Flink（三）Flink开发IDEA环境搭建与测试
一.IDEA开发环境
1.pom文件设置
<properties>
<maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
<encoding>UTF-8</encoding>
<scala.version>2.11.12</scala.version>
<scala.binary.version>2.11</scala.binary.version>
<hadoop.version>2.7.6</hadoop.version>
<flink.version>1.6.1</flink.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-table_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka-0.10_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.hadoop</groupId>
<artifactId>hadoop-client</artifactId>
<version>${hadoop.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>5.1.38</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.22</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
<testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
<plugins>
<plugin>
<groupId>net.alchim31.maven</groupId>
<artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
<version>3.2.0</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
<configuration>
<args>
<!-- <arg>-make:transitive</arg> -->
<arg>-dependencyfile</arg>
<arg>${project.build.directory}/.scala_dependencies</arg>
</args>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
<version>2.18.1</version>
<configuration>
<useFile>false</useFile>
<disableXmlReport>true</disableXmlReport>
<includes>
<include>**/*Test.*</include>
<include>**/*Suite.*</include>
</includes>
</configuration>
</plugin>
<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>
<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">
<mainClass>org.apache.spark.WordCount</mainClass>
</transformer>
</transformers>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
2.flink开发流程
Flink具有特殊类DataSet并DataStream在程序中表示数据。您可以将它们视为可以包含重复项的不可变数据集合。在DataSet数据有限的情况下，对于一个DataStream元素的数量可以是无界的。
这些集合在某些关键方面与常规Java集合不同。首先，它们是不可变的，这意味着一旦创建它们就无法添加或删除元素。你也不能简单地检查里面的元素。
集合最初通过在弗林克程序添加源创建和新的集合从这些通过将它们使用API方法如衍生map，filter等等。
Flink程序看起来像是转换数据集合的常规程序。每个程序包含相同的基本部分：
1.获取execution environment,
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
2.加载/创建初始化数据
DataStream<String> text = env.readTextFile("file:///path/to/file");
3.指定此数据的转换
val mapped = input.map { x => x.toInt }
4.指定放置计算结果的位置
writeAsText(String path)
print()
5.触发程序执行
在local模式下执行程序
execute()
将程序达成jar运行在线上
./bin/flink run \
-m node21:8081 \
./examples/batch/WordCount.jar \
--input hdfs:///user/admin/input/wc.txt \
--output hdfs:///user/admin/output2 \
二. Wordcount案例
1.Scala代码
package com.xyg.streaming
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool
import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
/**
* Author: Mr.Deng
* Date: 2018/10/15
* Desc:
*/
object SocketWindowWordCountScala {
def main(args: Array[String]) : Unit = {
// 定义一个数据类型保存单词出现的次数
case class WordWithCount(word: String, count: Long)
// port 表示需要连接的端口
val port: Int = try {
ParameterTool.fromArgs(args).getInt("port")
} catch {
case e: Exception => {
System.err.println("No port specified. Please run 'SocketWindowWordCount --port <port>'")
return
}
}
// 获取运行环境
val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
// 连接此socket获取输入数据
val text = env.socketTextStream("node21", port, '\n')
//需要加上这一行隐式转换 否则在调用flatmap方法的时候会报错
import org.apache.flink.api.scala._
// 解析数据, 分组, 窗口化, 并且聚合求SUM
val windowCounts = text
.flatMap { w => w.split("\\s") }
.map { w => WordWithCount(w, 1) }
.keyBy("word")
.timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1))
.sum("count")
// 打印输出并设置使用一个并行度
windowCounts.print().setParallelism(1)
env.execute("Socket Window WordCount")
}
}
2.Java代码
package com.xyg.streaming;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;
/**
* Author: Mr.Deng
* Date: 2018/10/15
* Desc: 使用flink对指定窗口内的数据进行实时统计，最终把结果打印出来
* 先在node21机器上执行nc -l 9000
*/
public class StreamingWindowWordCountJava {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//定义socket的端口号
int port;
try{
ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);
port = parameterTool.getInt("port");
}catch (Exception e){
System.err.println("没有指定port参数，使用默认值9000");
port = 9000;
}
//获取运行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//连接socket获取输入的数据
DataStreamSource<String> text = env.socketTextStream("node21", port, "\n");
//计算数据
DataStream<WordWithCount> windowCount = text.flatMap(new FlatMapFunction<String, WordWithCount>() {
public void flatMap(String value, Collector<WordWithCount> out) throws Exception {
