flink：java集成flink实现流数据处理（一）

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0. 引言

Apache Flink作为一款高性能的流处理框架，已成为企业级流数据处理的优选方案。本文将带领读者深入了解如何利用Java语言集成Flink，实现高效、可靠的流数据处理应用。本文将从Flink的基本原理入手，介绍Java与Flink的集成方法

1. flink安装

首先java的安装不再单独说明，大家可参考其他文章部署。我们讲解下开发环境的flink安装

1、在官网下载安装包，我这里选择的是1.13.3
版本，大家可以根据自己的需要选择对应版本

下载地址：https://flink.apache.org/zh/downloads/

在这里插入图片描述

2、解压安装包，修改conf文件夹下的

flink-conf.yaml

配置文件

# 将任务槽调大一点，默认是1，否则运行会因为任务槽不足报错taskmanager.numberOfTaskSlots:30# 如果要调整默认端口，则修改rest.port:8081

3、运行bin目录下的

start-cluster.sh

脚本

bin/start-cluster.sh

在这里插入图片描述

4、然后访问对应ip:8081端口，即可进入管理页面
在这里插入图片描述
5、同时为了方面后续直接调用flink指令，而不用跟上路径名，我们配置一个环境变量，这步不是必要，如果你没配置，调用脚本时使用全路径即可

export FLINK_HOME=/Library/software/flink/flink-1.13.3
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin

2. 流数据处理程序

1、首先创建一个springboot项目

依赖包简介

2、引入依赖

对应flink相关的依赖需要单独说明下，其jar版本需要根据flink版本来定，flink 1.11之前版本使用的是scala2.11, 之后加入了对scala2.12的支持，不同的版本引入的jar名称不同，比如

flink-streaming-scala

包有3个，对应不同的scala版本，

flink-streaming-scala

则为对多个版本的兼容版
在这里插入图片描述
一般我们根据scala版本来定，比如我这里使用flink1.13，则对应scala2.12

<properties><java.version>1.8</java.version><project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding><project.reporting.outputEncoding>UTF-8</project.reporting.outputEncoding><spring-boot.version>2.6.13</spring-boot.version><flink-verison>1.13.3</flink-verison></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId><scope>test</scope></dependency><!--        flink start--><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId><version>${flink-verison}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-clients_2.12</artifactId><version>${flink-verison}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-base</artifactId><version>${flink-verison}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-kafka_2.12</artifactId><version>${flink-verison}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-connector-jdbc_2.12</artifactId><version>${flink-verison}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-jdbc_2.12</artifactId><version>1.9.1</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-runtime-web_2.12</artifactId><version>${flink-verison}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-scala_2.12</artifactId><version>${flink-verison}</version></dependency><!--        flink end--><dependency><groupId>mysql</groupId><artifactId>mysql-connector-java</artifactId><version>8.0.33</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.kafka</groupId><artifactId>kafka-clients</artifactId><version>3.7.1</version></dependency></dependencies><dependencyManagement><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-dependencies</artifactId><version>${spring-boot.version}</version><type>pom</type><scope>import</scope></dependency></dependencies></dependencyManagement>

我这里将演示要用的包都添加上了，大家可以根据自己的需求选择，依赖包简介：

flink-streaming-java_2.12：提供java集成flink实现流数据处理的接口
flink-clients_2.12：flink客户端与服务端集群交互的接口和工具
flink-connector-base：提供flink做各类连接的抽象类、工具等，是flink项目中的一个基础包
flink-connector-kafka_2.12：连接kafka的接口和工具
flink-connector-jdbc_2.12：连接数据库的jdbc接口和工具
flink-jdbc_2.12：与数据库交互的接口，可与flink-connector-jdbc_2.12配合使用
flink-runtime-web_2.12：本地模式提供web ui相关功能，不添加不影响运行，但是会报错FlinkException: The module flink-runtime-web could not be found in the class path. Please add this jar in order to enable web based job submission.
flink-streaming-scala_2.12：专门为 Scala 2.12 编译的流处理库。这个包提供了 Scala API，允许开发人员使用 Scala 编程语言构建流处理应用程序

3、配置文件

application.properties

中添加配置项，注意提前启动flink

flink:# flink集群的服务器ip和端口job-manager-host: localhost
  job-manager-port:8081

4、接下来我们实现一个简单的案例，来帮助我们理解java集成flink的过程

在官网有关于流数据的介绍和一些简单案例
在这里插入图片描述

流处理4个部分

我们从官网的实例可以知道，flink流数据处理实际上主要分成4个部分：
在这里插入图片描述

1、StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()执行环境创建，这是固定的书写
2、输入数据的声明，这里是固定取的自定义对象来作为输入流，也可以引入固定字符串、socket流、数据库、kafka等作为输入数据源
3、流数据的处理，这里只是作为一个简单的过滤，还有其他更多的方法来做复杂的数据处理操作，实际上就是定义flink任务的算子，大家具体可以参考官方文档，后续再带大家通过案例来熟悉 https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/zh/docs/learn-flink/etl/![在这里插入图片描述](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/cebe214cc56c400c8ca8abce07e3c074.png) 5、下面我们来实现一个简单的词频统计的程序，数据输入就取固定文本，后续我们再讲解其他输入源

