【学习笔记 - Flink】Flink，Spark Word Count 对比

背景介绍

     由于平时工作使用 Spark 较多，在 WordCount 这一个小 Demo 中，我也好奇，同为大数据计算组件，且同为 scala，会有多少不同？我相信能从中了解 Flink，Spark的设计逻辑的不同，我认为能在小的 Demo 中获得思考，管中窥豹，对 Flink 有更深的了解。

带着疑问去学习 Flink 的 WordCount 程序：
Spark, Flink 批处理，Flink 流处理 3者，在有何不同？

1. 声明会话方式?
2. 处理中的 map 算子有何不同？
3. 如何执行？(如 .show())
4. 变量格式

Flink 流处理

// Flink 流处理
object StreamWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建流处理的执行环境
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 从外部命令中提取参数，作为socket主机名和端口号
    val paramTool: ParameterTool = ParameterTool.fromArgs(args)
    val host: String = paramTool.get("host")
    val port: Int = paramTool.getInt("port")

    // 接收一个socket文本流
    val inputDataStream: DataStream[String] = env.socketTextStream(host, port)
    // 进行转化处理统计
    val resultDataStream: DataStream[(String, Int)] = inputDataStream
      .flatMap(_.split(" "))
      .filter(_.nonEmpty)
      .map((_, 1))
      .keyBy(0)
      .sum(1)

    resultDataStream.print().setParallelism(1)

    // 启动任务执行
    env.execute("stream word count")
  }
}

Flink 批处理

// Flink 批处理
import org.apache.flink.api.scala._

object WordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建批处理的执行环境
    val env:ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val inputDataSet:DataSet[String] = env.readTextFile("D:/work/demo.txt")

    val resultDataSet: AggregateDataSet[(String, Int)] = inputDataSet
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_, 1))
      .groupBy(0)
      .sum(1)

    // 打印输出
    resultDataSet.print()
  }
}

Spark 批处理

object ScalaWordCount {
// https://www.jianshu.com/p/9451ffb052bf 时间原因，引用该作者 wordcount
  def main(args: Array[String]): Unit = {

    val conf = new SparkConf().setAppName("ScalaWordCount").setMaster("local");
    //创建一个SparkContext对象
    val sc = new SparkContext(conf)

    //执行WordCount
    val result = sc
      .textFile("wordcount.txt")
      .flatMap(_.split(" "))
      .map((_,1))
      .reduceByKey(_+_)
    
    //打印在屏幕上
    result.foreach(println)
    //释放资源
    sc.stop()
}

}

回到上述问题，我们来看看

1. 声明会话方式?
   ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
   StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment()
   SparkContext

2. 处理中的 map 算子有何不同？
   Flink 流处理：KeyBy(0)，Flink 批处理：groupBy(0)；
   Flink 批处理：.groupBy(0).sum(1)； Spark 批处理：.reduceByKey(_ + _)
   Spark 批处理：sc.stop()

3. 如何执行？(如 .show())
   两者通过 .print() 触发流程，或者叫通过 .print() 输出。而不一样的是，流处理需要额外使用 env.execute（）方法，因为流处理需要一个进程监听（Socket），等待数据输入，如果没有该进程则不会实际运行。。

4. 变量类型
   DataStream；DataSet；RDD