flink入门:01 构建简单运行程序
1. mac平台安装flink(默认最新版)
brew install apache-flink
安装结果:
Version 1.7.1, commit ID: 89eafb4
2. jdk版本,我尝试使用了Java8和Java11,都能兼容
3. 在flink的安装目录下,启动flink
目录一般默认在/usr/local/Cellar/apache-flink/1.7.1/ (查找flink安装目录:find / -name flink)
./start-cluster.sh
4. 访问localhost:8081即可进入flink的dashboard,如下所示:

5. 使用idea,创建一个maven项目,注册成flink的一个job
5.1. 创建maven项目

5.2. 添加文件SocketTextStreamWordCount.java,代码如下:
package com.miaoying.flink; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector; public class SocketTextStreamWordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
if (args.length != 2) {
System.err.println("USAGE:\nSocketTextStreamWordCount <hostname> <port>");
return;
} String hostname = args[0];
Integer port = Integer.parseInt(args[1]); final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSource<String> stream = env.socketTextStream(hostname, port);
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = stream.flatMap(new LineSplitter())
.keyBy(0)
.sum(1);
sum.print();
env.execute("Java WordCount from SocketTextStream Excample");
} public static final class LineSplitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> { @Override
public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) {
String[] tokens = s.toLowerCase().split("\\W+");
for (String token : tokens) {
if (token.length() > 0) {
collector.collect(new Tuple2<String, Integer>(token, 1));
}
}
}
}
}
5.3. 进入项目工程目录,打成jar包:
mvn clean package -Dmaven.skip.test=true
5.4. 打开terminal,开启监听端口 9000
nc -l 9000
5.5. 进入flink安装目录bin下执行以下命令:
flink run -c com.miaoying.flink.SocketTextStreamWordCount /Users/miaoying/Documents/program/flink/target/original-flink01-1.0-SNAPSHOT.jar 127.0.0.1 9000
输出:
Starting execution of program
5.6. 在dashboard的running jobs中可以看到刚刚启动的job,如下图所示:

5.7. 可以在nc监听端口中随意输入内容,比如123

5.8. 然后可以去flink的安装目录下查看日志信息,/usr/local/Cellar/apache-flink/1.7.1/libexec/log目录下执行:
tail -f flink-miaoying-taskexecutor-0-localhost.out
如下所示:

本文flink程序简单介绍就此结束。
学习资源主要来自:
https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.7/dev/batch/examples.html#running-an-example
http://www.54tianzhisheng.cn/2018/09/18/flink-install
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