从零开始学Flink：揭开实时计算的神秘面纱

一、为什么需要Flink？

当你在电商平台秒杀商品时，1毫秒的延迟可能导致交易失败；当自动驾驶汽车遇到障碍物时，10毫秒的计算延迟可能酿成事故。这些场景揭示了一个残酷事实：数据的价值随时间呈指数级衰减。

传统批处理（如Hadoop）像老式火车，必须等所有乘客（数据）到齐才能发车；而流处理（如Flink）如同磁悬浮列车，每个乘客（数据）上车即刻出发。Flink的诞生，让数据从"考古材料"变为"新鲜血液"。

二、初识Flink

1. 定义

Apache Flink是由德国柏林工业大学于2009年启动的研究项目，2014年进入Apache孵化器，现已成为实时计算领域的事实标准。其核心能力可用一句话概括：对无界和有界数据流进行有状态计算。

2. 核心特性

流处理优先：批处理是流处理的特例（有界数据流）

事件时间语义：按数据真实发生时间处理（而非系统接收时间）

精确一次语义：确保计算结果100%准确

亚秒级延迟：处理延迟可控制在毫秒级

3. 技术架构

Flink运行时架构包含三个关键角色：

• JobManager：大脑中枢，负责任务调度与检查点管理
• TaskManager：肌肉组织，执行具体计算任务
• Dispatcher：网关系统，提供REST接口提交作业

三、环境搭建

环境要求

​1. ​Windows 10 2004 或更高版本​​（建议使用 Windows 11）

​2. ​已启用 WSL 2​​

3. 存储空间：至少 1GB 可用空间

详细安装步骤

步骤 1：启用 WSL

在 PowerShell 中以管理员身份运行以下命令：

  # 启用 WSL 功能
  dism.exe /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Windows-Subsystem-Linux /all /norestart

  # 启用虚拟机平台
  dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /all /norestart

  # 设置 WSL 2 为默认版本
  wsl --set-default-version 2

  # 重启电脑（必须步骤）

步骤 2：安装 Ubuntu

​1. 打开 Microsoft Store

​2. 搜索安装 ​​Ubuntu 22.04 LTS​​

3. 启动 Ubuntu 并创建用户名和密码

步骤 3：安装 Java 17

在 Ubuntu 终端执行：

  # 更新软件包列表
  sudo apt update

  # 安装 Java 17
  sudo apt install -y openjdk-17-jdk
  # 设置环境变量
  echo 'export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-17-openjdk-amd64' >>  /etc/profile
  echo 'export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin' >> /etc/profile
  source /etc/profile
  # 验证安装
  java -version
  # 应显示类似：OpenJDK Runtime Environment (build 17.0.14+...)

步骤 4：下载并安装 Flink 1.20.1

  # 下载 Flink
  wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.20.1/flink-1.20.1-bin-scala_2.12.tgz

  # 解压安装包
  tar xzf flink-1.20.1-bin-scala_2.12.tgz

  # 移动到安装目录
  sudo mv flink-1.20.1 /opt/flink

  # 设置环境变量

  echo 'export FLINK_HOME=/opt/flink' >>  /etc/profile
  echo 'export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin' >> /etc/profile
  source /etc/profile

步骤 5：修改内存配置

编辑配置文件：

vi /opt/flink/conf/conf.yaml

修改以下关键参数:

  jobmanager:
    bind-host: 0.0.0.0
    rpc:
      address: localhost
      port: 6123
    memory:
      process:
        size: 1600m
    execution:
      failover-strategy: region

  taskmanager:
    bind-host: 0.0.0.0
    host: localhost
    numberOfTaskSlots: 2
    memory:
      process:
        size: 2048m
  parallelism:
    default: 2

