Flink在idea写streamingapi是不是只用引用这三个包就行了？

在使用 IntelliJ IDEA 开发基于 Flink 的 Streaming API 作业时，是否只需要引用以下三个依赖包：

<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>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

回答：

上述三个依赖是开发 Flink Streaming API 作业的核心依赖，但是否足够取决于您的具体业务需求和使用场景。以下是详细分析：

1. 核心依赖的作用

• flink-java
  提供了 Flink 的基础功能，例如执行环境（ExecutionEnvironment）和数据集（DataSet）的抽象。

• flink-streaming-java_${scala.binary.version}
  提供了 Flink Streaming API 的核心功能，包括 StreamExecutionEnvironment 和各种流式算子（如 map、filter 等）。${scala.binary.version} 需要根据您使用的 Flink 版本指定（例如 2.11 或 2.12）。

• flink-clients_${scala.binary.version}
  提供了提交和运行 Flink 作业所需的客户端功能，例如 ClusterClient 和 JobExecutionResult。

这三个依赖是开发和运行 Flink Streaming 作业的基础，适用于简单的流处理任务。

2. 是否需要额外依赖？

根据您的业务需求，可能需要引入其他依赖。以下是一些常见场景及其对应的依赖需求：

(1) 数据源和连接器

如果您需要从外部系统（如 Kafka、MySQL、Hudi 等）读取或写入数据，则需要引入相应的连接器依赖。例如： - Kafka 连接器

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

• MySQL CDC 连接器

  <dependency>
    <groupId>com.alibaba.ververica</groupId>
    <artifactId>ververica-connector-mysql</artifactId>
    <version>${vvr.version}</version>
  </dependency>
  

(2) 表 API 和 SQL 支持

如果您的作业需要使用 Flink 的 Table API 或 SQL 功能，则需要引入以下依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-api-java-bridge_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-table-planner_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

(3) 文件系统支持

如果您的作业需要与文件系统（如 HDFS、OSS）交互，则需要引入相关依赖。例如： - 阿里云 OSS 支持

<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-common</artifactId>
    <version>3.3.2</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
    <artifactId>hadoop-aliyun</artifactId>
    <version>3.3.2</version>
</dependency>

(4) 其他扩展功能

• 如果需要使用 Hudi 进行数据湖操作，需引入 Hudi 相关依赖：

  <dependency>
    <groupId>org.apache.hudi</groupId>
    <artifactId>hudi-flink${flink.version}-bundle</artifactId>
    <version>${hudi.version}</version>
  </dependency>
  

• 如果需要加密解密功能（如 KMS），需引入相关安全依赖。

3. 总结建议

• 简单流处理任务：仅使用上述三个核心依赖即可满足需求。
• 复杂业务场景：根据实际需求引入额外的连接器、Table API、SQL 支持或其他扩展依赖。

重要提醒：确保 ${flink.version} 和 ${scala.binary.version} 与您使用的 Flink 版本一致，并且所有依赖的版本兼容性经过验证。

如果您不确定具体需求，可以先从核心依赖开始，逐步添加其他依赖以满足业务逻辑。