一、Flink快速上手

1.1、环境准备

1.2 创建项目

1.3 编写代码

1.3.1 批处理

1.3.2 流处理

1.4 本章总结

一、Flink快速上手

对 Flink 有了基本的了解后，接下来就要理论联系实际，真正上手写代码了。Flink 底层是以 Java 编写的，并为开发人员同时提供了完整的 Java 和 Scala API。在本书中，代码示例将全部用 Java 实现；而在具体项目应用中，可以根据需要选择合适语言的 API 进行开发。

在这一章，我们将会以大家最熟悉的 IntelliJ IDEA 作为开发工具，用实际项目中最常见的

Maven 作为包管理工具，在开发环境中编写一个简单的 Flink 项目，实现零基础快速上手。

1.1、环境准备

1.2 创建项目

在准备好所有的开发环境之后，我们就可以开始开发自己的第一个 Flink 程序了。首先我们要做的，就是在 IDEA 中搭建一个 Flink 项目的骨架。我们会使用 Java 项目中常见的 Maven

来进行依赖管理。

1. 创建工程

2. 添加项目依赖

<properties> <flink.version>1.13.0</flink.version> <java.version>1.8</java.version> <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version> <slf4j.version>1.7.30</slf4j.version> 
</properties> <dependencies> 
<!-- 引入 Flink 相关依赖--> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> 
21 <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId> <version>${flink.version}</version> 
</dependency> 
<!-- 引入日志管理相关依赖--> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-api</artifactId> <version>${slf4j.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.slf4j</groupId> <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId> <version>${slf4j.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId> <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId> <version>2.14.0</version> 
</dependency> 
</dependencies>

3、配置日志管理

在目录 src/main/resources 下添加文件:log4j.properties，内容配置如下：

log4j.rootLogger=error, stdout 
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender 
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout 
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%-4r [%t] %-5p %c %x - %m%n

1.3 编写代码

搭好项目框架，接下来就是我们的核心工作——往里面填充代码。我们会用一个最简单的示例来说明 Flink 代码怎样编写：统计一段文字中，每个单词出现的频次。这就是传说中的

WordCount 程序——它是大数据领域非常经典的入门案例，地位等同于初学编程语言时的

Hello World。

我们的源码位于 src/main/java 目录下。首先新建一个包，命名为 com.atguigu.wc，在这个包下我们将编写 Flink 入门的 WordCount 程序。

我们已经知道，尽管 Flink 自身的定位是流式处理引擎，但它同样拥有批处理的能力。所以接下来，我们会针对不同的处理模式、不同的输入数据形式，分别讲述 WordCount 代码的实现。

1.3.1 批处理

对于批处理而言，输入的应该是收集好的数据集。这里我们可以将要统计的文字，写入一个文本文档，然后读取这个文件处理数据就可以了。

（1）在工程根目录下新建一个 input 文件夹，并在下面创建文本文件 words.txt

（2）在 words.txt 中输入一些文字，例如：

hello world 
hello flink 
hello java

（3）在 com.atguigu.chapter02 包下新建 Java 类 BatchWordCount，在静态 main 方法中编写测试代码。

我们进行单词频次统计的基本思路是：先逐行读入文件数据，然后将每一行文字拆分成单词；接着按照单词分组，统计每组数据的个数，就是对应单词的频次。

具体代码实现如下：

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types; 
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(存储的元素就是每行的文本) DataSource<String> lineDS = env.readTextFile("input/words.txt"); // 3. 转换数据格式 FlatMapOperator<String, Tuple2<String, Long>> wordAndOne = lineDS .flatMap((String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) -> { String[] words = line.split(" "); for (String word : words) { out.collect(Tuple2.of(word, 1L)); 
23 } }) .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG)); //当 Lambda 表达式
使用 Java 泛型的时候, 由于泛型擦除的存在, 需要显示的声明类型信息 // 4. 按照 word 进行分组 UnsortedGrouping<Tuple2<String, Long>> wordAndOneUG = 
wordAndOne.groupBy(0); // 5. 分组内聚合统计 AggregateOperator<Tuple2<String, Long>> sum = wordAndOneUG.sum(1); // 6. 打印结果 sum.print(); } 
}

flatMap方法可以映射成流，这里是将每一行的String类型转换为一个二元组，而这里的二元组使用Collector接口去收集Tuple2<String类型，Long类型>这个二元组，->后面的内容就是对映射的具体要求实现，这里是进行了word的sum求和（这里的1L是长整型1）。上述说明就是对类型转换包装成二元组的过程

需要注意的是，这种代码的实现方式，是基于 DataSet API 的，也就是我们对数据的处理转换，是看作数据集来进行操作的。事实上 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。所以从 Flink 1.12 开始，官方推荐的做法是直接使用 DataStream API，在提交任务时通过将执行模式设为 BATCH 来进行批处理：

$ bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH BatchWordCount.jar

这样，DataSet API 就已经处于“软弃用”（soft deprecated）的状态，在实际应用中我们只要维护一套 DataStream API 就可以了。这里只是为了方便大家理解，我们依然用 DataSet API

做了批处理的实现

1.3.2 流处理

1. 读取文件

我们同样试图读取文档 words.txt 中的数据，并统计每个单词出现的频次。这是一个“有界流”的处理，整体思路与之前的批处理非常类似，代码模式也基本一致。

（1）在 com.atguigu.wc 包下新建 Java 类 BoundedStreamWordCount，在静态 main 方法中编写测试代码。具体代码实现如下：

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.KeyedStream; 
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator; 
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; 
import org.apache.flink.util.Collector; import java.util.Arrays; public class BoundedStreamWordCount { 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 
25 DataStreamSource<String> lineDSS = env.readTextFile("input/words.txt"); // 3. 转换数据格式 SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> wordAndOne = lineDSS .flatMap((String line, Collector<String> words) -> { Arrays.stream(line.split(" ")).forEach(words::collect); }) .returns(Types.STRING) .map(word -> Tuple2.of(word, 1L)) .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG)); // 4. 分组 KeyedStream<Tuple2<String, Long>, String> wordAndOneKS = wordAndOne .keyBy(t -> t.f0); // 5. 求和 SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> result = wordAndOneKS .sum(1); // 6. 打印 result.print(); // 7. 执行 env.execute(); } 
}

我们可以先做个简单的解释。Flink 是一个分布式处理引擎，所以我们的程序应该也是分布式运行的。在开发环境里，会通过多线程来模拟 Flink 集群运行。所以这里结果前的数字，其实就指示了本地执行的不同线程，对应着 Flink 运行时不同的并行资源。这样第一个乱序的问题也就解决了：既然是并行执行，不同线程的输出结果，自然也就无法保持输入的顺序了。

另外需要说明，这里显示的编号为 1~4，是由于运行电脑的 CPU 是 4 核，所以默认模拟的并行线程有 4 个。这段代码不同的运行环境，得到的结果会是不同的。关于 Flink 程序并行执行的数量，可以通过设定“并行度”（Parallelism）来进行配置，我们会在后续章节详细讲解这些内容。

2. 读取文本流

在实际的生产环境中，真正的数据流其实是无界的，有开始却没有结束，这就要求我们需要保持一个监听事件的状态，持续地处理捕获的数据。

为了模拟这种场景，我们就不再通过读取文件来获取数据了，而是监听数据发送端主机的指定端口，统计发送来的文本数据中出现过的单词的个数。具体实现上，我们只要对

BoundedStreamWordCount 代码中读取数据的步骤稍做修改，就可以实现对真正无界流的处理。

（1）新建一个 Java 类 StreamWordCount，将 BoundedStreamWordCount 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。具体代码实现如下：

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.KeyedStream; 
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator; 
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; 
import org.apache.flink.util.Collector; import java.util.Arrays; 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. 读取文本流 DataStreamSource<String> lineDSS = env.socketTextStream("hadoop102", 
7777); // 3. 转换数据格式 SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> wordAndOne = lineDSS .flatMap((String line, Collector<String> words) -> { Arrays.stream(line.split(" ")).forEach(words::collect); }) .returns(Types.STRING) 
27 .map(word -> Tuple2.of(word, 1L)) .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG)); // 4. 分组 KeyedStream<Tuple2<String, Long>, String> wordAndOneKS = wordAndOne .keyBy(t -> t.f0); // 5. 求和 SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> result = wordAndOneKS .sum(1); // 6. 打印 result.print(); // 7. 执行 env.execute(); } 
}

我们会发现，输出的结果与之前读取文件的流处理非常相似。而且可以非常明显地看到，每输入一条数据，就有一次对应的输出。具体对应关系是：输入“hello flink”，就会输出两条统计结果（flink，1）和（hello，1）；之后再输入“hello world”，同样会将 hello 和 world 的个

数统计输出，hello 的个数会对应增长为 2。

1.4 本章总结

本章主要实现一个 Flink 开发的入门程序——词频统计 WordCount。通过批处理和流处理两种不同模式的实现，可以对 Flink 的 API 风格和编程方式有所熟悉，并且更加深刻地理解批处理和流处理的不同。另外，通过读取有界数据（文件）和无界数据（socket 文本流）进行流处理的比较，我们也可以更加直观地体会到 Flink 流处理的方式和特点。

这是我们 Flink 长征路上的第一步，是后续学习的基础。有了这番初体验，想必大家会发现 Flink 提供了非常易用的 API，基于它进行开发并不是难事。之后我们会逐步深入展开，为大家打开 Flink 神奇世界的大门。