Flink是一款非常适合做流批处理的计算框架，Flink1.10.0 更是完美整合了阿里的BLink、支持了yarn模式下的跨Task资源共享，并强化了对hive的支持，下面我们通过一个简单的例子了解一下Flink的环境开发
Maven 创建项目
Flink 支持 Maven 直接构建模版项目，你在终端使用该命令：
mvn archetype:generate \
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \
-DarchetypeVersion=1.10.0
在执行的过程中它会提示你输入 groupId、artifactId、和 package 名，你按照要求输入就行，最后就可以成功创建一个项目。
进入到目录你就可以看到已经创建了项目，里面结构如下：
[root@10-9-12-255 eqxiu-flink]# tree
.
├── pom.xml
└── src
└── main
├── java
│ └── com
│ └── eqxiu
│ ├── BatchJob.java
│ └── StreamingJob.java
└── resources
└── log4j.properties
6 directories, 4 files
该项目中包含了两个类 BatchJob 和 StreamingJob，另外还有一个 log4j.properties 配置文件，然后你就可以将该项目导入到 IDEA 了。
你可以在该目录下执行 mvn clean package 就可以编译该项目，编译成功后在 target 目录下会生成一个 Job 的 Jar 包，但是这个 Job 还不能执行，因为 StreamingJob 这个类中的 main 方法里面只是简单的创建了 StreamExecutionEnvironment 环境，然后就执行 execute 方法，这在 Flink 中是不算一个可执行的 Job 的，因此如果你提交到 Flink UI 上也是会报错的。
上传 Jar：
运行报错：
Server Response Message:
Internal server error.
我们查看 Flink Job Manager 的日志可以看到：
2020-03-27 14:36:30,150 ERROR org.apache.flink.runtime.webmonitor.handlers.JarRunHandler - Unhandled exception.
org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: The main method caused an error: No operators defined in streaming topology. Cannot execute.
因为 execute 方法之前我们是需要补充我们 Job 的一些算子操作的，所以报错还是很正常的，本文下面将会提供完整代码。
IDEA 创建项目
一般我们项目可能是由多个 Job 组成，并且代码也都是在同一个工程下面进行管理，上面那种适合单个 Job 执行，但如果多人合作的时候还是得在同一个工程下面进行项目的创建，每个 Flink Job 一个 module，下面我们将来讲解下如何利用 IDEA 创建 Flink 项目。
接下来我们需要在父工程的 pom.xml 中加入如下属性（含编码、Flink 版本、JDK 版本、Scala 版本、Maven 编译版本）：
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<!--Flink 版本-->
<flink.version>1.10.0</flink.version>
<!--JDK 版本-->
<java.version>1.8</java.version>
<!--Scala 2.11 版本-->
<scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
<maven.compiler.source>${java.version}</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>${java.version}</maven.compiler.target>
</properties>
然后加入依赖：
<dependencies>
<!-- Apache Flink dependencies -->
<!-- These dependencies are provided, because they should not be packaged into the JAR file. -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<!-- Add logging framework, to produce console output when running in the IDE. -->
<!-- These dependencies are excluded from the application JAR by default. -->
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
<version>1.7.7</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>log4j</groupId>
<artifactId>log4j</artifactId>
<version>1.2.17</version>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
</dependencies>
上面依赖中 flink-java 和 flink-streaming-java 是我们 Flink 必备的核心依赖，为什么设置 scope 为 provided 呢（默认是 compile）？
是因为 Flink 其实在自己的安装目录中 lib 文件夹里的 lib/flink-dist_2.11-1.10.0.jar 已经包含了这些必备的 Jar 了，所以我们在给自己的 Flink Job 添加依赖的时候最后打成的 Jar 包可不希望又将这些重复的依赖打进去。有两个好处：
- 减小了我们打的 Flink Job Jar 包容量大小
- 不会因为打入不同版本的 Flink 核心依赖而导致类加载冲突等问题
但是问题又来了，我们需要在 IDEA 中调试运行我们的 Job，如果将 scope 设置为 provided 的话，是会报错的：
Error: A JNI error has occurred, please check your installation and try again
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/api/common/ExecutionConfig$GlobalJobParameters
at java.lang.Class.getDeclaredMethods0(Native Method)
at java.lang.Class.privateGetDeclaredMethods(Class.java:2701)
at java.lang.Class.privateGetMethodRecursive(Class.java:3048)
at java.lang.Class.getMethod0(Class.java:3018)
at java.lang.Class.getMethod(Class.java:1784)
at sun.launcher.LauncherHelper.validateMainClass(LauncherHelper.java:544)
at sun.launcher.LauncherHelper.checkAndLoadMain(LauncherHelper.java:526)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.flink.api.common.ExecutionConfig$GlobalJobParameters
at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424)
at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:338)
at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357)
... 7 more
默认 scope 为 compile 的话，本地调试的话就不会出错了。
测试发现：当 scope 为 provided 时 Jar 包才 7.5k，而为 compile 时 Jar 包就 45M 了，你要想想这才只是一个简单的 WordCount 程序呢，差别就这么大。当我们把 Flink Job 打成一个 fat Jar 时，上传到 UI 的时间就能够很明显的对比出来（Jar 包越小上传的时间越短），所以把 scope 设置为 provided 还是很有必要的。
