【Flink入门修炼】1-3 Flink WordCount 入门实现

本篇文章将带大家运行 Flink 最简单的程序 WordCount。先实践后理论，对其基本输入输出、编程代码有初步了解，后续篇章再对 Flink 的各种概念和架构进行介绍。
下面将从创建项目开始，介绍如何创建出一个 Flink 项目；然后从 DataStream 流处理和 FlinkSQL 执行两种方式来带大家学习 WordCount 程序的开发。
Flink 各版本之间变化较多，之前版本的函数在后续版本可能不再支持。跟随学习时，请尽量选择和笔者同版本的 Flink。本文使用的 Flink 版本是 1.13.2。

一、创建项目

在很多其他教程中，会看到如下来创建 Flink 程序的方式。虽然简单方便，但对初学者来说，不知道初始化项目的时候做了什么，如果报错了也不知道该如何排查。

mvn archetype:generate \

    -DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
    -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \
    -DarchetypeVersion=1.13.2

通过指定 Maven 工程的三要素，即 GroupId、ArtifactId、Version 来创建一个新的工程。同时 Flink 给我提供了更为方便的创建 Flink 工程的方法：
curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.13.2

因此，我们手动来创建一个 Maven 项目，看看到底如何创建出一个 Flink 项目。
1、通过 IDEA 创建一个 Maven 项目

2、pom.xml 添加：
这里我们选择的是 Flink 1.13.2 版本（Flink 1.14 之后部分类和函数有变化，可自行探索）。

    
        8
        8
        1.13.2 
        1.8
        2.12
        ${target.java.version}
        ${target.java.version}
    

    
        
            org.apache.flink
            flink-java
            ${flink.version}
            provided
        
        
            org.apache.flink
            flink-streaming-java_${scala.binary.version}
            ${flink.version}
            provided
        
        
            org.apache.flink
            flink-clients_${scala.binary.version}
            ${flink.version}
            provided
        
    

二、DataStream WordCount

一）编写程序

基础项目环境已经搞好了，接下来我们模仿一个流式环境，监听本地的 Socket 端口，使用 Flink 统计流入的不同单词个数。

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;


public class SocketTextStreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //参数检查
        if (args.length != 2) {
            // System.err.println("USAGE:\nSocketTextStreamWordCount  ");
            // return;
            args = new String[]{"127.0.0.1", "9000"};
        }

        String hostname = args[0];
        Integer port = Integer.parseInt(args[1]);


        // 创建 streaming execution environment
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 获取数据
        DataStreamSource stream = env.socketTextStream(hostname, port);

        // 计数
        SingleOutputStreamOperator> sum = stream.flatMap(new LineSplitter())
                .keyBy(0)
                .sum(1);

        sum.print();

        env.execute("Java WordCount from SocketTextStream Example");
    }

    public static final class LineSplitter implements FlatMapFunction> {
        @Override
        public void flatMap(String s, Collector> collector) {
            String[] tokens = s.toLowerCase().split("\\W+");

            for (String token: tokens) {
                if (token.length() > 0) {
                    collector.collect(new Tuple2(token, 1));
                }
            }
        }
    }
}

二）测试

接下来我们进行程序测试。
我们在本地使用 netcat 命令启动一个端口：

nc -l 9000

然后启动程序，能看到控制台一些输出：

接下来，在 nc 中输入：

$ nc -l 9000
hello world
flink flink flink

回到我们的程序，能看到统计的输出：

3> (hello,1)
6> (world,1)
8> (flink,1)
8> (flink,2)
8> (flink,3)

三）如果有报错

如果出现执行报错：

Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/api/java/io/TextInputFormat
    at com.shuofxz.SocketTextStreamWordCount.main(SocketTextStreamWordCount.java:25)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormat
    at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:387)
    at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:419)
    at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:352)
    at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:352)
    ... 1 more

在 IDE 中把 「Add dependencies with "Provided" scope to classpath」勾选上：

三、Flink Table & SQL WordCount

一）介绍 FlinkSQL

Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。
上面单词统计的逻辑可以转化为下面的 SQL。
直接来看这个 SQL：

select word as word, sum(frequency) as frequency from WordCount group by word

• WordCount 是要进行单词统计的表，我们会先做一些处理，将输入的单词都存放到这个表中
• 表我们定义为两列(word, frequency)，初始转化输入每个单词占一行，frequency 都是 1
• 然后，就可以按照 SQL 的逻辑来进行统计聚合了。

其中，WordCount 表数据如下：

word	frequency
hello	1
world	1
flink	1
flink	1
flink	1

那么接下来我们看，如何写一个 FlinkSQL 的程序。

二）环境和程序

首先，添加 FlinkSQL 需要的依赖：

        
            org.apache.flink
            flink-table-api-java-bridge_${scala.binary.version}
            ${flink.version}
        
        
            org.apache.flink
            flink-table-planner-blink_${scala.binary.version}
            ${flink.version}
        
        
            org.apache.flink
            flink-table-planner_${scala.binary.version}
            ${flink.version}
        
        
            org.apache.flink
            flink-table-api-scala-bridge_2.11
            ${flink.version}
        

程序如下：

public class SQLWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建上下文环境
        ExecutionEnvironment fbEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        BatchTableEnvironment fbTableEnv = BatchTableEnvironment.create(fbEnv);

        // 读取一行模拟数据作为输入
        String words = "hello world flink flink flink";
        String[] split = words.split("\\W+");

        ArrayList list = new ArrayList<>();

        for (String word : split) {
            WC wc = new WC(word, 1);
            list.add(wc);
        }

        DataSource input = fbEnv.fromCollection(list);

        // DataSet 转 SQL，指定字段名
        Table table = fbTableEnv.fromDataSet(input, "word,frequency");
        table.printSchema();

        // 注册为一个表
        fbTableEnv.createTemporaryView("WordCount", table);

        Table table1 = fbTableEnv.sqlQuery("select word as word, sum(frequency) as frequency from WordCount group by word");

        DataSet ds1 = fbTableEnv.toDataSet(table1, WC.class);
        ds1.printToErr();
    }

    public static class WC {
        public String word;
        public long frequency;

        public WC() {}

        public WC(String word, long frequency) {
            this.word = word;
            this.frequency = frequency;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return  word + ", " + frequency;
        }
    }
}

执行，结果输出：

(
  `word` STRING,
  `frequency` BIGINT
)
flink, 3
world, 1
hello, 1

四、小结

本篇手把手的带大家搭建起 Flink Maven 项目，然后使用 DataStream 和 FlinkSQL 两种方式来学习 WordCount 单词计数这一最简单最经典的 Flink 程序开发。跟着步骤一步步执行下来，大家应该对 Flink 程序基本执行流程有个初步的了解，为后续的学习打下了基础。