  rest:
    address: localhost
    bind-address: 0.0.0.0
    port: 8081

步骤 6：启动 Flink 集群

# 启动集群（JobManager + TaskManager）
$FLINK_HOME/bin/start-cluster.sh

# 检查运行状态
jps

步骤 7：访问 Web UI

在 Windows 浏览器中访问：

http://localhost:8081

四、实战第一个Flink程序：BatchWordCount

下面将详细介绍如何在Flink环境中创建并运行第一个WordCount程序。这个经典示例将带你从项目创建到代码执行，全面体验Flink开发流程。

项目结构设计

采用多模块Gradle项目，结构清晰：

  flink-learning/
  ├── build.gradle                 # 根项目构建配置
  ├── settings.gradle              # 多模块配置
  ├── libraries.gradle            # 依赖统一管理
  ├── data/                        # 数据文件夹
  │   ├── input.txt               # 输入文件
  │   └── output.txt              # 输出文件
  └── wordcount/                  # WordCount模块
      ├── build.gradle            # 模块构建配置
      └── src/main/java           # 源代码目录
          └── cn/com/daimajiangxin/flink/wordcount
              └── BatchWordCount.java # 主程序

核心文件配置

详细配置参考代码仓库：https://gitee.com/daimajiangxin/flink-learning.git

WordCount代码实现

package cn.com.daimajiangxin.flink.wordcount;

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeHint;
import org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.connector.file.src.FileSource;
import org.apache.flink.connector.file.src.reader.TextLineFormat;
import org.apache.flink.core.fs.Path;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.nio.charset.StandardCharsets;
import java.time.Duration;
import java.util.Arrays;

public class BatchWordCount {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 转换Windows路径格式
        args = convertWindowsPaths(args);

        // 参数校验
        if (args.length < 2) {
            System.err.println("Usage: BatchWordCount <input> <output> [--parallelism=N]");
            System.err.println("Example: BatchWordCount input.txt output.txt --parallelism=4");
            System.exit(1);
        }

        final String inputPath = args[0];
        final String outputPath = args[1];
        int parallelism = 1; // 默认并行度

        // 1. 创建流批一体执行环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 明确指定批处理模式
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.BATCH);

        // 设置并行度和作业名称
        env.setParallelism(parallelism);
        env.getConfig().enableObjectReuse();

        // 2. 使用最新的FileSource API读取输入数据
        DataStream<String> text = createFileSource(env, inputPath, parallelism);

        // 3. 定义处理逻辑
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> counts = text
                .flatMap(new Tokenizer())
                .name("Tokenizer")
                .setParallelism(parallelism)
                .keyBy(value -> value.f0)
                .reduce(new SumReducer())
                .name("SumReducer")
                .setParallelism(parallelism)
                .returns(TypeInformation.of(new TypeHint<Tuple2<String, Integer>>() {}));

        // 4. 输出结果到文件
        counts.writeAsText(outputPath)
                .name("FileSink")
                .setParallelism(1);

        // 5. 执行作业
        try {
            System.out.println("Starting Flink WordCount job...");
            System.out.println("Input path: " + inputPath);
            System.out.println("Output path: " + outputPath);
            System.out.println("Parallelism: " + parallelism);

            env.execute("Flink Batch WordCount Example");
            System.out.println("Job completed successfully!");

        } catch (Exception e) {
            System.err.println("Job execution failed: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }

    // Windows路径转换
    private static String[] convertWindowsPaths(String[] args) {
        if (args.length >= 1) {
            args[0] = "file:///" + args[0]
                .replace("\\", "/")
                .replace(" ", "%20");
        }
        if (args.length >= 2) {
            args[1] = "file:///" + args[1]
                .replace("\\", "/")
                .replace(" ", "%20");
        }
        return args;
    }

    // 创建文件源
    private static DataStream<String> createFileSource(
            StreamExecutionEnvironment env,
            String path,
            int parallelism) {
        // 使用file://前缀
        Path filePath = new Path(path);

        System.out.println("Loading file from: " + filePath);

        TextLineFormat format = new TextLineFormat(StandardCharsets.UTF_8);

        FileSource<String> fileSource = FileSource
                .forRecordStreamFormat(format, filePath)
                .build();

