Flink 从 0 到 1 学习 —— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门

准备工作

1、安装查看 Java 的版本号,推荐使用 Java 8。

2、在 Mac OS X 上安装 Flink 是非常方便的。推荐通过 homebrew 来安装。

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brew install apache-flink

3、检查安装:

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flink --version

结果:

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Version: 1.6.0, Commit ID: ff472b4

4、启动 flink

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zhisheng@zhisheng  /usr/local/Cellar/apache-flink/1.6.0/libexec/bin  ./start-cluster.sh
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host zhisheng.
Starting taskexecutor daemon on host zhisheng.

接着就可以进入 web 页面(http://localhost:8081/) 查看

1flink-web

demo

1、新建一个 maven 项目

flink-demo

创建一个 SocketTextStreamWordCount 文件,加入以下代码:

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package com.zhisheng.flink;

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;

/**
* Created by zhisheng_tian on 2018/9/18
*/
public class SocketTextStreamWordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//参数检查
if (args.length != 2) {
System.err.println("USAGE:\nSocketTextStreamWordCount <hostname> <port>");
return;
}

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


// set up the streaming execution environment
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

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

//计数
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> 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<String, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) {
String[] tokens = s.toLowerCase().split("\\W+");

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

接着进入工程目录,使用以下命令打包。

1
mvn clean package -Dmaven.test.skip=true

2build

然后我们开启监听 9000 端口:

1
nc -l 9000

监听

最后进入 flink 安装目录 bin 下执行以下命令跑程序:

1
flink run -c com.zhisheng.flink.SocketTextStreamWordCount /Users/zhisheng/IdeaProjects/flink/word-count/target/original-word-count-1.0-SNAPSHOT.jar 127.0.0.1 9000

注意换成你自己项目的路径。

4run

执行完上述命令后,我们可以在 webUI 中看到正在运行的程序:

5running-job

我们可以在 nc 监听端口中输入 text,比如:

nc

然后我们通过 tail 命令看一下输出的 log 文件,来观察统计结果。进入目录 apache-flink/1.6.0/libexec/log,执行以下命令:

1
tail -f flink-zhisheng-taskexecutor-0-zhisheng.out

注意:切换成你自己的路径和查看自己的目录。

result

总结

本文描述了如何在 Mac 电脑上安装 Flink,及运行它。接着通过一个简单的 Flink 程序来介绍如何构建及运行Flink 程序。

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以后这个项目的所有代码都将放在这个仓库里,包含了自己学习 flink 的一些 demo 和博客

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1、Flink 从0到1学习 —— Apache Flink 介绍

2、Flink 从0到1学习 —— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门

3、Flink 从0到1学习 —— Flink 配置文件详解

4、Flink 从0到1学习 —— Data Source 介绍

5、Flink 从0到1学习 —— 如何自定义 Data Source ?

6、Flink 从0到1学习 —— Data Sink 介绍

7、Flink 从0到1学习 —— 如何自定义 Data Sink ?

8、Flink 从0到1学习 —— Flink Data transformation(转换)

9、Flink 从0到1学习 —— 介绍 Flink 中的 Stream Windows

10、Flink 从0到1学习 —— Flink 中的几种 Time 详解

11、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 ElasticSearch

12、Flink 从0到1学习 —— Flink 项目如何运行?

13、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Kafka

14、Flink 从0到1学习 —— Flink JobManager 高可用性配置

15、Flink 从0到1学习 —— Flink parallelism 和 Slot 介绍

16、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据批量写入到 MySQL

17、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 RabbitMQ

18、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 HBase

19、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 HDFS

20、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Redis

21、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Cassandra

22、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Flume

23、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 InfluxDB

24、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 RocketMQ

25、Flink 从0到1学习 —— 你上传的 jar 包藏到哪里去了

26、Flink 从0到1学习 —— 你的 Flink job 日志跑到哪里去了

27、阿里巴巴开源的 Blink 实时计算框架真香

28、Flink 从0到1学习 —— Flink 中如何管理配置?

29、Flink 从0到1学习—— Flink 不可以连续 Split(分流)?

30、Flink 从0到1学习—— 分享四本 Flink 国外的书和二十多篇 Paper 论文

31、Flink 架构、原理与部署测试

32、为什么说流处理即未来?

33、OPPO 数据中台之基石:基于 Flink SQL 构建实时数据仓库

34、流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

35、Flink状态管理和容错机制介绍

36、Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理

37、360深度实践:Flink与Storm协议级对比

38、如何基于Flink+TensorFlow打造实时智能异常检测平台?只看这一篇就够了

39、Apache Flink 1.9 重大特性提前解读

40、Flink 全网最全资源(视频、博客、PPT、入门、实战、源码解析、问答等持续更新)

41、Flink 灵魂两百问,这谁顶得住?

42、Flink 从0到1学习 —— 如何使用 Side Output 来分流?

43、你公司到底需不需要引入实时计算引擎?

44、一文让你彻底了解大数据实时计算引擎 Flink

源码解析

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4、Flink 源码解析 —— standalone session 模式启动流程

5、Flink 源码解析 —— Standalone Session Cluster 启动流程深度分析之 Job Manager 启动

6、Flink 源码解析 —— Standalone Session Cluster 启动流程深度分析之 Task Manager 启动

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8、Flink 源码解析 —— 分析 Streaming WordCount 程序的执行过程

9、Flink 源码解析 —— 如何获取 JobGraph?

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11、Flink 源码解析 —— Flink JobManager 有什么作用?

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  1. 1. 准备工作
  2. 2. 安装 Flink
  3. 3. demo
  4. 4. 总结
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