Flink--批处理HelloWorld

批处理WordCount

第一步：创建批处理执行环境
val env:ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
然后这里需要import:
import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment
注意：使用scala api又需要引入java东西，所有很多类名称一样，所以引入的时候要注意引入的名称。这里引入scala下的执行环境。

第二步：读取输入文件
resources文件夹下创建一文件以便于输入

val inputPath:String = "F:\\idea1\\scalatest113\\src\\main\\resources\\hello.txt"
val inputDataSet:DataSet[String] = env.readTextFile(inputPath)

第三步：对数据进行转换处理

//同时需要引入隐式转换
import org.apache.flink.api.scala._
    val resultDataSet:DataSet[(String,Int)] = inputDataSet
      .flatMap(_.split(" ")) //  分词
      .map((_,1))
      .groupBy(0)  //按照map第一个元素分组(下标索引取值)
      .sum(1)  // 对map第二个元素进行求和(下标索引取值)

由于需要隐式转换所以需要导入
import org.apache.flink.api.scala._
对比于执行环境需要的导入
import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
发现执行环境已经被包含需要，可以省略
import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment

第四步：控制台打印输出结果

resultDataSet.print()

输出结果展示
(scala,1)
(you,3)
(flink,1)
(world,1)
(hello,3)
(and,1)
(are,1)
(thank,1)
(fine,1)
(how,1)

完整代码

package com.erke.wc
//引入隐式转换和执行环境
import org.apache.flink.api.scala._

object wordcount {
    
    
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    
    
    // 创建批处理执行环境
    val env:ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
	// 读取批处理文件
    val inputPath:String = "F:\\idea1\\scalatest113\\src\\main\\resources\\hello.txt"
    val inputDataSet:DataSet[String] = env.readTextFile(inputPath)
	// 对文件进行解析转换
    val resultDataSet:DataSet[(String,Int)] = inputDataSet
      .flatMap(_.split(" "))  // 分词
      .map((_,1))	// 转换 hello --> (hello,1)
      .groupBy(0)  // 按下标索引进行分组
      .sum(1)	// 按照下标索引进行求和
      
    resultDataSet.print()
  }
}