（1）先创建环境，指定并行数，输入流数据指定为固定字符串

// 创建执行环境StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 指定并行度,默认电脑线程数
            env.setParallelism(3);DataStream<String> stream = env.fromElements("Flink is a powerful framework","flink 是 一个 强大的 框架");

（2）数据处理上稍微麻烦一旦，我们先对字符串用空格分组，然后作为key, 词频为1放入

Tuple2

对象中，这里Tuple2的<key, value>类型与我们要放入的要保持一致

然后调用returns方法显示声明结果值类型，否则系统只能得到Tuple2泛型，而无法知道具体的

Tuple2<String, Integer>

类型

然后使用keyBy进行分组，条件为key，即单词名，然后调用sum做个数汇总，其参数positionToSum是指做合计的字段位置，0 是key, 1就是value，即前面放入的词频数1，或者也可以传入字段名

SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String,Integer>> result = stream
                    .flatMap((String value,Collector<Tuple2<String,Integer>> out)->{String[] words = value.split(" ");for(String word : words){
                                    out.collect(Tuple2.of(word,1));}}).returns(newTypeHint<Tuple2<String,Integer>>(){}).keyBy(value -> value.f0).sum(1);

（3）然后我们将其做一个打印输出，其结果输出是通过添加不同的SinkFunction来实现的

result.addSink(newRichSinkFunction<Tuple2<String,Integer>>(){@Overridepublicvoidinvoke(Tuple2<String,Integer> value,Context context)throwsException{String world = value.getField(0);Integer count = value.getField(1);// 打印System.out.println("单词："+world +"，次数："+count);}});

（4）最后不要忘记，执行任务

// 执行
env.execute("fixed text stream job");

完整代码

importorg.apache.commons.logging.Log;importorg.apache.commons.logging.LogFactory;importorg.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeHint;importorg.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;importorg.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;importorg.apache.flink.streaming.api.functions.sink.RichSinkFunction;importorg.apache.flink.util.Collector;/**
 * @author benjamin_5
 * @Description 固定文本输出：统计词频
 * @date 2024/9/24
 */publicclassFixedStringJob{privatestaticfinalLog logger =LogFactory.getLog(FixedStringJob.class);// 启动本地flink ./bin/start-cluster.shpublicstaticvoidmain(String[] args){try{// 创建执行环境StreamExecutionEnvironment env =StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 指定并行度,默认电脑线程数
            env.setParallelism(3);DataStream<String> stream = env.fromElements("Flink is a powerful framework","flink 是 一个 强大的 框架");// 处理数据: 切换、转换、分组、聚合 得到统计结果SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String,Integer>> result = stream
                    .flatMap((String value,Collector<Tuple2<String,Integer>> out)->{String[] words = value.split(" ");for(String word : words){
                                    out.collect(Tuple2.of(word,1));}})// 显式地提供类型信息:对于flatMap传入Lambda表达式，系统只能推断出返回的是Tuple2类型，而无法得到Tuple2<String, Long>。只有显式设置系统当前返回类型，才能正确解析出完整数据.returns(newTypeHint<Tuple2<String,Integer>>(){}).keyBy(value -> value.f0).sum(1);

            result.addSink(newRichSinkFunction<Tuple2<String,Integer>>(){@Overridepublicvoidinvoke(Tuple2<String,Integer> value,Context context)throwsException{String world = value.getField(0);Integer count = value.getField(1);// 打印System.out.println("单词："+world +"，次数："+count);}});System.out.println("执行完成");// 执行
            env.execute("fixed text stream job");}catch(Exception e){
            e.printStackTrace();
            logger.error("流任务执行失败：", e);}}}

3. 程序调用

1、通过flink的官方文档我们可以知道，其脚本的运行方式是通过flink指令调用jar脚本，然后将任务提交到flink服务端集群，在集群中执行对应任务
在这里插入图片描述
2、在idea中，我们可以直接运行类来进行调试调用，工作台可以看到打印信息

3、如果我们要放到服务器上运行时，就需要将其打包为jar，首先我们要调整下部署方式，并声明这里书写的class为mainClass，否则运行时会找不到主类

<build><plugins><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId><version>3.8.1</version><configuration><source>1.8</source><target>1.8</target><encoding>UTF-8</encoding></configuration></plugin><plugin><groupId>org.apache.maven.plugins</groupId><artifactId>maven-shade-plugin</artifactId><executions><execution><phase>package</phase><goals><goal>shade</goal></goals><configuration><transformers><transformerimplementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer"><mainClass>com.example.flink_demo.job.FixedStringJob</mainClass></transformer></transformers></configuration></execution></executions></plugin></plugins></build>

4、打包项目

mvn clean package -DskipTests

5、运行指定类

flink run -sae -c com.example.flink_demo.job.FixedStringJob flink_demo-0.0.1.jar

在这里插入图片描述
在flink的日志目录log下可以看到打印信息

在这里插入图片描述

4. 总结

如上我们实现了一个简单的flink处理流数据的案例，下一期我们继续讲解实现数据库输入输出、kafka接入流数据等案例

标签： flink java 大数据

本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_24950043/article/details/142584502
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flink：java集成flink实现流数据处理（一）

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0. 引言

1. flink安装

2. 流数据处理程序

依赖包简介

流处理4个部分

3. 程序调用

4. 总结

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