首先要想运行Flink，我们需要下载并解压Flink的二进制包，下载地址如下：https://flink.apache.org/downloads.html
我们可以选择Flink与Scala结合版本，这里我们选择最新的1.9版本Apache Flink 1.9.0 for Scala 2.12进行下载。
下载成功后，在windows系统中可以通过Windows的bat文件或者Cygwin来运行Flink。
在linux系统中分为单机，集群和Hadoop等多种情况。
通过Windows的bat文件运行
首先启动cmd命令行窗口，进入flink文件夹，运行bin目录下的start-cluster.bat
注意：运行flink需要java环境，请确保系统已经配置java环境变量。
$ cd flink $ cd bin $ start-cluster.bat Starting a local cluster with one JobManager process and one TaskManager process. You can terminate the processes via CTRL-C in the spawned shell windows. Web interface by default on http://localhost:8081/.
显示启动成功后，我们在浏览器访问 http://localhost:8081/可以看到flink的管理页面。
通过Cygwin运行
Cygwin是一个在windows平台上运行的类UNIX模拟环境，官网下载：http://cygwin.com/install.html
安装成功后，启动Cygwin终端，运行start-cluster.sh脚本。
$ cd flink $ bin/start-cluster.sh Starting cluster.
显示启动成功后，我们在浏览器访问 http://localhost:8081/可以看到flink的管理页面。
Linux系统上安装flink
单节点安装
在Linux上单节点安装方式与cygwin一样，下载Apache Flink 1.9.0 for Scala 2.12，然后解压后只需要启动start-cluster.sh。
集群安装
集群安装分为以下几步：
1、在每台机器上复制解压出来的flink目录。
2、选择一个作为master节点，然后修改所有机器conf/flink-conf.yaml
jobmanager.rpc.address = master主机名
3、修改conf/slaves,将所有work节点写入
work01 work02
4、在master上启动集群
bin/start-cluster.sh
安装在Hadoop
我们可以选择让Flink运行在Yarn集群上。
下载Flink for Hadoop的包
保证 HADOOP_HOME已经正确设置即可
启动 bin/yarn-session.sh
运行flink示例程序
批处理示例：
提交flink的批处理examples程序：
bin/flink run examples/batch/WordCount.jar
这是flink提供的examples下的批处理例子程序，统计单词个数。
$ bin/flink run examples/batch/WordCount.jar Starting execution of program Executing WordCount example with default input data set. Use --input to specify file input. Printing result to stdout. Use --output to specify output path. (a,5) (action,1) (after,1) (against,1) (all,2) (and,12) (arms,1) (arrows,1) (awry,1) (ay,1)
得到结果，这里统计的是默认的数据集，可以通过--input --output指定输入输出。
我们可以在页面中查看运行的情况：
流处理示例：
启动nc服务器：
nc -l 9000
提交flink的批处理examples程序：
bin/flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --port 9000
这是flink提供的examples下的流处理例子程序，接收socket数据传入，统计单词个数。
在nc端写入单词
$ nc -l 9000 lorem ipsum ipsum ipsum ipsum bye
输出在日志中
$ tail -f log/flink-*-taskexecutor-*.out lorem : 1 bye : 1 ipsum : 4
停止flink
$ ./bin/stop-cluster.sh
在安装好Flink以后，只要快速构建Flink工程，并完成相关代码开发，就可以轻松入手Flink。
构建工具
Flink项目可以使用不同的构建工具进行构建。为了能够快速入门，Flink 为以下构建工具提供了项目模版：
- Maven
- Gradle
这些模版可以帮助你搭建项目结构并创建初始构建文件。
Maven
环境要求
唯一的要求是使用 Maven 3.0.4 （或更高版本）和安装 Java 8.x。
创建项目
使用以下命令之一来 创建项目：
使用Maven archetypes
$ mvn archetype:generate \ -DarchetypeGroupId=org.apache.flink \ -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \ -DarchetypeVersion=1.9.0
运行quickstart脚本
curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.9.0
下载完成后，查看项目目录结构：
tree quickstart/ quickstart/ ├── pom.xml └── src └── main ├── java │ └── org │ └── myorg │ └── quickstart │ ├── BatchJob.java │ └── StreamingJob.java └── resources └── log4j.properties
示例项目是一个 Maven project，它包含了两个类：StreamingJob 和 BatchJob 分别是 DataStream and DataSet 程序的基础骨架程序。 main 方法是程序的入口，既可用于IDE测试/执行，也可用于部署。
我们建议你将 此项目导入IDE 来开发和测试它。IntelliJ IDEA 支持 Maven 项目开箱即用。如果你使用的是 Eclipse，使用m2e 插件 可以 导入 Maven 项目。一些 Eclipse 捆绑包默认包含该插件，其他情况需要你手动安装。
请注意：对 Flink 来说，默认的 JVM 堆内存可能太小，你应当手动增加堆内存。在 Eclipse 中，选择 Run Configurations -> Arguments 并在 VM Arguments 对应的输入框中写入：-Xmx800m。在 IntelliJ IDEA 中，推荐从菜单 Help | Edit Custom VM Options 来修改 JVM 选项。
构建项目
如果你想要 构建/打包你的项目，请在项目目录下运行 ‘mvn clean package’ 命令。命令执行后，你将 找到一个JAR文件，里面包含了你的应用程序，以及已作为依赖项添加到应用程序的连接器和库：target/-.jar。
注意： 如果你使用其他类而不是 StreamingJob 作为应用程序的主类/入口，我们建议你相应地修改 pom.xml 文件中的 mainClass 配置。这样，Flink 可以从 JAR 文件运行应用程序，而无需另外指定主类。
Gradle
环境要求
唯一的要求是使用 Gradle 3.x (或更高版本) 和安装 Java 8.x 。
创建项目
使用以下命令之一来 创建项目：
Gradle示例：
build.gradle
