Flink入门案例

开发前准备

理解Flink的 API 和 编程模型。

flink 文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.15/zh/

API

Flink是由以下组件栈组成的：

  • 物理部署层
  • RuntimeTime核心层
  • API & Libraires
  • 扩展库

Flink提供了多个层次的API供开发者使用，越往上抽象程度越高，使用起来越方便，越往下越底层，使用起来难度越大。

注意：在Flink1.12时支持流批一体，DataSetAPI已经不推荐使用了，所以会优先使用DataStream流式API，既支持无界数据处理/流处理，也支持有界数据处理/批处理！

编程模型

Flink 应用程序结构主要包含三部分，Source/Transformation/Sink，如下图所示：

idea快速创建flink项目

flink官网查看flink版本：https://flink.apache.org/zh/downloads.html

idea创建一个新的项目，选择Maven项目，并选择"Create from archetype"，由于没有Flink的archetype，所以需要自己添加。这里version选择从flink官网查看到的flink版本。

org.apache.flink
flink-quickstart-java
1.15.0

 

选择对应的archetype 

 

输入ArtifactId（因为我是多模块项目，所以只需要输入项目名就行）

等待片刻，Maven会自动构建项目

修改pom.xml：

（1）注释<scope>provided</scope>，重新刷新maven，使其生效，否则运行时，会报：NoClassDefFoundError

<scope>provided</scope>表示被依赖项目参与当前项目的编译和测试阶段，但不会参与运行阶段，如果不注释掉，本地运行会报ClassNotFoundException异常

入门案例

一个简单的wordCounts例子。

这里我们按照官方的入门案例来讲解：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.15/dev/datastream_api.html

开发步骤：

  • step1：准备环境-env
  • step2：准备数据-source
  • step3：处理数据-transformation
  • step4：输出结果-sink
  • step5：触发执行-execute

创建环境可以使用如下3种方式：

getExecutionEnvironment() //推荐使用
createLocalEnvironment()
createRemoteEnvironment(String host, int port, String... jarFiles)

基于DataSet

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.operators.Order;
import org.apache.flink.api.java.DataSet;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.UnsortedGrouping;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * 需求:使用Flink完成WordCount-DataSet
 * 编码步骤:
 * 1.准备环境-env
 * 2.准备数据-source
 * 3.处理数据-transformation
 * 4.输出结果-sink
 * 5.触发执行-execute//如果有print,DataSet不需要调用execute,DataStream需要调用execute
 */

public class DataSetWordCount {

    /**
     * 老版本的批处理API如下,但已经不推荐使用了
     */
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1.准备环境-env
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //2.准备数据-source
        DataSet<String> lineDS = env.fromElements("ylw hadoop spark", "ylw hadoop spark", "ylw hadoop", "ylw");

        //3.处理数据-transformation
        //3.1每一行数据按照空格切分成一个个的单词组成一个集合
        /*
        public interface FlatMapFunction<T, O> extends Function, Serializable {
            void flatMap(T value, Collector<O> out) throws Exception;
        }
         */
        DataSet<String> wordsDS = lineDS.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
                //value就是一行行的数据
                String[] words = value.split(" ");
                for (String word : words) {
                    out.collect(word);//将切割处理的一个个的单词收集起来并返回
                }
            }
        });
        //3.2对集合中的每个单词记为1
        /*
        public interface MapFunction<T, O> extends Function, Serializable {
            O map(T value) throws Exception;
        }
         */
        DataSet<Tuple2<String, Integer>> wordAndOnesDS = wordsDS.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
                //value就是进来一个个的单词
                return Tuple2.of(value, 1);
            }
        });

        //3.3对数据按照单词(key)进行分组
        //0表示按照tuple中的索引为0的字段,也就是key(单词)进行分组
        UnsortedGrouping<Tuple2<String, Integer>> groupedDS = wordAndOnesDS.groupBy(0);

        //3.4对各个组内的数据按照数量(value)进行聚合就是求sum
        //1表示按照tuple中的索引为1的字段也就是按照数量进行聚合累加!
        DataSet<Tuple2<String, Integer>> aggResult = groupedDS.sum(1);

        //3.5排序
        DataSet<Tuple2<String, Integer>> result = aggResult.sortPartition(1, Order.DESCENDING).setParallelism(1);

        //4.输出结果-sink
        result.print();

        //5.触发执行-execute//如果有print,DataSet不需要调用execute,DataStream需要调用execute
        //env.execute();//'execute()', 'count()', 'collect()', or 'print()'.
    }
}

运行结果：

基于DataStream

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;


/**
 * 需求:使用Flink完成WordCount-DataStream
 * <p>
 * 编码步骤:
 * 1.准备环境-env
 * 2.准备数据-source
 * 3.处理数据-transformation
 * 4.输出结果-sink
 * 5.触发执行-execute
 */
public class DataStreamJob {
    /**
     * 新版本的流批统一API,既支持流处理也支持批处理
     */
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1.准备环境-env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);
        //env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.STREAMING);
        //env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);

        //2.准备数据-source
        DataStream<String> linesDS = env.fromElements("ylw hadoop spark", "ylw hadoop spark", "ylw hadoop", "ylw");

