【Flink】5分钟从零构建第一个Flink应用
在本文中，我们将从零开始，教您如何构建第一个 Flink 应用程序。
开发环境准备
Flink 可以运行在 Linux, Max OS X, 或者是 Windows 上。为了开发 Flink 应用程序，在本地机器上需要有
Java 8.x
和
maven
环境。
如果有 Java 8 环境，运行下面的命令会输出如下版本信息：
$
java
-version
java
version
"1.8.0_65"
Java(TM)
SE Runtime Environment (
build
1
.
8
.
0
_65-
b17)Java
HotSpot(TM)
64
-
Bit
Server VM (
build
25
.
65
-
b01,
mixed mode)
如果有 maven 环境，运行下面的命令会输出如下版本信息：
$ mvn -version
Apache Maven
3.5.4
(
1
edded0938998edf8bf061f1ceb3cfdeccf443fe;
2018-06-18
T02:
33
:
14
+
08
:
00
)
Maven
home:
/Users/
wuchong
/dev/
maven
Java
version:
1.8.0
_65,
vendor:
Oracle Corporation,
runtime:
/Library/
Java
/JavaVirtualMachines/
jdk1
.8.0
_65.jdk
/Contents/
Home/jre
Default
locale:
zh_CN, platform
encoding:
UTF
-8
OS
name:"mac os x"
,
version:"10.13.6"
,
arch:"x86_64"
,
family:"mac"
另外我们推荐使用 ItelliJ IDEA （社区免费版已够用）作为 Flink 应用程序的开发 IDE。Eclipse 虽然也可以，但是 Eclipse 在 Scala 和 Java 混合型项目下会有些已知问题，所以不太推荐 Eclipse。下一章节，我们会介绍如何创建一个 Flink 工程并将其导入 ItelliJ IDEA。
创建 Maven 项目
我们将使用 Flink Maven Archetype 来创建我们的项目结构和一些初始的默认依赖。在你的工作目录下，运行如下命令来创建项目：
mvn archetype:generate
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java
-DarchetypeVersion=
1.6
.
1
-DgroupId=my-flink-project
-DartifactId=my-flink-project
-Dversion=
0
.
1
-Dpackage=myflink
-DinteractiveMode=
false
你可以编辑上面的 groupId, artifactId, package 成你喜欢的路径。使用上面的参数，Maven 将自动为你创建如下所示的项目结构：
$ tree my-flink-project
my-flink-project
├── pom.xml
└── src
└── main
├── java
│ └── myflink
│ ├── BatchJob.java
│ └── StreamingJob.java
└── resources
└── log4j.properties
我们的 pom.xml 文件已经包含了所需的 Flink 依赖，并且在 src/main/java 下有几个示例程序框架。接下来我们将开始编写第一个 Flink 程序。
编写 Flink 程序
启动 IntelliJ IDEA，选择 “Import Project”（导入项目），选择 my-flink-project 根目录下的 pom.xml。根据引导，完成项目导入。
在 src/main/java/myflink 下创建
SocketWindowWordCount.java
文件：
package
myflink;
publicclass
SocketWindowWordCount
{
publicstaticvoid
main
(String[] args)
throws
Exception
{
}
}
现在这程序还很基础，我们会一步步往里面填代码。注意下文中我们不会将 import 语句也写出来，因为 IDE 会自动将他们添加上去。在本节末尾，我会将完整的代码展示出来，如果你想跳过下面的步骤，可以直接将最后的完整代码粘到编辑器中。
Flink 程序的第一步是创建一个
StreamExecutionEnvironment
。这是一个入口类，可以用来设置参数和创建数据源以及提交任务。所以让我们把它添加到 main 函数中：
StreamExecutionEnvironment see = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
下一步我们将创建一个从本地端口号 9000 的 socket 中读取数据的数据源：
DataStream text = env.socketTextStream(
"localhost"
,
9000
,
"n"
);
这创建了一个字符串类型的
DataStream
。
DataStream
是 Flink 中做流处理的核心 API，上面定义了非常多常见的操作（如，过滤、转换、聚合、窗口、关联等）。在本示例中，我们感兴趣的是每个单词在特定时间窗口中出现的次数，比如说5秒窗口。为此，我们首先要将字符串数据解析成单词和次数（使用
Tuple2
表示），第一个字段是单词，第二个字段是次数，次数初始值都设置成了1。我们实现了一个
flatmap
来做解析的工作，因为一行数据中可能有多个单词。
DataStream> wordCounts = text
.flatMap(
new
FlatMapFunction>() {
@Override
publicvoid
flatMap
(String value, Collector> out)
{
for
(String word : value.split(
"s"
)) {
out.collect(Tuple2.of(word,
1
));}}
});
接着我们将数据流按照单词字段（即0号索引字段）做分组，这里可以简单地使用
keyBy(int index)
方法，得到一个以单词为 key 的
Tuple2
数据流。然后我们可以在流上指定想要的窗口，并根据窗口中的数据计算结果。在我们的例子中，我们想要每5秒聚合一次单词数，每个窗口都是从零开始统计的：。
DataStream> windowCounts = wordCounts
.keyBy(
0
)
.timeWindow(Time.seconds(
5
))
.sum(
1
);
第二个调用的
.timeWindow()
指定我们想要5秒的翻滚窗口（Tumble）。第三个调用为每个key每个窗口指定了
sum
聚合函数，在我们的例子中是按照次数字段（即1号索引字段）相加。得到的结果数据流，将每5秒输出一次这5秒内每个单词出现的次数。
最后一件事就是将数据流打印到控制台，并开始执行：
windowCounts.print().setParallelism(
1
);
env.execute(
"Socket Window WordCount"
);
最后的
env.execute
调用是启动实际Flink作业所必需的。所有算子操作（例如创建源、聚合、打印）只是构建了内部算子操作的图形。只有在
execute()
被调用时才会在提交到集群上或本地计算机上执行。
下面是完整的代码，部分代码经过简化（代码在
GitHub
上也能访问到）：
package
myflink;
import
org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import
org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import
org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import
org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import
org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import
org.apache.flink.util.Collector;
publicclass
SocketWindowWordCount
{
publicstaticvoid
main
(String[] args)
throws
Exception
{
// 创建 execution environment
final
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 通过连接 socket 获取输入数据，这里连接到本地9000端口，如果9000端口已被占用，请换一个端口
DataStream text = env.socketTextStream(
"localhost"
,
9000
,
"n"
);
// 解析数据，按 word 分组，开窗，聚合
DataStream> windowCounts = text
.flatMap(
new
FlatMapFunction>() {
@Override
publicvoid
flatMap
(String value, Collector> out)
{
for
(String word : value.split(
"s"
)) {
out.collect(Tuple2.of(word,
1
));
}
}
}).keyBy(
0
)
.timeWindow(Time.seconds(
5
))
.sum(
1
);
// 将结果打印到控制台，注意这里使用的是单线程打印，而非多线程
windowCounts.print().setParallelism(
1
);
env.execute(
"Socket Window WordCount"
);
}}
运行程序
要运行示例程序，首先我们在终端启动 netcat 获得输入流：
nc -lk
9000
如果是 Windows 平台，可以通过
https://nmap.org/ncat/
安装 ncat 然后运行：
ncat -lk
9000
然后直接运行
SocketWindowWordCount
的 main 方法。
只需要在 netcat 控制台输入单词，就能在
SocketWindowWordCount
的输出控制台看到每个单词的词频统计。如果想看到大于1的计数，请在5秒内反复键入相同的单词。
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