第一章初识flink - flink入门案列-写给小白的第一个程序

程序介绍

flink的基本编程模型就是从一个source数据源读入数据，以stream的方式加工处理，并输出sink到某个地方，我们这里依照官方推荐的Word计数作为我们的第一个flink程序，其逻辑是从网络端口读取字符串数据，识别并计数里面的单词，输出到console终端；

项目准备

在IDEA中新建一个MAVEN项目，

image.png

导入依赖的JAR

在pom. xml 中导入flink所需的依赖

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <groupId>com.cc</groupId>
    <artifactId>flink-test</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
                <configuration>
                    <source>8</source>
                    <target>8</target>
                </configuration>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>


    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>1.2.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_2.10</artifactId>
            <version>1.2.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_2.10</artifactId>
            <version>1.2.0</version>
        </dependency>

    </dependencies>
</project>

代码实现

public class WordCount {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 监听端口
        int port = 9000;

        // 端口也可以获取外部参数
        //ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);
        //port = parameterTool.getInt("port");

        // 获取flink运行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 连接本机socket的特定端口中获取输入的数据 设置分割符为 \n
        DataStreamSource<String> streamSource = env.socketTextStream("localhost", port, "\n");

        // 使用flatmap算子将读取到的数据解析 打平 转化为我们想要的数据结构<word,count=1>
        SingleOutputStreamOperator<WordWithCount> streamFlat = streamSource.flatMap(new ParseInputMessgaeOperator());

        SingleOutputStreamOperator<WordWithCount> streamResult = streamFlat
            // 针对相同的word数据进行分组
            //.keyBy("word")
            .keyBy((KeySelector<WordWithCount, String>)WordWithCount::getWord)
            // 指定一段时间生成一个聚合窗口  5s
            .timeWindow(Time.seconds(5L))
            // 将生成的窗口内的数据聚合起来（累加count）
            //.sum("count");
            .reduce((ReduceFunction<WordWithCount>)(wordWithCount, t1) -> {
                // 断定分组后的数据key是一样的
                Preconditions.checkState(wordWithCount.getWord().equals(t1.getWord()),"error");
                // 累加count
                wordWithCount.setCount(wordWithCount.getCount() + t1.getCount());
                return wordWithCount;
            });

        // 将数据输出
        streamResult.print();

        //注意：因为flink是懒加载的，所以必须调用execute方法，上面的代码才会执行
        env.execute("streaming word count");

    }
}

package model;

/**
 * Created By qiuzhi. Description: Date: 2020-06-30 Time: 5:28 PM
 *
 * @author zhanghaichao
 * @date 2020/06/30
 * 数据结构
 */
public class WordWithCount {

    private String word;
    private int count;
    public WordWithCount(){}

    public WordWithCount(String word, int count) {
        this.word = word;
        this.count = count;
    }

    public String getWord() {
        return word;
    }

    public void setWord(String word) {
        this.word = word;
    }

    public int getCount() {
        return count;
    }

    public void setCount(int count) {
        this.count = count;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "WordWithCount{" +
            "word='" + word + '\'' +
            ", count=" + count +
            '}';
    }
}

package operator;

import model.WordWithCount;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * Created By qiuzhi. Description: Date: 2020-06-30 Time: 5:26 PM
 *
 * @author zhanghaichao
 * @date 2020/06/30
 */
public class ParseInputMessgaeOperator implements FlatMapFunction<String, WordWithCount> {

    @Override
    public void flatMap(String s, Collector<WordWithCount> collector) throws Exception {
        // 参数校验
        if (s == null || s.isEmpty()) {
            return;
        }

        // 用空格分割输入
        for (String word : s.split("\\s")) {
            // 为每个输入的word生成一条记录
            WordWithCount wordWithCount = new WordWithCount(word,1);
            // 将记录下发到下游节点继续处理
            collector.collect(wordWithCount);
        }
    }
}

运行结果

使用命令启动监听本机9000端口
nc -l 9000
运行代码，有3种方式部署和运行我们的程序：
- 直接在IDE中运行main方法，会通过StreamExecutionEnvironment将任务提交到JobManager执行，在concole即可看到执行结果（为了便于调试，之后一般都会采用这种方式运行）；
- 使用maven将其打包为一个jar，之后运行jar的2中方式在之前的文章中有介绍
  启航 - flink入门案列-任务提交和运行
向本机9000端口输入一些word

image.png
窗口结束后得到输出结果

image.png

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导入依赖的JAR

代码实现

运行结果

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