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这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：
https://github.com/zq2599/blog_demos
步骤列表
- 创建应用；
- 编码；
- 构建；
- 提交任务到Flink，验证功能；
环境信息
- Flink：1.7；
- Flink所在机器的操作系统：CentOS Linux release 7.5.1804；
- 开发环境JDK：1.8.0_181；
- 开发环境Maven：3.5.0；
应用功能简介
- 在《Flink1.7从安装到体验》一文中，我们在Flink运行SocketWindowWordCount.jar，实现的功能是从socket读取字符串，将其中的每个单词的数量统计出来，今天我们就来编码开发这个应用，实现此功能；
创建应用
- 应用基本代码是通过mvn命令创建的，在命令行输入以下命令：
mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=org.apache.flink -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java -DarchetypeVersion=1.7.0
- 按控制台的提示输入groupId、artifactId、version、package等信息，一路回车确认后，会生成一个和你输入的artifactId同名的文件夹，里面是个maven工程：
Define value for property 'groupId': com.bolingcavalry
Define value for property 'artifactId': socketwordcountdemo
Define value for property 'version' 1.0-SNAPSHOT: :
Define value for property 'package' com.bolingcavalry: :
Confirm properties configuration:
groupId: com.bolingcavalry
artifactId: socketwordcountdemo
version: 1.0-SNAPSHOT
package: com.bolingcavalry
- 用IEDA导入这个maven工程，如下图，已经有了两个类：BatchJob和StreamingJob，BatchJob是用于批处理的，本次实战用不上，因此可以删除，只保留流处理的StreamingJob：
编码
- 您可以选择直接从GitHub下载这个工程的源码，地址和链接信息如下表所示：
- 这个git项目中有多个文件夹，本章源码在socketwordcountdemo这个文件夹下，如下图红框所示：
- 接下来开始编码：
- 在StreamingJob类中添加静态内部类WordWithCount，这是个PoJo，用来保存一个具体的单词及其出现频率：
/**
* 记录单词及其出现频率的Pojo
*/
public static class WordWithCount {
/**
* 单词内容
*/
public String word;
/**
* 出现频率
*/
public long count;
public WordWithCount() {
super();
}
public WordWithCount(String word, long count) {
this.word = word;
this.count = count;
}
/**
* 将单词内容和频率展示出来
* @return
*/
@Override
public String toString() {
return word + " : " + count;
}
}
- 把所有业务逻辑写在StreamJob类的main方法中，如下所示，关键位置都加了中文注释：
public static void main(String[] args) throws Exception {
//环境信息
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//数据来源是本机9999端口，换行符分隔，您也可以考虑将hostname和port参数通过main方法的入参传入
DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9999, "\n");
//通过text对象转换得到新的DataStream对象，
//转换逻辑是分隔每个字符串，取得的所有单词都创建一个WordWithCount对象
DataStream<WordWithCount> windowCounts = text.flatMap(new FlatMapFunction<String, WordWithCount>() {
@Override
public void flatMap(String s, Collector<WordWithCount> collector) throws Exception {
for(String word : s.split("\\s")){
collector.collect(new WordWithCount(word, 1L));
}
}
})
.keyBy("word")//key为word字段
.timeWindow(Time.seconds(5)) //五秒一次的翻滚时间窗口
.reduce(new ReduceFunction<WordWithCount>() { //reduce策略
@Override
public WordWithCount reduce(WordWithCount a, WordWithCount b) throws Exception {
return new WordWithCount(a.word, a.count+b.count);
}
});
//单线程输出结果
windowCounts.print().setParallelism(1);
// 执行
env.execute("Flink Streaming Java API Skeleton");
}
构建
mvn clean package -U
- 命令执行完毕后，在target目录下的socketwordcountdemo-1.0-SNAPSHOT.jar文件就是构建成功的jar包；
在Flink验证
nc -l 9999
- 我这边Flink所在机器的IP地址是192.168.1.103，因此用浏览器访问的Flink的web地址为：http://192.168.1.103:8081；
- 选择刚刚生成的jar文件作为一个新的任务，如下图：
- 目前还只是将jar文件上传了而已，接下来就是手工设置执行类并启动任务，操作如下图，红框2中填写的前面编写的StreamingJob类的完整名称：
- 提交后的页面效果如下图所示，可见一个job已经在运行中了：
- 回到Flink所在机器的控制台，在之前输入了nc -l 9999的窗口输入一些英文句子，然后按下回车键，例如：
[root@vostro flink-1.7.0]# ./bin/start-cluster.sh
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host vostro.
Starting taskexecutor daemon on host vostro.
[root@vostro flink-1.7.0]# nc -l 9999
Apache Flink is a framework and distributed processing engine for stateful computations over unbounded and bounded data streams. Flink has been designed to run in all common cluster environments, perform computations at in-memory speed and at any scale.
- 接下来看看我们的job的执行效果，如下图，点击左侧的"Task Managers"，在右边的列表中只有一个Task，点击它：
- 出现的页面有三个tab页，点击"Stdout"这个tab，就能见到我们的任务对之前句子中的单词的统计结果，如下图：
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