大数据技术Flink开发环境准备和API代码案例

Posted 2022-07-28 陆海潘江小C

Flink开发环境搭建和API基础学习

• 1、Flink简介
• 2、maven工程环境准备
• 3、Flink流处理API
• • 3.1 Environment
  • 3.2 Source
• 4、代码案例：统计单词(wordCount)

1、Flink简介

看到下面这只可爱的松鼠，显然它不仅是一直普通的松鼠，它还是Flink的项目logo，我们都知道计算机领域很多应用和项目都会使用一只动物作为代表。先来看看这只小动物的意义！

在德语中，Flink 一词表示快速和灵巧，项目采用一只松鼠的彩色图案作为 logo与之呼应，因为柏林的松鼠有一种迷人的红棕色，而 Flink 的松鼠 logo 拥有可爱的尾巴，尾巴的颜色与 Apache 软件基金会的 logo 颜色相呼应，也就是说，这是一只 Apache 风格的松鼠。

对于不熟悉大数据相关的，可以不了解Flink是做什么用的，所以接下来认识一下！

Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行有
状态计算。Flink 被设计在所有常见的集群环境中运行，以内存执行速度和任意规模来执行计算。

看到这里，可以猜测出Flink的功能和使用场景：（1）数据处理引擎。（2）分布式架构。（3）计算速度快，适用大规模数据。

有界和无界数据流是什么呢？

这里先认识一下流处理的概念：

流处理是无界、实时的, 无需针对整个数据集执行操作，而是对通过系统传输的每个数据项执行操作，一般用于实时统计。

看完之后，就知道数据流是何物了。而有界和无界在Flink中的区分就是数据的存在形式：离线数据是有界限的流，实时数据是无界限的流。

以流式处理的好处就是取得更低的延迟。

Flink的架构分为多层的API，包括底层的ProcessFunction，中间的DataStream API和顶层的Analytics API，通常使用中间的API比较多，用户可以自定义数据处理方式，也是最丰富和表达能力最好的一层。另外，最高级层就是Flink SQL，直接使用SQL表达式来交互，不过这个模块并不完善。

2、maven工程环境准备

现在使用IDEA创建maven工程，为后面代码编写做准备。

项目创建好之后，准备编程环境，Flink支持Java和Scala编程，scala在这里常用，需要在IDEA中下载插件支持。

这样IDEA就支持scala文件，可以自动识别scala和创建文件。

然后可以创建一个test.scala文件试试，一般IDEA会告诉你需要按照Scala SDK，直接点击按照即可，就不需要自己去下载安装包按照，其他按照SDK方法可以参考：Scala SDK安装方法。

自动识别到没有Scala环境，我们就Create一个。

完成之后可以看到SDK的包。

3、Flink流处理API

3.1 Environment

创建一个执行环境，表示当前执行程序的上下文。 如果程序是独立调用的，则
此方法返回本地执行环境；如果从命令行客户端调用程序以提交到集群，则此方法
返回此集群的执行环境，也就是说，getExecutionEnvironment 会根据查询运行的方式决定返回什么样的运行环境，是最常用的一种创建执行环境的方式。

val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //创建执行环境
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

3.2 Source

表示数据的来源，可以来自一个集合、文件、消息队列kafka等，还可以自定义数据源。

• 集合

import org.apache.flink.api.scala._

case class dataFromSet(id:String,timestamp: Long,temperature:Double)

object Sensor
  def main(args: Array[String]): Unit = 
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val stream1 = env.fromCollection(List(
      dataFromSet("sensor_1", 1547718199, 35.80018327300259),
      dataFromSet("sensor_2", 1547718201, 15.402984393403084),
      dataFromSet("sensor_3", 1547718202, 6.720945201171228)
    ))
    stream1.print("stream1:").setParallelism(1)
    env.execute()
  

• 文件

val stream2 = env.readTextFile("D:\\\\data\\\\test1.txt")
    

• 以 kafka 消息队列

import java.util.Properties

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment
import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer011

object dataFromKafka 
  val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
  val properties = new Properties()
  properties.getProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092")
  properties.setProperty("group.id", "consumer-group")
  properties.setProperty("key.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")
  properties.setProperty("value.deserializer","org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer")
  properties.setProperty("auto.offset.reset", "latest")

  val stream3 = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer011[String]("sensor", new
      SimpleStringSchema(), properties))

pom.xml引入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-kafka-0.11_2.11</artifactId>
    <version>1.7.2</version>
</dependency>

• 自定义数据源

import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction

import scala.util.Random

class MySource extends SourceFunction[dataFromSet] 
  var running = true

  override def run(sourceContext: SourceFunction.SourceContext[dataFromSet]): Unit = 

    val rand = new Random() //随机数生成器
    var currTemp = 1.to(10).map(i => ("sensor_" + i, 65 + rand.nextGaussian() * 20))

    while (running) 
      currTemp = currTemp.map(t => (t._1, t._2 + rand.nextGaussian())) //更新值
      val currTime = System.currentTimeMillis()
      currTemp.foreach(t => sourceContext.collect(dataFromSet(t._1, currTime, t._2)))
      Thread.sleep(100)
    
  

  override def cancel(): Unit = 
    running = false
  

Flink的API还有许多，比如转换算子Transform、sink，也是更加深入的内容，这一篇属于基础，先不涉及太多，接下来看看实际的例子！

4、代码案例：统计单词(wordCount)

pom.xml添加Flink、scala相关依赖包。

<dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-scala_2.11</artifactId>
            <version>1.7.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
            <version>1.7.2</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka-0.11_2.11</artifactId>
            <version>1.7.2</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin><!--  用于将 Scala 代码编译成 class 文件 -->
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>3.4.6</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>testCompile</goal><!--  声明绑定到 maven 的 compile 阶段 -->
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>

            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>3.0.0</version>
                <configuration>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
	</build>

准备一个测试文件。

Once upon a time . there was a young farmer . On a hot summer day , he was working on his farm where the soil had been shined dry . It made the farmer feel hard to plant . Suddenly , he saw a rabbit which was running fast bump into a big tree . Then the rabbit died . The young farmer picked it up happily and thought . ' I'm lucky today . It costs me nothing to gain this fat rabbit . So I can eat meat this evening . I would rather be lucky like this than work on the farm without any harvest . '

编写代码。

import org.apache.flink.api.scala._ //AggregateDataSet, DataSet, ExecutionEnvironment

object wordCount 
  def main(args: Array[String]): Unit = 
    val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //创建执行环境
    val inputPath = "D:\\\\data\\\\test1.txt"
    val inputDS: DataSet[String] = env.readTextFile(inputPath)
    val wordCountDS: AggregateDataSet[(String, Int)] = inputDS.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).groupBy(0).sum(1)
    wordCountDS.print()
  

可以看到，一行代码实现了文件中单词的统计，通过flatMap算子以及简单聚合的方法完成。

结果如下：

到这里，学习到基本的Flink，算是入门，动手尝试可以发现细节问题，收获更多！下篇将再深入探索Flink的内容。

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本篇内容首发我的CSDN博客：https://csdn-czh.blog.csdn.net/article/details/125125337
代码已同步Github：https://github.com/CharZeus/flink-base