Flink应用

概念：

Apache Flink是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。Flink设计为在所有常见的集群环境中运行，以内存速度和任何规模执行计算。

在这里，我们解释Flink架构的重要方面

 

Flink特点

1）mapredue

2）store

3）spark

适用于所有企业，不同企业有不同的业务场景，处理数据量，模型不一样

 

处理无界和有界数据

随处部署应用

Flink是分布式系统，需要计算资源才可执行程序，Flink可以与常用的集资源进行集成（hadoop，yarn,nesos）

可以单作为独立集运行

通过不同不是部署模实现

这些模式允许flink用管的方式进行交互

flink可以自动识别应用程序配置的所需资源

容错性：

如果发生故障，flink请求新的资源替换

提交或控制程序通过调用TEST调用进行，简化flink在许多环境下集成

以任何比例应用程序（小集群，无限集群）

a) Flink以任何规模运行有状态流应用程序，并行化

b) 利用无限的CPU和磁盘与网络IO

c)轻松的维护大的应用程序状态

d）用户可拓展性报告：

           处理万亿个事件 

           维护过个TB的状态

           上千个内核

利用内存中的性能

有状态Flink应用程序针对于对本地状态访问进行优化，任务状态保留在内存中

如果大小超过了可用内存，则保存在访问高效的磁盘数据结构中（SSD机械/固态）

结构：

安装部署

安装包：版本flink-1.7.1-bin-hadoop26-scala_2.12.tgz 按照自己的环境下载对应的安装包

单机模式：

1）直接运行start -cluster.sh 启动单个节点

StandaloneSessionClusterEntrypoint 和TaskManagerRunner在一个主机上

2）192.168.8.xxx：8081界面访问浏览器

集群模式：

修改flink-conf.yaml中的jobmanager.rpc.address: Master (切记：后的空格，否则会报集群起不来)

slave修改两个集群的属性

 

采用interllij IDEA构建maven工程

pom.xml配置如下：

    4.0.0

    com.alex.flink
    flinktest
    1.0-SNAPSHOT
    
        
            org.apache.flink
            flink-java
            1.7.1
        
        
            org.apache.flink
            flink-streaming-java_2.11
            1.7.1
        
        
            org.apache.flink
            flink-clients_2.11
            1.7.1
        
    

Flink-API编程

package com.alex.flink.test;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * 实时的wordcount
 * 往端口中发送数据，实时的计算数据
 */
public class WordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //定义端口
        final int port = 6666;

        //建立连接
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //得到套接字对象（主机，端口，关键字）
        DataStreamSource text = env.socketTextStream("192.168.8.128",port,"\n");

        //解析数据。统计数据-单词计数
        DataStream wc = text.flatMap(new FlatMapFunction() {
            public void flatMap(String s, Collector collector) throws Exception {
                //按照空白符进行切割
                for(String word:s.split("\\s")){
                    collector.collect(new WordWithCount(word,1L));
                }
            }
        })
                //按照key分组
                .keyBy("word")

                //设置窗口的时间长度,1s计算一次
                .timeWindow(Time.seconds(5),Time.seconds(1))

                //聚合
                .reduce(new ReduceFunction() {
                    public WordWithCount reduce(WordWithCount a, WordWithCount b) throws Exception {
                        return new WordWithCount(a.word,a.count+b.count);
                    }
                });

                //打印并发度
                wc.print().setParallelism(1);

                //执行
                env.execute("Hello Amy");

    }

    public static class WordWithCount{
        public String word;
        public long count;

        public WordWithCount(){

        }

        public WordWithCount(String word, long count){
            this.word = word;
            this.count = count;
        }
        public String toString(){
            return word +":" +count;
        }
    }
}

自动打包flinktest-1.0-SNAPSHOT.jar上传到主服务器上

发送数据

nc -lk -p 6666 

运行 flink run -c com.alex.flink.test.WordCount /root/flinktest-1.0-SNAPSHOT.jar

查看结果：