flink学习（五）——浅尝WordCount

前面学了那么多，我们还没有上手写过代码，现在我们来学习如何用flink实现流式的WordCount程序。

准备工作

1. java开发环境，推荐Intellij IDEA。
2. netcat程序。
   • 如果是windows系统，可以到https://eternallybored.org/misc/netcat/网站下载netcat，并解压配好环境变量即可；
   • 如果是centos系统，直接yum install -y nc即可；
3. pom文件配置

       
    	
    	<dependency>
    		<groupId>org.apache.flinkgroupId>
    		<artifactId>flink-javaartifactId>
    		<version>${flink.version}version>
    		<scope>providedscope>
    	dependency>
    	<dependency>
    		<groupId>org.apache.flinkgroupId>
    		<artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}artifactId>
    		<version>${flink.version}version>
    		<scope>providedscope>
    	dependency>
    	<dependency>
    		<groupId>org.apache.flinkgroupId>
    		<artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}artifactId>
    		<version>${flink.version}version>
    		<scope>providedscope>
    	dependency>
   

4. log4j文件配置

   rootLogger.level = INFO
   rootLogger.appenderRef.console.ref = ConsoleAppender
   
   appender.console.name = ConsoleAppender
   appender.console.type = CONSOLE
   appender.console.layout.type = PatternLayout
   appender.console.layout.pattern = %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss,SSS} %-5p %-60c %x - %m%n
   

生成主类，简单测试

代码如下：

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class WordCountTest {
     
    public static void main(String[] args) throws Exception {
     
        // 1. 获取流任务执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 设置并行度为1
        env.setParallelism(1);

        // 2. 输入，这里使用了自带的socket输入，监听ip地址为hadoop001，端口号为9999
        DataStream<String> source = env.socketTextStream("hadoop001", 9999);

        // 3. 数据转换处理，这里暂时省略

        // 4. 输出，这里使用了自带的控制台输出，因为没有数据处理过程，那就是直接将输入的字符串输出到控制台
        source.print("input");

        // 5. 执行流任务
        env.execute("word count test");
    }
}

整个代码分为5部分：

1. 获取流任务执行环境
2. 获取数据输入
3. 数据转换处理
4. 数据输出
5. 启动流任务

我们启动下socket输入，在shell中输入nc -l 9999，如下：

然后再ide中启动程序，

可以看到最后一行，连接到了hadoop001:9999，在等待输入。
我们回到刚刚输入nc -l 9999的shell，输入"hello"，“world”，“hello”，“hadoop”，“flink”，如图：

回到ide中，可以看到输出如下：

好，到这里都符合我们的预期。接下来我们再进一步，实现WordCount。

WordCount实现

实现WordCount的主要逻辑如下：

1. 获取word
2. 将word转换为(word, 1)
3. 对数据按照word分组
4. 对分组后的数据按后面的count数汇总

代码如下：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class WordCountTest {
     
    public static void main(String[] args) throws Exception {
     
        // 1. 获取流任务执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 设置并行度为1
        env.setParallelism(1);

        // 2. 输入，这里使用了自带的socket输入，监听ip地址为hadoop001，端口号为9999
        DataStream<String> source = env.socketTextStream("hadoop001", 9999);

        // 3. 数据转换处理
        DataStream<Tuple2<String, Integer>> counted = source
            // 将word转换为(word, 1)
            .map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
     
                @Override
                public Tuple2<String, Integer> map(String word) throws Exception {
     
                    return Tuple2.of(word, 1);
                }
            })
            // 对数据按照word分组
            .keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {
     
                @Override
                public String getKey(Tuple2<String, Integer> record) throws Exception {
     
                    return record.f0;
                }
            })
            // 对分组后的数据按后面的count数汇总
            .sum(1)
        ;

        // 4. 输出，这里使用了自带的控制台输出，将结果输出到控制台
        counted .print("output");

        // 5. 执行流任务
        env.execute("word count test");
    }
}

我们再次开启nc，启动程序，输入"hello"，“world”，“hello”，“hadoop”，“flink”，可以看到结果输出如下：

每输入一个word，就会对这个word统计一次，输入两个hello的时候，结果输出了(hello,2)，而其它word只输入了一次，所以都是1。