buildscript { repositories { jcenter() // this applies only to the Gradle 'Shadow' plugin } dependencies { classpath 'com.github.jengelman.gradle.plugins:shadow:2.0.4' } } plugins { id 'java' id 'application' // shadow plugin to produce fat JARs id 'com.github.johnrengelman.shadow' version '2.0.4' } // artifact properties group = 'org.myorg.quickstart' version = '0.1-SNAPSHOT' mainClassName = 'org.myorg.quickstart.StreamingJob' description = """Flink Quickstart Job""" ext { javaVersion = '1.8' flinkVersion = '1.9.0' scalaBinaryVersion = '2.11' slf4jVersion = '1.7.7' log4jVersion = '1.2.17' } sourceCompatibility = javaVersion targetCompatibility = javaVersion tasks.withType(JavaCompile) { options.encoding = 'UTF-8' } applicationDefaultJvmArgs = ["-Dlog4j.configuration=log4j.properties"] task wrapper(type: Wrapper) { gradleVersion = '3.1' } // declare where to find the dependencies of your project repositories { mavenCentral() maven { url "https://repository.apache.org/content/repositories/snapshots/" } } // 注意：我们不能使用 "compileOnly" 或者 "shadow" 配置，这会使我们无法在 IDE 中或通过使用 "gradle run" 命令运行代码。 // 我们也不能从 shadowJar 中排除传递依赖（请查看 https://github.com/johnrengelman/shadow/issues/159)。 // -> 显式定义我们想要包含在 "flinkShadowJar" 配置中的类库! configurations { flinkShadowJar // dependencies which go into the shadowJar // 总是排除这些依赖（也来自传递依赖），因为 Flink 会提供这些依赖。 flinkShadowJar.exclude group: 'org.apache.flink', module: 'force-shading' flinkShadowJar.exclude group: 'com.google.code.findbugs', module: 'jsr305' flinkShadowJar.exclude group: 'org.slf4j' flinkShadowJar.exclude group: 'log4j' } // declare the dependencies for your production and test code dependencies { // -------------------------------------------------------------- // 编译时依赖不应该包含在 shadow jar 中， // 这些依赖会在 Flink 的 lib 目录中提供。 // -------------------------------------------------------------- compile "org.apache.flink:flink-java:${flinkVersion}" compile "org.apache.flink:flink-streaming-java_${scalaBinaryVersion}:${flinkVersion}" // -------------------------------------------------------------- // 应该包含在 shadow jar 中的依赖，例如：连接器。 // 它们必须在 flinkShadowJar 的配置中！ // -------------------------------------------------------------- //flinkShadowJar "org.apache.flink:flink-connector-kafka-0.11_${scalaBinaryVersion}:${flinkVersion}" compile "log4j:log4j:${log4jVersion}" compile "org.slf4j:slf4j-log4j12:${slf4jVersion}" // Add test dependencies here. // testCompile "junit:junit:4.12" } // make compileOnly dependencies available for tests: sourceSets { main.compileClasspath += configurations.flinkShadowJar main.runtimeClasspath += configurations.flinkShadowJar test.compileClasspath += configurations.flinkShadowJar test.runtimeClasspath += configurations.flinkShadowJar javadoc.classpath += configurations.flinkShadowJar } run.classpath = sourceSets.main.runtimeClasspath jar { manifest { attributes 'Built-By': System.getProperty('user.name'), 'Build-Jdk': System.getProperty('java.version') } } shadowJar { configurations = [project.configurations.flinkShadowJar] }
setting.gradle
rootProject.name = 'quickstart'
或者运行quickstart脚本
bash -c "$(curl https://flink.apache.org/q/gradle-quickstart.sh)" -- 1.9.0 2.11
查看目录结构：
tree quickstart/ quickstart/ ├── README ├── build.gradle ├── settings.gradle └── src └── main ├── java │ └── org │ └── myorg │ └── quickstart │ ├── BatchJob.java │ └── StreamingJob.java └── resources └── log4j.properties
示例项目是一个 Gradle 项目，它包含了两个类：StreamingJob 和 BatchJob 是 DataStream 和 DataSet 程序的基础骨架程序。main 方法是程序的入口，即可用于IDE测试/执行，也可用于部署。
我们建议你将 此项目导入你的 IDE 来开发和测试它。IntelliJ IDEA 在安装 Gradle 插件后支持 Gradle 项目。Eclipse 则通过 Eclipse Buildship 插件支持 Gradle 项目（鉴于 shadow 插件对 Gradle 版本有要求，请确保在导入向导的最后一步指定 Gradle 版本 >= 3.0）。你也可以使用 Gradle’s IDE integration 从 Gradle 创建项目文件。
构建项目
如果你想要 构建/打包项目，请在项目目录下运行 ‘gradle clean shadowJar’ 命令。命令执行后，你将 找到一个 JAR 文件，里面包含了你的应用程序，以及已作为依赖项添加到应用程序的连接器和库：build/libs/--all.jar。
注意： 如果你使用其他类而不是 StreamingJob 作为应用程序的主类/入口，我们建议你相应地修改 build.gradle 文件中的 mainClassName 配置。这样，Flink 可以从 JAR 文件运行应用程序，而无需另外指定主类。