        WatermarkStrategy<String> watermarkStrategy = WatermarkStrategy
                .<String>forMonotonousTimestamps()
                .withIdleness(Duration.ofSeconds(10));

        return env.fromSource(
                fileSource,
                watermarkStrategy,
                "FileSource"
        )
        .name("FileSource")
        .setParallelism(1);
    }

    // 分词器
    public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
        @Override
        public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
            // 过滤空行
            if (value == null || value.trim().isEmpty()) return;

            // 转换为小写并分割单词
            String[] words = value.toLowerCase().split("\\W+");

            for (String word : words) {
                if (!word.isEmpty()) {
                    out.collect(Tuple2.of(word, 1));
                }
            }
        }
    }

    // 累加器
    public static final class SumReducer implements ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>> {
        @Override
        public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> v1, Tuple2<String, Integer> v2) {
            return Tuple2.of(v1.f0, v1.f1 + v2.f1);
        }
    }
}

输入文件示例 (input.txt)

input.txt参考代码仓库：https://gitee.com/daimajiangxin/flink-learning.git

运行Flink作业

这里讲述在IDEA中运行刚刚写的BatchWordCount 任务，配置IDEA的APPlication。

VM选项配置

  --add-exports=java.base/sun.net.util=ALL-UNNAMED
  --add-exports=java.rmi/sun.rmi.registry=ALL-UNNAMED
  --add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.api=ALL-UNNAMED
  --add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.file=ALL-UNNAMED
  --add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.parser=ALL-UNNAMED
  --add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.tree=ALL-UNNAMED
  --add-exports=jdk.compiler/com.sun.tools.javac.util=ALL-UNNAMED
  --add-exports=java.security.jgss/sun.security.krb5=ALL-UNNAMED
  --add-opens=java.base/java.lang=ALL-UNNAMED
  --add-opens=java.base/java.net=ALL-UNNAMED
  --add-opens=java.base/java.io=ALL-UNNAMED
  --add-opens=java.base/java.nio=ALL-UNNAMED
  --add-opens=java.base/sun.nio.ch=ALL-UNNAMED
  --add-opens=java.base/java.lang.reflect=ALL-UNNAMED
  --add-opens=java.base/java.text=ALL-UNNAMED
  --add-opens=java.base/java.time=ALL-UNNAMED
  --add-opens=java.base/java.util=ALL-UNNAMED
  --add-opens=java.base/java.util.concurrent=ALL-UNNAMED
  --add-opens=java.base/java.util.concurrent.atomic=ALL-UNNAMED
  --add-opens=java.base/java.util.concurrent.locks=ALL-UNNAMED

程序参数

 代码放置路径\\flink-learning\\data\\input.txt
 代码放置路径\bigdata\\flink-learning\\data\\output.txt

运行BatchWordCount类

Run 或者Debug BatchWordCount的 APPlication.

预期输出

运行成功data目录下会生成output的文件。

(processing,1)
(batch,2)
(flink,2)
(hello,2)

五、技术要点解析

• 流批一体API：Flink 1.20+使用StreamExecutionEnvironment统一处理批流
• 文件源：使用FileSource API
• 精确一次处理：批处理天然支持Exactly-Once语义
• 并行度控制：通过setParallelism控制任务并行度
• Windows路径适配：统一转换为file:///开头的URI格式

六、学习路线建议

完成WordCount后，可逐步探索：

• 实时流处理（SocketWordCount）
• 状态管理（StatefulProcessing）
• 事件时间处理（EventTimeProcessing）
• 窗口计算（TumblingWindow、SlidingWindow）
• CEP复杂事件处理
• Table API和SQL
  
  通过这个完整的BatchWordCount实例，你已经掌握了Flink项目的搭建、编码和运行全流程。随着Flink在实时数据处理领域的广泛应用，这些技能将成为大数据开发的宝贵资产。

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源文来自：http://blog.daimajiangxin.com.cn

源码地址：https://gitee.com/daimajiangxin/flink-learning