String[] splits = value.split("\\s");
for (String word:splits) {
out.collect(new WordWithCount(word,1L));
}
}
})//打平操作，把每行的单词转为<word,count>类型的数据
//针对相同的word数据进行分组
.keyBy("word")
//指定计算数据的窗口大小和滑动窗口大小
.timeWindow(Time.seconds(2),Time.seconds(1))
.sum("count");
//把数据打印到控制台,使用一个并行度
windowCount.print().setParallelism(1);
//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");
}
/**
* 主要为了存储单词以及单词出现的次数
*/
public static class WordWithCount{
public String word;
public long count;
public WordWithCount(){}
public WordWithCount(String word, long count) {
this.word = word;
this.count = count;
}
@Override
public String toString() {
return "WordWithCount{" +
"word='" + word + '\'' +
", count=" + count +
'}';
}
}
}
3.运行测试
首先，使用nc命令启动一个本地监听，命令是：
[admin@node21 ~]$ nc -l 9000
通过netstat命令观察9000端口。 netstat -anlp | grep 9000，启动监听如果报错：-bash: nc: command not found，请先安装nc，在线安装命令：yum -y install nc。
然后，IDEA上运行flink官方案例程序
node21上输入
IDEA控制台输出如下
4.集群测试
这里单机测试官方案例
[admin@node21 flink-1.6.1]$ pwd /opt/flink-1.6.1 [admin@node21 flink-1.6.1]$ ./bin/start-cluster.sh Starting cluster. Starting standalonesession daemon on host node21. Starting taskexecutor daemon on host node21. [admin@node21 flink-1.6.1]$ jps 2100 StandaloneSessionClusterEntrypoint 2518 TaskManagerRunner 2584 Jps [admin@node21 flink-1.6.1]$ ./bin/flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --port 9000
程序连接到套接字并等待输入。您可以检查Web界面以验证作业是否按预期运行：
单词在5秒的时间窗口（处理时间，翻滚窗口）中计算并打印到stdout。监视TaskManager的输出文件并写入一些文本nc（输入在点击后逐行发送到Flink）：
三. 使用IDEA开发离线程序
Dataset是flink的常用程序，数据集通过source进行初始化，例如读取文件或者序列化集合，然后通过transformation（filtering、mapping、joining、grouping）将数据集转成，然后通过sink进行存储，既可以写入hdfs这种分布式文件系统，也可以打印控制台，flink可以有很多种运行方式，如local、flink集群、yarn等.
1. scala程序
package com.xyg.batch
import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
import org.apache.flink.api.scala._
/**
* Author: Mr.Deng
* Date: 2018/10/19
* Desc:
*/
object WordCountScala{
def main(args: Array[String]) {
//初始化环境
val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
//从字符串中加载数据
val text = env.fromElements(
"Who's there?",
"I think I hear them. Stand, ho! Who's there?")
//分割字符串、汇总tuple、按照key进行分组、统计分组后word个数
val counts = text.flatMap { _.toLowerCase.split("\\W+") filter { _.nonEmpty } }
.map { (_, 1) }
.groupBy(0)
.sum(1)
//打印
counts.print()
}
}
2. java程序
package com.xyg.batch;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;
/**
* Author: Mr.Deng
* Date: 2018/10/19
* Desc:
*/
public class WordCountJava {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//构建环境
final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//通过字符串构建数据集
DataSet<String> text = env.fromElements(
"Who's there?",
"I think I hear them. Stand, ho! Who's there?");
//分割字符串、按照key进行分组、统计相同的key个数
DataSet<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = text
.flatMap(new LineSplitter())
.groupBy(0)
.sum(1);
//打印
wordCounts.print();
}
//分割字符串的方法
public static class LineSplitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
for (String word : line.split(" ")) {
out.collect(new Tuple2<String, Integer>(word, 1));
}
}
}
}
3.运行
原文：https://www.cnblogs.com/frankdeng/p/9760015.html
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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 (1edded0938998edf8bf061f1ceb3cfdeccf443fe; 2018-06-18T02:33:14+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
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;
- public class SocketWindowWordCount {
- public static void 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<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = text
- .flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
- @Override
- public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> 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<Tuple2<String, Integer>> 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;
- public class SocketWindowWordCount {
- public static void 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<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9000, "\n");
- // 解析数据，按 word 分组，开窗，聚合
- DataStream<Tuple2<String, Integer>> windowCounts = text
- .flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
- @Override
- public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> 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。
posted on 2019-05-29 15:19 cxhfuujust 阅读(2594) 评论(0) 编辑 收藏 举报
