本文主要是讲述flink单机版的搭建及测试

前期准备jave要配置好，版本最好1,8以上

首先在官网下载需要的版本，网址在下面：
这次测试使用的是flink1.6.2，Hadoop2.7.2，scala2.11
https://flink.apache.org/downloads.html#all-stable-releases

在这里插入图片描述

下载完毕将安装包上传到linux，并安装

tar -zxvf flink-1.6.2-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz -C /usr/local/

在这里插入图片描述

为了方便这里给flink目录改个名

mv flink-1.6.2 flink

进入flink目录下输入下面命令

vim conf/flink-conf.yaml

修改第33行的jobmanager.rpc.address 改成自己的主机名

同时将masters文件内容修改成主节点主机名

# > masters
# echo "spark01" >>masters

在这里插入图片描述

单机版现在已经搭建成功

启动在flink目录下输入下面命令

# bin/start-cluster.sh

输入后可以看到如下页面

在这里插入图片描述

在用jps 看一下启动的进程，红色方框里就是jobmanager进程

在这里插入图片描述

此时到web页面查看，在网页输入
192.168.147.133:8081回车可以看到如下界面

在这里插入图片描述

nc -lk 9000

再开一个命令页2运行官方案例wordcount

./bin/flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --port 9000

在命令页1输入任意单词，再开一个命令页3来实时查看统计结果结果保存在log下的文件里

tail -f log/flink-root-taskexecutor-spark01.out

在这里插入图片描述

测试完毕结束命令页1,2,3的命令，此时在web页面也可以看到任务的执行

在这里插入图片描述

接下来我们要在idea里有scala API来实现这个wordcount并将结果输出到控制台
现在pom.xml里添加依赖包：

 <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>1.6.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
            <version>1.6.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
            <version>1.6.2</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_2.11</artifactId>
            <version>1.6.2</version>
        </dependency>

然后在idea里执行下面这段scala代码

package flinktest
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
object SocketWindowWordCount {
  def main(args: Array[String]) : Unit = {
    //设置连接的主机名和端口号
    var hostname: String = "192.168.147.133"
    var port: Int = 6666
    // 获取执行环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 获取连接数据
    val text: DataStream[String] = env.socketTextStream(hostname, port, '\n')
    // 数据处理，每5秒计算打印一次
    val windowCounts = text
      .flatMap { w => w.split("\\s") }
      .map { w => WordWithCount(w, 1) }
      .keyBy("word")
      .timeWindow(Time.seconds(5))
      .sum("count")
    // 用单个线程打印结果，而不是并行打印结果
    windowCounts.print().setParallelism(1)
    env.execute("Socket Window WordCount")
  }
  /** 记录的数据类型 */
  case class WordWithCount(word: String, count: Long)
}

在spark01命令页输入nc -lk 6666(代码里设置的端口)

在这里插入图片描述

结束进程

bin/stop-cluster.sh

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