这篇文章主要介绍了如何构建Apache Flink应用，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
Flink 可以运行在 Linux, Max OS X, 或者是 Windows 上。为了开发 Flink 应用程序，在本地机器上需要有 Java 8.x 和 maven 环境。
如果有 Java 8 环境，运行下面的命令会输出如下版本信息：
$ java -version java version "1.8.0_65" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_65-b17) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.65-b01, mixed mode)
如果有 maven 环境，运行下面的命令会输出如下版本信息：
$ mvn -version Apache Maven 3.5.4 (1edded0938998edf8bf061f1ceb3cfdeccf443fe; 2018-06-18T02:33:14+08:00) Maven home: /Users/wuchong/dev/maven Java version: 1.8.0_65, vendor: Oracle Corporation, runtime: /Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_65.jdk/Contents/Home/jre Default locale: zh_CN, platform encoding: UTF-8 OS name: "mac os x", version: "10.13.6", arch: "x86_64", family: "mac"
另外我们推荐使用 ItelliJ IDEA （社区免费版已够用）作为 Flink 应用程序的开发 IDE。Eclipse 虽然也可以，但是 Eclipse 在 Scala 和 Java 混合型项目下会有些已知问题，所以不太推荐 Eclipse。下一章节，我们会介绍如何创建一个 Flink 工程并将其导入 ItelliJ IDEA。
启动 IntelliJ IDEA，选择 “Import Project”（导入项目），选择 my-flink-project 根目录下的 pom.xml。根据引导，完成项目导入。
在 src/main/java/myflink 下创建 SocketWindowWordCount.java 文件：
package myflink;
public class SocketWindowWordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
}
}现在这程序还很基础，我们会一步步往里面填代码。注意下文中我们不会将 import 语句也写出来，因为 IDE 会自动将他们添加上去。在本节末尾，我会将完整的代码展示出来，如果你想跳过下面的步骤，可以直接将最后的完整代码粘到编辑器中。
Flink 程序的第一步是创建一个 StreamExecutionEnvironment 。这是一个入口类，可以用来设置参数和创建数据源以及提交任务。所以让我们把它添加到 main 函数中：
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
下一步我们将创建一个从本地端口号 9000 的 socket 中读取数据的数据源：
DataStream text = env.socketTextStream("localhost", 9000, "\n");这创建了一个字符串类型的 DataStream。DataStream 是 Flink 中做流处理的核心 API，上面定义了非常多常见的操作（如，过滤、转换、聚合、窗口、关联等）。在本示例中，我们感兴趣的是每个单词在特定时间窗口中出现的次数，比如说5秒窗口。为此，我们首先要将字符串数据解析成单词和次数（使用Tuple2<String, Integer>表示），第一个字段是单词，第二个字段是次数，次数初始值都设置成了1。我们实现了一个 flatmap 来做解析的工作，因为一行数据中可能有多个单词。
DataStream> wordCounts = text
.flatMap(new FlatMapFunction>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector> out) {
for (String word : value.split("\\s")) {
out.collect(Tuple2.of(word, 1));
}
}
});接着我们将数据流按照单词字段（即0号索引字段）做分组，这里可以简单地使用 keyBy(int index) 方法，得到一个以单词为 key 的Tuple2<String, Integer>数据流。然后我们可以在流上指定想要的窗口，并根据窗口中的数据计算结果。在我们的例子中，我们想要每5秒聚合一次单词数，每个窗口都是从零开始统计的：
DataStream> windowCounts = wordCounts .keyBy(0) .timeWindow(Time.seconds(5)) .sum(1);
第二个调用的 .timeWindow() 指定我们想要5秒的翻滚窗口（Tumble）。第三个调用为每个key每个窗口指定了sum聚合函数，在我们的例子中是按照次数字段（即1号索引字段）相加。得到的结果数据流，将每5秒输出一次这5秒内每个单词出现的次数。
最后一件事就是将数据流打印到控制台，并开始执行：
windowCounts.print().setParallelism(1);
env.execute("Socket Window WordCount");最后的 env.execute 调用是启动实际Flink作业所必需的。所有算子操作（例如创建源、聚合、打印）只是构建了内部算子操作的图形。只有在execute()被调用时才会在提交到集群上或本地计算机上执行。
下面是完整的代码，部分代码经过简化（代码在 GitHub 上也能访问到）：
package myflink;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class SocketWindowWordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建 execution environment
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 通过连接 socket 获取输入数据，这里连接到本地9876端口，如果9876端口已被占用，请换一个端口
DataStream<String> text = env.socketTextStream("localhost", 9876, "\n");
// 解析数据，按 word 分组，开窗，聚合
DataStream<Tuple2<String, Integer>> windowCounts = text
.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
for (String word : value.split("\\s")) {
out.collect(Tuple2.of(word, 1));
}
}
})
.keyBy(0)
.timeWindow(Time.seconds(5))
.sum(1);
// 将结果打印到控制台，注意这里使用的是单线程打印，而非多线程
windowCounts.print().setParallelism(1);
env.execute("Socket Window WordCount");
}
}要运行示例程序，首先我们在终端启动 netcat 获得输入流：
nc -lk 9000
如果是 Windows 平台，可以通过 https://nmap.org/ncat/ 安装 ncat 然后运行：
ncat -lk 9000
然后直接运行SocketWindowWordCount的 main 方法。
只需要在 netcat 控制台输入单词，就能在 SocketWindowWordCount 的输出控制台看到每个单词的词频统计。如果想看到大于1的计数，请在5秒内反复键入相同的单词。
我这里写了个简单的 tcp_server.py 模拟上述手动 nc 操作，大家可以持续观察 flink 窗口统计结果正确性：
import socket
import string
import random
import time
import datetime
import os
from collections import Counter
tcpServerSocket = socket.socket()
host, port = "localhost", 9876 # host = socket.gethostname()#获取本地主机名
tcpServerSocket.bind((host, port))
tcpServerSocket.listen(2) # 代办事件中排队等待connect的最大数目
def sleep_some_time(start_time):
end_time = datetime.datetime.now()
rest_time = 5 - (end_time-start_time).seconds
sleep_time = rest_time if 0 <= rest_time <= 5 else 0
time.sleep(sleep_time)
while True:
#sck是该connection上可以发送和接收数据的新套接字对象, addr是与connection另一端的套接字绑定的地址
sck, addr = tcpServerSocket.accept()
print('客户端连接地址：', addr)
print_flag = 0
while 1:
start_time = datetime.datetime.now()
window_cycle_count = 1
ascii_lowercase_list = []
print_flag += 1
if print_flag % 2 == 0:
sck.send(("-------------------------------" + "\n").encode())
sleep_some_time(start_time)
continue
print(">>> " + start_time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
while window_cycle_count < 6:
for _ in range(random.choice(range(6))):
ascii_lowercase = random.choice(string.ascii_lowercase[0:10])
sck.send((ascii_lowercase + "\n").encode())
ascii_lowercase_list.append(ascii_lowercase)
window_cycle_count += 1
print(Counter(ascii_lowercase_list))
sleep_some_time(start_time)
print("<<<<<< " + datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') + "\n")
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“如何构建Apache Flink应用”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持亿速云，关注亿速云行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
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