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Flink WordCount实践

前提条件

Windows安装好jdk8、Maven3、IDEA

Linux安装好Flink集群，可参考：CentOS7安装flink1.17完全分布式

基本准备

创建项目

使用IDEA创建一个新的Maven项目，项目名称，例如：flinkdemo

添加依赖

在项目的pom.xml文件中添加Flink的依赖。

    <properties>
        <flink.version>1.17.1</flink.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

刷新依赖

刷新依赖后，能看到相关依赖如下

刷新依赖过程需要等待一些时间来下载相关依赖。

如果依赖下载慢，可以设置阿里云仓库镜像：

1.设置maven的

settings.xml

在

</mirrors>

上面一行添加阿里云仓库镜像

    <mirror>
      <id>alimaven</id>
      <name>aliyun maven</name>
      <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
      <mirrorOf>central</mirrorOf>        
    </mirror>

2.IDEA设置maven

数据准备

在工程的根目录下，新建一个data文件夹

并在data文件夹下创建文本文件words.txt

内容如下

hello world
hello java
hello flink

新建包

右键src/main下的java，新建Package

填写包名

org.example

，包名与

groupId

的内容一致。

批处理API实现WordCount

在

org.exmaple

下新建

wc

包及

BatchWordCount

类

填写

wc.BatchWordCount

效果如下

BatchWordCount.java

代码如下：

package org.example.wc;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.AggregateOperator;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.operators.FlatMapOperator;
import org.apache.flink.api.java.operators.UnsortedGrouping;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class BatchWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建执行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 2. 从文件读取数据 按行读取
        DataSource<String> lineDS = env.readTextFile("data/words.txt");

        // 3. 转换数据格式
        FlatMapOperator<String, Tuple2<String, Long>> wordAndOne = lineDS.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {

            @Override
            public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {

                String[] words = line.split(" ");

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

        // 4. 按照 word 进行分组
        UnsortedGrouping<Tuple2<String, Long>> wordAndOneUG = wordAndOne.groupBy(0);

        // 5. 分组内聚合统计
        AggregateOperator<Tuple2<String, Long>> sum = wordAndOneUG.sum(1);

        // 6. 打印结果
        sum.print();
    }
}

运行程序，查看结果

注意，以上代码的实现方式是基于DataSet API的，是批处理API。而Flink本身是流批统一的处理架构，批量的数据集本质上也是流，没有必要用两套不同的API来实现。从Flink 1.12开始，官方推荐直接使用DataStream API，在提交任务时通过将执行模式设为BATCH来进行批处理：

$ flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH BatchWordCount.jar

流处理API实现WordCount

数据源是文件

在

org.example.wc

包下新建Java类StreamWordCount，代码如下：

package org.example.wc;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class StreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建流式执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 2. 读取文件
        DataStreamSource<String> lineStream = env.readTextFile("input/words.txt");

        // 3. 转换、分组、求和，得到统计结果
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> sum = lineStream.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Long>>() {
                    @Override
                    public void flatMap(String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) throws Exception {

                        String[] words = line.split(" ");

                        for (String word : words) {
                            out.collect(Tuple2.of(word, 1L));
                        }
                    }
                }).keyBy(data -> data.f0)
                .sum(1);

        // 4. 打印
        sum.print();

        // 5. 执行
        env.execute();
    }
}

运行结果

与批处理程序BatchWordCount的区别：

  • 创建执行环境的不同，流处理程序使用的是StreamExecutionEnvironment。
  • 转换处理之后，得到的数据对象类型不同。
  • 分组操作调用的是keyBy方法，可以传入一个匿名函数作为键选择器（KeySelector），指定当前分组的key是什么。
  • 代码末尾需要调用env的execute方法，开始执行任务。

数据源是socket文本流

流处理的输入数据通常是流数据，将StreamWordCount代码中读取文件数据的readTextFile方法，替换成读取socket文本流的方法socketTextStream。

在

org.example.wc

包下新建Java类SocketStreamWordCount，代码如下：

package org.example.wc;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class SocketStreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建流式执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 2. 读取文本流：node2表示发送端主机名（根据实际情况修改）、7777表示端口号
        DataStreamSource<String> lineStream = env.socketTextStream("node2", 7777);

        // 3. 转换、分组、求和，得到统计结果
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> sum = lineStream.flatMap((String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) -> {
                    String[] words = line.split(" ");

                    for (String word : words) {
                        out.collect(Tuple2.of(word, 1L));
                    }
                }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG))
                .keyBy(data -> data.f0)
                .sum(1);

