初探Flink的Java实现流处理和批处理

端午假期，夏日炎炎，温度连续40度以上，在家学习Flink相关知识，记录下来，方便备查。
开发工具：IntelliJ Idea
Flink版本：1.13.0
本次主要用Flink实现批处理（DataSet API）和 流处理（DataStream API）简单实现。

第一步、创建项目与添加依赖

1）新建项目
打开Idea，新建Maven项目，包和项目命名，点击确定进入项目。
在这里插入图片描述
2）引入依赖
在pom.xml文件中添加依赖，即Flink-java、flink-streaming、slf4j等，可参考以下代码。

<properties>
    <flink.version>1.13.0</flink.version>
    <java.version>1.8</java.version>
    <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
    <slf4j.version>1.7.2</slf4j.version>
</properties>
<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-java</artifactId>
        <version>${
    
    flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-java_${
    
    scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${
    
    flink.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-clients_${
    
    scala.binary.version}</artifactId>
        <version>${
    
    flink.version}</version>
    </dependency>
    <!-- 日志-->
    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-api</artifactId>
        <version>${
    
    slf4j.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.slf4j</groupId>
        <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
        <version>${
    
    slf4j.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
        <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
        <version>2.16.0</version>
    </dependency>
</dependencies>

3）添加日志文件
在resource目录下添加日志文件log4j.properties，内容如下所示。

log4j.rootLogger=error,stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=@-4r [%t] %-5p %c %x - %m%n

第二步、构造数据集

在项目下新建 input 文件夹，用于存放数据集，在其下新建 words.txt 文件，即测试的数据集，如下图所示。
在这里插入图片描述

第三步、编写业务代码

读取数据集中内容，并进行单词的字数统计。新建 BatchWordCout 类，引入分6个步骤实现数据集的读取与打印。
方式一、批处理 DataSet API
主要处理步骤为
1）创建执行环境；
2）从环境中读取数据；
3）将每行数据进行分词，转化成二元组类型扁平映射；
4）按照word进行分组；
5）分组内进行聚合统计；
6）打印结果
批处理 DataSet API 写法如下所示。

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.AggregateOperator;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.operators.FlatMapOperator;
import org.apache.flink.api.java.operators.UnsortedGrouping;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class BatchWordCount {
    
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
    
        //1、创建执行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 2、从环境中读取数据
        DataSource<String> lineDataSource = env.readTextFile("input/words.txt");
        // 3、将每行数据进行分词，转化成二元组类型 扁平映射
        FlatMapOperator<String,Tuple2<String,Long>> wordAndOneTuple = lineDataSource.flatMap((String line, Collector<Tuple2<String,Long>> out) -> {
    
    
            // 将每行文本进行拆分
            String[] words = line.split(" ");
            // 将每个单词转化成二元组
            for(String word : words){
    
    
                out.collect(Tuple2.of(word,1L));
            }
        }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.LONG));
        // 4、按照word进行分组
         UnsortedGrouping<Tuple2<String,Long>> wordAndOneGroup =  wordAndOneTuple.groupBy(0);
         // 5、分组内进行聚合统计
        AggregateOperator<Tuple2<String, Long>> sum = wordAndOneGroup.sum(1);
        // 6、打印结果
        sum.print();

    }

控制台打印效果如下图所示。
在这里插入图片描述
在Flink 1.12 版本后，官方推荐做法是直接使用 DataSet API 即提交任务时将执行模式更改为BATCH来进行批处理
$bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH batchWordCount.jar

方式二、流处理 DataStream API
流处理的处理步骤与批处理流程类似，主要区别是执行环境不一样。

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class BatchSteamWordCount {
    
    
    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
    
        // 1、创建流式执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 2、读取文件
        DataStreamSource<String> lineDataStreamSource = env.readTextFile("input/words.txt");
        // 3、转换计算
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> wordAndOneTuple = lineDataStreamSource.flatMap((String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) -> {
    
    
            // 将每行文本进行拆分
            String[] words = line.split(" ");
            // 将每个单词转化成二元组
            for (String word : words) {
    
    
                out.collect(Tuple2.of(word, 1L));
            }
        }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
        // 4、分组
        KeyedStream<Tuple2<String, Long>, Object> wordAndOneKeyedStream = wordAndOneTuple.keyBy(data -> data.f0);
        // 5、求和
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> sum = wordAndOneKeyedStream.sum(1);
        // 6、打印结果
        sum.print();
        // 7、启动执行
        env.execute();
    }
}

控制台输出结果如下图所示。
在这里插入图片描述
从打印结果可以看出多线程执行，结果是无序；第一列数字与本地运行环境的CPU核数有关；

参考文档

【1】https://www.bilibili.com/video/BV133411s7Sa?p=9&vd_source=c8717efb4869aaa507d74b272c5d90be