有人就会想了，那这不是和上面有冲突了吗？假如我既想打出来的 Jar 包要小，又想能够在本地 IDEA 中进行运行和调试 Job ？这里我提供一种方法：在父工程中的 pom.xml 引入如下 profiles。
<profiles>
<profile>
<id>add-dependencies-for-IDEA</id>
<activation>
<property>
<name>idea.version</name>
</property>
</activation>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>
</dependencies>
</profile>
</profiles>
当你在 IDEA 中运行 Job 的时候，它会给你引入 flink-java、flink-streaming-java，且 scope 设置为 compile，但是你是打成 Jar 包的时候它又不起作用。如果你加了这个 profile 还是报错的话，那么可能是 IDEA 中没有识别到，你可以在 IDEA 的中查看下面两个配置确定一下（配置其中一个即可以起作用）。
1、查看 Maven 中的该 profile 是否已经默认勾选上了，如果没有勾选上，则手动勾选一下才会起作用
2、Include dependencies with "Provided" scope 是否勾选，如果未勾选，则手动勾选后才起作用
流计算 WordCount 应用程序代码
回到正题，利用 IDEA 创建好 WordCount 应用后，我们开始编写代码。
Main 类：
public class Main {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//创建流运行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.getConfig().setGlobalJobParameters(ParameterTool.fromArgs(args));
env.fromElements(WORDS)
.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
String[] splits = value.toLowerCase().split("\\W+");
for (String split : splits) {
if (split.length() > 0) {
out.collect(new Tuple2<>(split, 1));
}
}
}
})
.keyBy(0)
.reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> value1, Tuple2<String, Integer> value2) throws Exception {
return new Tuple2<>(value1.f0, value1.f1 + value1.f1);
}
})
.print();
//Streaming 程序必须加这个才能启动程序，否则不会有结果
env.execute("## word count streaming demo");
}
private static final String[] WORDS = new String[]{
"To be, or not to be,--that is the question:--",
"Whether 'tis nobler in the mind to suffer"
};
}
pom.xml 文件中引入 build 插件并且要替换成你自己项目里面的 mainClass：
<build>
<plugins>
<!-- Java Compiler -->
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.1</version>
<configuration>
<source>${java.version}</source>
<target>${java.version}</target>
</configuration>
</plugin>
<!-- 使用 maven-shade 插件创建一个包含所有必要的依赖项的 fat Jar -->
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>3.0.0</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<artifactSet>
<excludes>
<exclude>org.apache.flink:force-shading</exclude>
<exclude>com.google.code.findbugs:jsr305</exclude>
<exclude>org.slf4j:*</exclude>
<exclude>log4j:*</exclude>
</excludes>
</artifactSet>
<filters>
<filter>
<artifact>*:*</artifact>
<excludes>
<exclude>META-INF/*.SF</exclude>
<exclude>META-INF/*.DSA</exclude>
<exclude>META-INF/*.RSA</exclude>
</excludes>
</filter>
</filters>
<transformers>
<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
<!--注意：这里一定要换成你自己的 Job main 方法的启动类-->
<mainClass>com.eqxiu.StreamingJob</mainClass>
</transformer>
</transformers>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
注意：上面这个 build 插件要记得加，否则打出来的 jar 包是不完整的，提交运行会报 ClassNotFoundException，该问题是初学者很容易遇到的问题，很多人咨询过笔者这个问题。
WordCount 应用程序运行
本地 IDE 运行
编译好 WordCount 程序后，我们在 IDEA 中右键 run main 方法就可以把 Job 运行起来，结果如下图：
图中的就是将每个 word 和对应的个数一行一行打印出来，在本地 IDEA 中运行没有问题，我们接下来使用命令 mvn clean package 打包成一个 Jar (eqxiu-flink-1.0-SNAPSHOT.jar) 然后将其上传到 Flink UI 上运行一下看下效果。
UI 运行 Job
在 http://localhost:8081/#/submit 页面上传 eqxiu-flink-1.0-SNAPSHOT.jar 后，然后点击 Submit 后就可以运行了。
运行 Job 的 UI 如下：
Job 的结果在 Task Manager 的 Stdout 中：
WordCount 应用程序代码分析
我们已经将 WordCount 程序代码写好了并且也在 IDEA 中和 Flink UI 上运行了 Job，并且程序运行的结果都是正常的。
那么我们来分析一下这个 WordCount 程序代码：
1、创建好 StreamExecutionEnvironment（流程序的运行环境）
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
2、给流程序的运行环境设置全局的配置（从参数 args 获取）
env.getConfig().setGlobalJobParameters(ParameterTool.fromArgs(args));
3、构建数据源，WORDS 是个字符串数组
env.fromElements(WORDS)
4、将字符串进行分隔然后收集，组装后的数据格式是 (word、1)，1 代表 word 出现的次数为 1
flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
String[] splits = value.toLowerCase().split("\\W+");
for (String split : splits) {
if (split.length() > 0) {
out.collect(new Tuple2<>(split, 1));
}
}
}
})
5、根据 word 关键字进行分组（0 代表对第一个字段分组，也就是对 word 进行分组）
keyBy(0)
6、对单个 word 进行计数操作
reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> value1, Tuple2<String, Integer> value2) throws Exception {
return new Tuple2<>(value1.f0, value1.f1 + value2.f1);
}
})
7、打印所有的数据流，格式是 (word，count)，count 代表 word 出现的次数
print()
8、开始执行 Job
env.execute("## word count streaming demo");
易企秀工程师 Yarn
