5分钟从零构建第一个 Apache Flink 应用

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在本文中，我们将从零开始，教您如何构建第一个Apache Flink （以下简称Flink）应用程序。

开发环境准备

Flink 可以运行在 Linux, Max OS X, 或者是 Windows 上。为了开发 Flink 应用程序，在本地机器上需要有 Java 8.x 和 maven 环境。

如果有 Java 8 环境，运行下面的命令会输出如下版本信息：

$ java -version
java version "1.8.0_65"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_65-b17)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.65-b01, mixed mode)

如果有 maven 环境，运行下面的命令会输出如下版本信息：

$ mvn -version
Apache Maven 3.5.4 (1edded0938998edf8bf061f1ceb3cfdeccf443fe; 2018-06-18T02:33:14+08:00)
Maven home: /Users/wuchong/dev/maven
Java version: 1.8.0_65, vendor: Oracle Corporation, runtime: /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_65.jdk/Contents/Home/jre
Default locale: zh_CN, platform encoding: UTF-8
OS name: "mac os x", version: "10.13.6", arch: "x86_64", family: "mac"

另外我们推荐使用 ItelliJ IDEA （社区免费版已够用）作为 Flink 应用程序的开发 IDE。Eclipse 虽然也可以，但是 Eclipse 在 Scala 和 Java 混合型项目下会有些已知问题，所以不太推荐 Eclipse。下一章节，我们会介绍如何创建一个 Flink 工程并将其导入 ItelliJ IDEA。

创建 Maven 项目

我们将使用 Flink Maven Archetype 来创建我们的项目结构和一些初始的默认依赖。在你的工作目录下，运行如下命令来创建项目：

mvn archetype:generate \-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \-DarchetypeVersion=1.6.1 \-DgroupId=my-flink-project \-DartifactId=my-flink-project \-Dversion=0.1 \-Dpackage=myflink \-DinteractiveMode=false

你可以编辑上面的 groupId, artifactId, package 成你喜欢的路径。使用上面的参数，Maven 将自动为你创建如下所示的项目结构：

$ tree my-flink-project
my-flink-project
├── pom.xml
└── src└── main├── java│   └── myflink│       ├── BatchJob.java│       └── StreamingJob.java└── resources└── log4j.properties

我们的 pom.xml 文件已经包含了所需的 Flink 依赖，并且在 src/main/java 下有几个示例程序框架。接下来我们将开始编写第一个 Flink 程序。

编写 Flink 程序

启动 IntelliJ IDEA，选择 "Import Project"（导入项目），选择 my-flink-project 根目录下的 pom.xml。根据引导，完成项目导入。

在 src/main/java/myflink 下创建 SocketWindowWordCount.java 文件：

package myflink;public class SocketWindowWordCount {public static void main(String[] args) throws Exception {}
}

现在这程序还很基础，我们会一步步往里面填代码。注意下文中我们不会将 import 语句也写出来，因为 IDE 会自动将他们添加上去。在本节末尾，我会将完整的代码展示出来，如果你想跳过下面的步骤，可以直接将最后的完整代码粘到编辑器中。

Flink 程序的第一步是创建一个 StreamExecutionEnvironment 。这是一个入口类，可以用来设置参数和创建数据源以及提交任务。所以让我们把它添加到 main 函数中：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

下一步我们将创建一个从本地端口号 9000 的 socket 中读取数据的数据源：

DataStream text = env.socketTextStream("localhost", 9000, "\n");

这创建了一个字符串类型的 DataStream。DataStream 是 Flink 中做流处理的核心 API，上面定义了非常多常见的操作（如，过滤、转换、聚合、窗口、关联等）。在本示例中，我们感兴趣的是每个单词在特定时间窗口中出现的次数，比如说5秒窗口。为此，我们首先要将字符串数据解析成单词和次数（使用Tuple2<String, Integer>表示），第一个字段是单词，第二个字段是次数，次数初始值都设置成了1。我们实现了一个 flatmap 来做解析的工作，因为一行数据中可能有多个单词。

DataStream> wordCounts = text.flatMap(new FlatMapFunction>() {@Overridepublic void flatMap(String value, Collector> out) {for (String word : value.split("\\s")) {out.collect(Tuple2.of(word, 1));}}});

接着我们将数据流按照单词字段（即0号索引字段）做分组，这里可以简单地使用 keyBy(int index) 方法，得到一个以单词为 key 的Tuple2<String, Integer>数据流。然后我们可以在流上指定想要的窗口，并根据窗口中的数据计算结果。在我们的例子中，我们想要每5秒聚合一次单词数，每个窗口都是从零开始统计的：。

DataStream> windowCounts = wordCounts.keyBy(0).timeWindow(Time.seconds(5)).sum(1);

第二个调用的 .timeWindow() 指定我们想要5秒的翻滚窗口（Tumble）。第三个调用为每个key每个窗口指定了sum聚合函数，在我们的例子中是按照次数字段（即1号索引字段）相加。得到的结果数据流，将每5秒输出一次这5秒内每个单词出现的次数。

最后一件事就是将数据流打印到控制台，并开始执行：

windowCounts.print().setParallelism(1);
env.execute("Socket Window WordCount");

最后的 env.execute 调用是启动实际Flink作业所必需的。所有算子操作（例如创建源、聚合、打印）只是构建了内部算子操作的图形。只有在execute()被调用时才会在提交到集群上或本地计算机上执行。

下面是完整的代码，部分代码经过简化（代码在 GitHub 上也能访问到）：

package myflink;import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
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 {// 创建 execution environmentfinal StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 通过连接 socket 获取输入数据，这里连接到本地9000端口，如果9000端口已被占用，请换一个端口DataStream text = env.socketTextStream("localhost", 9000, "\n");// 解析数据，按 word 分组，开窗，聚合DataStream> windowCounts = text.flatMap(new FlatMapFunction>() {@Overridepublic void flatMap(String value, Collector> out) {for (String word : value.split("\\s")) {out.collect(Tuple2.of(word, 1));}}}).keyBy(0).timeWindow(Time.seconds(5)).sum(1);// 将结果打印到控制台，注意这里使用的是单线程打印，而非多线程windowCounts.print().setParallelism(1);env.execute("Socket Window WordCount");}
}