Windows环境运行FlinkDemo

0.引言

Apache Flink 是一个分布式的流式计算引擎，其针对数据流的分布式计算提供了数据分布、数据通信以及容错机制等功能。

我司相关云服务产品DLI（数据湖探索，Data Lake Insight）完全兼容Apache Flink，且提供了一站式的流处理、批处理、交互式分析的Serverless融合处理分析服务。本博客，总结了本人在初入DLI团队，试着在Windows端编译Flink官方Demo，并成功提交运行FlinkDemo的例子。希望对有需要了解Apache Flink的新同学能有所帮助，也可以对DLI的Flink引擎底层原理有一定认识。

1.Flink安装

运行Flink集群，需要有Java运行环境。

可通过在 CMD窗口 中运行 java -version 验证，若未安装，需自行提前预置。

下载Flink v1.9（flink-1.9.0-bin-scala_2.12.tgz），直接解压即可；

2. 依次进入 flink-1.9.0\bin 文件夹，双击 start-cluster.bat 文件（此时会弹出两个java空白窗口）

3. 浏览器输入 http://localhost:8081/#/overview ，正常情况下，会显示如下：

2. Demo运行

下载的Flink v1.9压缩包解压后自带了几个官方Flink示例。在 flink-1.9.0\examples 中可以找到对应的jar包，本博客将演示如何自定义WordCountDemo jar，并运行 WordCountDemo。

主类WordCount如下（pom.xml和WordCountData.java见附件）：

package org.apache.flink.examples.java.wordcount; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool; import org.apache.flink.examples.java.wordcount.util.WordCountData; import org.apache.flink.util.Collector; public class WordCount { public static void main(String[] args) throws Exception { ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args); ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); env.getConfig().setGlobalJobParameters(params); DataSet text; if (params.has("input")) { text = env.readTextFile(params.get("input")); } else { System.out.println("Executing WordCount example with default input data set."); System.out.println("Use --input to specify file input."); text = WordCountData.getDefaultTextLineDataSet(env); } DataSet> counts = text.flatMap(new Tokenizer()).groupBy(new int[]{0}).sum(1); if (params.has("output")) { counts.writeAsCsv(params.get("output"), "\n", " "); env.execute("WordCount Example"); } else { System.out.println("Printing result to stdout. Use --output to specify output path."); counts.print(); } } public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction> { public void flatMap(String value, Collector> out) { String[] tokens = value.toLowerCase().split("\W+"); for (String token : tokens) { if (token.length() > 0) { out.collect(new Tuple2(token, Integer.valueOf(1))); } } } } }

Flink Dashboard提供了Flink任务的提交功能，按下图所示将对应的jar包上传。

算法含义：顾名思义，Word Count会将输入文档中的所有单词计数，这也是大数据处理的hello world示例

输入：任意一个文本文件

输出：单词和对应的数量

主类：

org.apache.flink.examples.java.wordcount.WordCount

参数配置：

--input D:\learning\flinkDemo\wordCountInput.txt --output D:\learning\flinkDemo\wordCountRet.txt

执行结果：

附件： wordCountInput.txt 506B 下载次数：2次

附件： flinkDemo.rar 19.42KB 下载次数：1次

Flink 数据湖探索 DLI

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