Flink（一）【WordCount 快速入门】

前言

        学完了 Hadoop、Spark，本想着先把 Kafka、Flume 这些工具先学完的，但想了想还是把核心的技术先学完最后再去把那些工具学学。

        最近心有点累哈哈哈，偷偷立个 flag，反正也没人看，明年的今天来这里还愿哈，愿望这种事情我是从来是不会说出来的，毕竟言以泄败，事以密成嘛。

那我隐晦低表达一下，摘录自《解忧杂货店》的一条句子：

        这是克朗对自己梦想的描述，其实他不是自不量力，而是假如放弃了这个梦想，他的生活就失去了光，他未来的几十年生活会枯燥无味，会活的没有一点激情。
        就像一个曾经自己深爱过的姑娘一样，明明无法在一起，却还是始终记挂着，因为心里眼里只有她，所以别人在你眼中，都会黯然失色的，没有色彩的东西，又怎么能投入激情去爱呢？

        我的愿望有两个，在上面中有所体现，但我希望结果不要是遗憾，第一个愿望明年这会大概知道结果了，第二个愿望应该会晚一点，也许在2025年的春天，也许会更早一点...

API 环境搭建

添加依赖

pom.xml

<properties>
 <flink.version>1.13.0flink.version>
 <java.version>1.8java.version>
 <scala.binary.version>2.12scala.binary.version>
 <slf4j.version>1.7.30slf4j.version>
properties>
<dependencies>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.flinkgroupId>
 <artifactId>flink-javaartifactId>
 <version>${flink.version}version>
 dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.flinkgroupId>
 <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}artifactId>
 <version>${flink.version}version>
 dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.flinkgroupId>
 <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}artifactId>
 <version>${flink.version}version>
dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.slf4jgroupId>
 <artifactId>slf4j-apiartifactId>
 <version>${slf4j.version}version>
 dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.slf4jgroupId>
 <artifactId>slf4j-log4j12artifactId>
 <version>${slf4j.version}version>
 dependency>
 <dependency>
 <groupId>org.apache.logging.log4jgroupId>
 <artifactId>log4j-to-slf4jartifactId>
 <version>2.14.0version>
dependency>
dependencies>

log4j.properties 

log4j.rootLogger=error, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%-4r [%t] %-5p %c %x - %m%n

 入门案例

0、数据准备

在 根目录下创建 words.txt

hello flink
hello java
hello spark
hello hadoop

1、批处理

批处理所用到的算子API 都继承自 DataSet，而新版的 Flink 已经做到了流批一体，这里只做演示，以后这类 API 应该是要被弃用了。

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
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. 创建一个执行批式数据处理环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
 
        // 2. 从文件中读取数据 String类型  批式数据处理环境得到的 DataSource 继承自 DataSet
        DataSource lineDS = env.readTextFile("input/words.txt");
 
        // 3. 将每行数据转换成一个二元组类型
        // 输入类型: String 输出类型: Tuple2
        FlatMapOperator> wordAndOne =
                // String lines: 输入数据行  Collector> out: 输出类型
                lineDS.flatMap((String line, Collector> out) -> {
            String[] words = line.split(" ");
            for (String word : words) {
                out.collect(Tuple2.of(word, 1L));
            }
        }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));  //使用 Java 泛型的时候, 由于泛型擦除的存在, 需要显示信息返回返回值类型
 
        // 4. 根据 word 分组
        UnsortedGrouping> wordGroup = wordAndOne.groupBy(0);   // 0 是索引位置
 
        // 5. 分组内进行聚合
        AggregateOperator> res = wordGroup.sum(1); // 1 也是索引位置
 
        // 6. 打印结果
        res.print();
 
    }
}

运行结果：

(hadoop,1)
(flink,1)
(hello,4)
(java,1)
(spark,1)
 
Process finished with exit code 0

因为现在已经是流批一体的框架了，所以提交 Flink 批处理任务需要用下面的语句：

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

2、流处理

2.1、有界数据流处理

这里我们用离线数据（提前创建好的文件）用流处理API DataStream 的算子来做处理。

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.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
 
public class BoundedStreamWordCount {
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建一个流式的执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
 
        // 2. 流式数据处理环境得到的 DataSource 继承自 DataStream
        DataStreamSource lineDS = env.readTextFile("input/words.txt");
 
        // 3. flatMap 打散数据 返回元组
        SingleOutputStreamOperator> wordAndOne = lineDS.flatMap((String line, Collector> out) -> {
            String[] words = line.split(" ");
            for (String word : words) {
                out.collect(Tuple2.of(word, 1L));
            }
        }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
 
        // 4. 根据 word 分组
        KeyedStream, String> wordGroupByKey = wordAndOne.keyBy(t -> t.f0);
 
        // 5. 根据键对索引为 1 处的值进行合并
        SingleOutputStreamOperator> res = wordGroupByKey.sum(1);
 
        // 6. 输出结果
        res.print();
 
        // 7. 执行
        env.execute();  // 这里我们的数据是有界的,但是真正开发环境是无界的,这里需要用execute方法等待新数据的到来
    }
}

运行结果：

3> (java,1)
13> (flink,1)
1> (spark,1)
5> (hello,1)
5> (hello,2)
5> (hello,3)
5> (hello,4)
15> (hadoop,1)

        我们可以发现，输出的单词的顺序是乱序的，因为集群模式下数据流不是在本地执行的，而是在多个节点中执行，所以也就无法保证先输入的单词最先输出。

        Idea下Flink API 会使用多线程来模拟集群下的多节点并行处理，而我们每行数据前面的 "编号>" 代表的就是线程的 id（对应 Flink 运行时占据的最小资源，也叫任务槽），默认使用当前电脑的所有 CPU 数。

        我们还可以发现，hello是同一个节点上处理的，这是因为我们在做分组的时候，把分组后的数据分到了同一个节点（子任务）上。

2.2、无界数据流处理

这里我们使用 netcat 来模拟产生数据流

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.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
 
public class UnBoundedStreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建一个流式的执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironment();
 
        // 2. 流式数据处理环境得到的 DataSource 继承自 DataStream
        ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);
        String host = parameterTool.get("host");
        Integer port = parameterTool.getInt("port");
        DataStreamSource lineDS = env.socketTextStream(host,port);
 
        // 3. flatMap 打散数据 返回元组
        SingleOutputStreamOperator> wordAndOne = lineDS.flatMap((String line, Collector> out) -> {
            String[] words = line.split(" ");
            for (String word : words) {
                out.collect(Tuple2.of(word, 1L));
            }
        }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
        
        // 4. 根据 word 分组
        KeyedStream, String> wordGroupByKey = wordAndOne.keyBy(t -> t.f0);
 
        // 5. 根据键对索引为 1 处的值进行合并
        SingleOutputStreamOperator> res = wordGroupByKey.sum(1);
 
        // 6. 输出结果
        res.print();
 
        // 7. 执行
        env.execute();  // 这里我们的数据是有界的,但是真正开发环境是无界的,这里需要用execute方法等待新数据的到来
    }
}

运行结果： 

        可以看到，处理是相当快的，毕竟数据量很小，但是会想到 SparkStreaming 的处理过程，我们之前用 SparkStreaming 的时候还需要设置 Reciver 的接收间隔，而我们的 Flink 则是真正的实时处理。

总结

        Flink 的学习终于开始了，还是一样的要求，不照搬视频课件内容，每行代码要有自己的思考，每行博客也要是自己思考的总结。

        还有，最近感觉愈发词穷，该多看书了，以后养成每次博客加一条书摘的习惯。