        // 4. 打印
        sum.print();

        // 5. 执行
        env.execute();
    }
}

进入node2终端，如果没有nc命令，需要先安装nc命令，安装nc命令如下：

[hadoop@node2 ~]$ sudo yum install nc -y

开启nc监听

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777

IDEA中，运行SocketStreamWordCount程序。

往7777端口发送数据，例如发送

hello world

控制台输出

继续往7777端口发送数据，例如发送

hello flink

控制台输出

停止SocketStreamWordCount程序。

按Ctrl+c停止nc命令。

打包

这里的打包是将写好的程序打成jar包。

点击IDEA右侧的Maven，按住Ctrl键同时选中clean和package（第一次打包可以只选中package），点击执行打包。

打包成功后，看到如下输出信息，生成的jar包在项目的target目录下

提交到集群运行

把jar包提交到flink集群运行有两种方式：

1.通过命令行提交作业

2.通过Web UI提交作业

命令行提交作业

将jar包上传Linux

启动flink集群
[hadoop@node2 ~]$ start-cluster.sh 
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host node2.
Starting taskexecutor daemon on host node2.
Starting taskexecutor daemon on host node3.
Starting taskexecutor daemon on host node4.
​
开启nc监听
[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
​
命令提交作业

开启另一个node2终端，使用

flink run

命令提交作业到flink集群

[hadoop@node2 ~]$ flink run -m node2:8081 -c org.example.wc.SocketStreamWordCount flinkdemo-1.0-SNAPSHOT.jar

-m指定提交到的JobManager，-c指定程序入口类。

发送测试数据

在nc监听终端，往7777端口发送数据

查看结果
Web UI查看结果

浏览器访问

node2:8081

看到正在运行的作业如下

查看结果

继续发送测试数据

在nc终端继续发送数据

Web UI刷新结果

命令行查看结果

打开新的node2终端，查看结果

[hadoop@node2 ~]$ cd $FLINK_HOME/log
[hadoop@node2 log]$ ls
flink-hadoop-client-node2.log                 flink-hadoop-standalonesession-0-node2.out
flink-hadoop-standalonesession-0-node2.log    flink-hadoop-taskexecutor-0-node2.log
flink-hadoop-standalonesession-0-node2.log.1  flink-hadoop-taskexecutor-0-node2.log.1
flink-hadoop-standalonesession-0-node2.log.2  flink-hadoop-taskexecutor-0-node2.log.2
flink-hadoop-standalonesession-0-node2.log.3  flink-hadoop-taskexecutor-0-node2.log.3
flink-hadoop-standalonesession-0-node2.log.4  flink-hadoop-taskexecutor-0-node2.log.4
flink-hadoop-standalonesession-0-node2.log.5  flink-hadoop-taskexecutor-0-node2.out
[hadoop@node2 log]$ cat flink-hadoop-taskexecutor-0-node2.out 
(hello,1)
(flink,1)
(hello,2)
(world,1)
​

取消flink作业

点击Cancel Job取消作业

停止nc监听

按Ctrl+c停止nc命令

Web UI提交作业

开启nc监听

开启nc监听发送数据

[hadoop@node2 ~]$ nc -lk 7777
Web UI提交作业

浏览器访问

node2:8081

点击Submit New Job

点击Add New

选择flink作业jar包所在路径

点击jar包名称

填写相关内容，点击Submit提交作业

Entry Class填写运行的主类，例如：org.example.wc.SocketStreamWordCount

Parallesim填写作业的并行度，例如：1

提交后，在Running Jobs里看到运行的作业

发送测试数据

往7777端口发送数据

查看结果

继续发送测试数据

刷新结果

取消作业

停止nc监听

按住Ctrl+c停止nc命令

关闭flink集群
[hadoop@node2 ~]$ stop-cluster.sh 
Stopping taskexecutor daemon (pid: 2283) on host node2.
Stopping taskexecutor daemon (pid: 1827) on host node3.
Stopping taskexecutor daemon (pid: 1829) on host node4.
Stopping standalonesession daemon (pid: 1929) on host node2.

上传代码到gitee

登录gitee

https://gitee.com/

注意：如果还没有gitee账号，需要先注册；如果之前没有设置过SSH公钥，需要先设置SSH公钥。

创建仓库

提交代码

使用IDEA提交代码

提示有警告，忽略警告，继续提交

提交成功后，IDEA显示如下

刷新浏览器查看gitee界面，看到代码已上传成功

完成！enjoy it!

标签： flink 大数据
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_42881421/article/details/137545227
版权归原作者 Hadoop_Liang 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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