口发送数据，例如发送hello flink
控制台输出
停止SocketStreamWordCount程序。
按Ctrl+c停止nc命令。
打包
这里的打包是将写好的程序打成jar包。
点击IDEA右侧的Maven，按住Ctrl键同时选中clean和package（第一次打包可以只选中package），点击执行打包。
打包成功后，看到如下输出信息，生成的jar包在项目的target目录下
提交到集群运行
把jar包提交到flink集群运行有两种方式：
1.通过命令行提交作业
2.通过Web UI提交作业
命令行提交作业
将jar包上传Linux
启动flink集群
[hadoop@node2 ~]$ start-cluster.sh Starting cluster. Starting standalonesession daemon on host node2. Starting taskexecutor daemon on host node2. Starting taskexecutor daemon on host node3. Starting taskexecutor daemon on host node4.
开启nc监听
[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
命令提交作业
开启另一个node2终端，使用flink run命令提交作业到flink集群
[hadoop@node2 ~]$ flink run -m node2:8081 -c org.example.wc.SocketStreamWordCount flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar
-m指定提交到的JobManager，-c指定程序入口类。
发送测试数据
在nc监听终端，往7777端口发送数据
查看结果
Web UI查看结果
浏览器访问
node2:8081
看到正在运行的作业如下
查看结果
继续发送测试数据
在nc终端继续发送数据
Web UI刷新结果
命令行查看结果
打开新的node2终端，查看结果
[hadoop@node2 ~]$ cd $FLINK_HOME/log [hadoop@node2 log]$ ls flink-hadoop-client-node2.log flink-hadoop-standalonesession-0-node2.out flink-hadoop-standalonesession-0-node2.log flink-hadoop-taskexecutor-0-node2.log flink-hadoop-standalonesession-0-node2.log.1 flink-hadoop-taskexecutor-0-node2.log.1 flink-hadoop-standalonesession-0-node2.log.2 flink-hadoop-taskexecutor-0-node2.log.2 flink-hadoop-standalonesession-0-node2.log.3 flink-hadoop-taskexecutor-0-node2.log.3 flink-hadoop-standalonesession-0-node2.log.4 flink-hadoop-taskexecutor-0-node2.log.4 flink-hadoop-standalonesession-0-node2.log.5 flink-hadoop-taskexecutor-0-node2.out [hadoop@node2 log]$ cat flink-hadoop-taskexecutor-0-node2.out (hello,1) (flink,1) (hello,2) (world,1)
取消flink作业
点击Cancel Job取消作业
停止nc监听
按Ctrl+c停止nc命令
Web UI提交作业
开启nc监听
开启nc监听发送数据
[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
Web UI提交作业
浏览器访问
node2:8081
点击Submit New Job
点击Add New
选择flink作业jar包所在路径
点击jar包名称
填写相关内容，点击Submit提交作业
Entry Class填写运行的主类，例如：org.example.wc.SocketStreamWordCount
Parallesim填写作业的并行度，例如：1
提交后，在Running Jobs里看到运行的作业
发送测试数据
往7777端口发送数据
查看结果
继续发送测试数据
刷新结果
取消作业
停止nc监听
按住Ctrl+c停止nc命令
关闭flink集群
[hadoop@node2 ~]$ stop-cluster.sh Stopping taskexecutor daemon (pid: 2283) on host node2. Stopping taskexecutor daemon (pid: 1827) on host node3. Stopping taskexecutor daemon (pid: 1829) on host node4. Stopping standalonesession daemon (pid: 1929) on host node2.
上传代码到gitee
登录gitee
https://gitee.com/
注意：如果还没有gitee账号，需要先注册；如果之前没有设置过SSH公钥，需要先设置SSH公钥。
创建仓库
提交代码
使用IDEA提交代码
提示有警告，忽略警告，继续提交
提交成功后，IDEA显示如下
刷新浏览器查看gitee界面，看到代码已上传成功
完成！enjoy it!
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