        //3.处理数据-transformation
        //3.1每一行数据按照空格切分成一个个的单词组成一个集合
        /*
        public interface FlatMapFunction<T, O> extends Function, Serializable {
            void flatMap(T value, Collector<O> out) throws Exception;
        }
         */
        DataStream<String> wordsDS = linesDS.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
                //value就是一行行的数据
                String[] words = value.split(" ");
                for (String word : words) {
                    out.collect(word);//将切割处理的一个个的单词收集起来并返回
                }
            }
        });
        //3.2对集合中的每个单词记为1
        /*
        public interface MapFunction<T, O> extends Function, Serializable {
            O map(T value) throws Exception;
        }
         */
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordAndOnesDS = wordsDS.map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
                //value就是进来一个个的单词
                return Tuple2.of(value, 1);
            }
        });

        //3.3对数据按照单词(key)进行分组
        //0表示按照tuple中的索引为0的字段,也就是key(单词)进行分组
        //KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple> groupedDS = wordAndOnesDS.keyBy(0);
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> groupedDS = wordAndOnesDS.keyBy(t -> t.f0);


        //3.4对各个组内的数据按照数量(value)进行聚合就是求sum
        //1表示按照tuple中的索引为1的字段也就是按照数量进行聚合累加!
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = groupedDS.sum(1);

        //4.输出结果-sink
        result.print();

        //5.触发执行-execute
        env.execute();//DataStream需要调用execute
    }
}

运行结果：

Lambda版

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeHint;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.Arrays;


/**
 * 需求:使用Flink完成WordCount-DataStream--使用lambda表达式
 * 编码步骤:
 * 1.准备环境-env
 * 2.准备数据-source
 * 3.处理数据-transformation
 * 4.输出结果-sink
 * 5.触发执行-execute
 */
public class LambdaWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //1.准备环境-env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);
        //env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.STREAMING);
        //env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);

        //2.准备数据-source
        DataStream<String> linesDS = env.fromElements("ylw hadoop spark", "ylw hadoop spark", "ylw hadoop", "ylw");

        //3.处理数据-transformation
        //3.1每一行数据按照空格切分成一个个的单词组成一个集合
        /*
        public interface FlatMapFunction<T, O> extends Function, Serializable {
            void flatMap(T value, Collector<O> out) throws Exception;
        }
         */
        //lambda表达式的语法:
        // (参数)->{方法体/函数体}
        //lambda表达式就是一个函数,函数的本质就是对象
        DataStream<String> wordsDS = linesDS.flatMap(
                (String value, Collector<String> out) -> Arrays.stream(value.split(" ")).forEach(out::collect)
        ).returns(Types.STRING);

        //3.2对集合中的每个单词记为1
        /*
        public interface MapFunction<T, O> extends Function, Serializable {
            O map(T value) throws Exception;
        }
         */
        /*DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordAndOnesDS = wordsDS.map(
                (String value) -> Tuple2.of(value, 1)
        ).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT));*/
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordAndOnesDS = wordsDS.map(
                (String value) -> Tuple2.of(value, 1)
                , TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2<String, Integer>>() {
                })
        );

        //3.3对数据按照单词(key)进行分组
        //0表示按照tuple中的索引为0的字段,也就是key(单词)进行分组
        //KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, Tuple> groupedDS = wordAndOnesDS.keyBy(0);
        //KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> groupedDS = wordAndOnesDS.keyBy((KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>) t -> t.f0);
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> groupedDS = wordAndOnesDS.keyBy(t -> t.f0);

        //3.4对各个组内的数据按照数量(value)进行聚合就是求sum
        //1表示按照tuple中的索引为1的字段也就是按照数量进行聚合累加!
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = groupedDS.sum(1);

        //4.输出结果-sink
        result.print();

        //5.触发执行-execute
        env.execute();
    }
}

运行结果：

含有中文

public class ChineseWordCount {

   public static void main(String[] args) throws Exception {
      // set up the batch execution environment
      final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

      //通过字符串构建数据集
      DataSet<String> text = env.fromElements(
            "风急天高猿啸哀，渚清沙白鸟飞回。" +
                  "无边落木萧萧下，不尽长江滚滚来。" +
                  "万里悲秋常作客，百年多病独登台。" +
                  "艰难苦恨繁霜鬓，潦倒新停浊酒杯。");
      // 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));
         }
      }
   }

}

运行结果：

 

参考：

 

posted @   残城碎梦  阅读(340)  评论(0)  编辑  收藏  举报
相关博文：
· Flink常用 API 详解
· Flink批流一体API（Transformation示例）
· Flink （一）概述+搭建
· Flink APIs（数据来源，数据流向）
· Flink API
阅读排行：
· 阿里最新开源QwQ-32B，效果媲美deepseek-r1满血版，部署成本又又又降低了！
· 单线程的Redis速度为什么快？
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· AI编程工具终极对决：字节Trae VS Cursor，谁才是开发者新宠？
· 展开说说关于C#中ORM框架的用法！
点击右上角即可分享
微信分享提示