Flink(2) 简单上手

maven 依赖

  
        
            org.apache.flink
            flink-java
            1.10.1
        
        
            org.apache.flink
            flink-streaming-java_2.12
            1.10.1
        
    

Flink 批处理能力

/**
 * 批处理
 */
public class WordCount {

    public static void main(String[] args)  throws Exception{
        //1.创建执行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //2.从文件读取数据
        String inputPath = "/you/path/hello.txt";
        DataSet inputDataSet = env.readTextFile(inputPath);
        //3.对数据集进行处理 ，拆成 单个单词，转换成 2元组（word ,1）进行统计
        DataSet> resultSet = inputDataSet.flatMap(new MyFlatMapper())
                .groupBy(0) //按照第一位置的word分组
                .sum(1); //按照第二个位置上的数据求和

        resultSet.print(); //输出

    }

    //自定义类实现FlatMapFunction接口
    public static class MyFlatMapper implements FlatMapFunction> {

        public void flatMap(String value, Collector> out) throws Exception {
            //按照空格分词
            String[] words = value.split(" ");
            //遍历所有的 word ,包成而元组输出
            for (String word: words ) {
                 out.collect(new Tuple2(word ,1));
            }
        }
    }
    
}

Flink 流处理能力

/**
 * 流处理
 */
public class StreamWordCount {

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        //env
       StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

       //默认的并行度，是按照的当前电脑的cpu
//        env.getParallelism();
//        env.setParallelism(4);
        //前面的数字 1 ，代表当前我们现在环境当前并行执行的线程的编号
        // 1> (hello,1)

        //2.从文件读取数据
//        String inputPath = "/path/to/hello.txt";
//        DataStreamSource inputDataStream = env.readTextFile(inputPath);

        //用 parameter tool 工具从程序的启动参数中提取配置项
        ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);
        String host = parameterTool.get("host");
        int port = parameterTool.getInt("port");

        //从队列读取数据
        //从socket文本流读取数据
        DataStream inputDataStream = env.socketTextStream(host, port);


        //基于数据流进行转换计算     // keyBey按照key的hash ，进行重分区，不做计算
        SingleOutputStreamOperator> resultStream = inputDataStream.flatMap(new WordCount.MyFlatMapper())
                .keyBy(0)
                .sum(1);

        //打印输出
        resultStream.print();

        //执行任务
        env.execute();

    }
}

2.启动设置

# idea 设置
program arguments :  --host localhost --port 7777

3. 启动nc

nc -lk 7777