前言碎语
为了应对凯京科技集团的飞速发展，凯京科技研发中心2019定下了数据中台的目标。数据处理我们选择了批处理+流处理结合的大数据应用软件新秀Apache Flink，前几天阿里又发出好信息称将开源Blink（Flink早期分支迁出迭代优化），所以今天来近距离感受下Flink。博主之前没接触过大数据相关的东西，所以不细究其设计概念了。目标就是跑一个最简单的流处理的例子，后面慢慢深入后在和大家分享具体的组件概念以及api设计。
Apache Flink是什么？
Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。上面是非常官方的描述，说白了我们为什么选择Flink，是因为他在社区口碑非常不错。在国内的话有阿里这种大数据大流量的公司一直在输出，当然像腾讯、华为、饿了么、滴滴等也都有使用Apache Flink。
进入正题
本篇博文涉及到的软件工具以及下载地址：
Apache Flink ：https://flink.apache.org/downloads.html
Netcat：https://eternallybored.org/misc/netcat/
Netcat是一个有“瑞士军刀”美誉的网络工具，这里用来绑定端口等待Apache Flink的连接
第一步：启动Flink
从上面的地址下载Flink后是一个压缩包，解压后的目录结构如下：
/conf/flink-conf.yaml里有一些Flink的基本配置信息，如，jobmanager、taskmanager的端口和jvm内存（默认1024M）大小，web控制台的端口（默认8081）等。我们可以不该任何配置，然后进入到bin下，执行start-cluster.bat。这里要注意不是并不是flink.bat。flink.bat是用来提交job的。还有要确保相关的端口没有被占用
运行成功后会有两个java黑窗口（一个TaskManager、一个JobManager），如果只有一个java黑窗口，很可能是你的TaskManager因为端口占用没有启动起来，成功后访问：http://localhost:8081.就会看到如下的web管理控制台了：
如果启动失败的话，上面箭头所指向的地方应该是0.
第二步：job任务编写
1.首先需要新建一个maven工程，然后导入Flink的接口依赖
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>1.7.1</version><groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
<version>1.7.1</version><groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-clients_2.11</artifactId>
<version>1.7.1</version>2.编写具体的job，官方提供了一个单词统计的demo
package com.kl;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class SocketWindowWordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// the host and the port to connect to
final String hostname;
final int port;
try {
final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
hostname = params.has("hostname") ? params.get("hostname") : "localhost";
port = params.has("port") ? params.getInt("port"):9000;
} catch (Exception e) {
System.err.println("No port specified. Please run 'SocketWindowWordCount " +
"--hostname <hostname> --port <port>', where hostname (localhost by default) " +
"and port is the address of the text server");
System.err.println("To start a simple text server, run 'netcat -l <port>' and " +
"type the input text into the command line");
return;
}
// get the execution environment
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// get input data by connecting to the socket
DataStream<String> text = env.socketTextStream(hostname, port, "\\n");
// parse the data, group it, window it, and aggregate the counts
DataStream<WordWithCount> windowCounts = text
.flatMap(new FlatMapFunction<String, WordWithCount>() {
public void flatMap(String value, Collector<WordWithCount> out) {
for (String word : value.split("\\\s")) {
out.collect(new WordWithCount(word, 1L));
} }})
.keyBy("word")
.timeWindow(Time.seconds(5))
.reduce(new ReduceFunction<WordWithCount>() {
public WordWithCount reduce(WordWithCount a, WordWithCount b) {
return new WordWithCount(a.word, a.count + b.count);
}});
// print the results with a single thread, rather than in parallel
windowCounts.print().setParallelism(1);
env.execute("Socket Window WordCount");}
/**
\* Data type for words with count.
*/public static class WordWithCount {
public String word;
public long count;
public WordWithCount() {}
public WordWithCount(String word, long count) {
this.word = word;
this.count = count;
}
@Override
public String toString() {
return word + " : " + count;
}}
}
上面demo实现了从启动参数中获取ip和端口，然后连接从输入流接收文本信息，然后统计文本里单词出现的次数。因为要打成可运行的jar，所以，还需要引入maven的jar打包插件，如下：
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
<version>1.2.1</version>
<executions>
<execution>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>shade</goal>
</goals>
<configuration>
<transformers>
<transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
<mainClass>com.kl.SocketWindowWordCount</mainClass>
</transformer>
</transformers>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>mainClass标签中就是你的main方法所在类全类名。然后mvn install就可以打出一个可运行的jar包了。
第三步：Netcat监听端口，等待连接
从上面贴的地址下载Netcat后，是一个压缩包，有些安全软件可能会报病毒，请忽略就好了。然后解压文件目录如下：
进入到这个目录，然后执行: nc64.exe -l -p 9000。相当于打开了9000端口，并监听了入站信息。最后实现的效果就是从这个窗口中输入的数据，回车后会发送Apache Flink中我们提交的job中处理输出，所以这里的9000端口，要和我们等下启动job的启动参数端口一致。
第四步：提交job运行
运行job有两种方式：可以通过Flink.bat运行，也可以通过web控制台运行。
命令行运行：
flink run E:\flinkWorkingspce\flinkdemo\target\finlk-demo-1.0-SNAPSHOT.jar --port 9000
web控制台运行：
如上图，点击Add New后选择你的jar包然后上传，上传成功就会在列表里列出来。然后选中你上传的jar。就会出现如下图的输入框，可以输入你的启动参数，然后点击submit提交就可以了
第五步：验证效果
提交后如果没有问题，job的详情页面如下：
这个时候我们从Netcat的监听的黑窗口中敲入一些长文本，就会在Flink的job里统计输出出来如：
文末结语
Flink的Windows环境入门实例还算顺利，这只是第一步，后面Apache Flink的生产落地肯定还会有更多的问题和挑战。我们会把落地过程中的问题拿到osc分享、来和大家一起交流，欢迎大家关注凯京科技。
