Flink 入门

Flink 目前最流行的流式引擎，主要是用来替换jstorm和spark streaming的， 实现对实时数据流的处理，很多操作接口和spark的api非常相像。

1. 源码安装

http://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.8.0/

 tar -zxf flink-1.7.0-bin-hadoop28-scala_2.11.tgz
 
 
./bin/start-cluster.sh

测试用例：

nc -l 9000

./flink run ../examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --port 9000

tail -f ../log/flink-root-taskexecutor-0-localhost.localdomain.out

体验完毕， 简单的看一下代码：

public class SocketWindowWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 用final修饰符定义端口号，表示不可变
        final int port;
        try {
            final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
            port = params.getInt("port");
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("No port specified. Please run 'SocketWindowWordCount --port '");
            return;
        }

        // （1）获取执行环境
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // （2）获取数据流，例子中是从指定端口的socket中获取用户输入的文本
        DataStream text = env.socketTextStream("localhost", port, "\n");

        // （3）transformation操作，对数据流实现算法
        DataStream windowCounts = text
                //将用户输入的文本流以非空白符的方式拆开来，得到单个的单词，存入命名为out的Collector中
                .flatMap(new FlatMapFunction() {
                    public void flatMap(String value, Collector out) {
                        for (String word : value.split("\\s")) {
                            out.collect(new WordWithCount(word, 1L));
                        }
                    }
                })
                //将输入的文本分为不相交的分区，每个分区包含的都是具有相同key的元素。也就是说，相同的单词被分在了同一个区域，下一步的reduce就是统计分区中的个数
                .keyBy("word")
                //滑动窗口机制，每1秒计算一次最近5秒
                .timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1))
                //一个在KeyedDataStream上“滚动”进行的reduce方法。将上一个reduce过的值和当前element结合，产生新的值并发送出。
                //此处是说，对输入的两个对象进行合并，统计该单词的数量和
                .reduce(new ReduceFunction() {
                    public WordWithCount reduce(WordWithCount a, WordWithCount b) {
                        return new WordWithCount(a.word, a.count + b.count);
                    }
                });

        // 单线程执行该程序
        windowCounts.print().setParallelism(1);

        env.execute("Socket Window WordCount");
    }

    // 统计单词的数据结构，包含两个变量和三个方法
    public static class WordWithCount {
        //两个变量存储输入的单词及其数量
        public String word;
        public long count;
        
        public WordWithCount() {}
        
        public WordWithCount(String word, long count) {
            this.word = word;
            this.count = count;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return word + " : " + count;
        }
    }
}

2. idea 开发环境配置

flink example 参考：

https://github.com/streaming-with-flink/examples-scala