一、环境准备
⚫系统环境为 Windows 10。
⚫需提前安装 Java 11。
⚫集成开发环境（IDE）使用 IntelliJ IDEA，具体的安装流程参见 IntelliJ 官网。
⚫安装 IntelliJ IDEA 之后，还需要安装一些插件——Maven 和 Git。Maven 用来管理项目依赖；通过 Git 可以轻松获取我们的示例代码，并进行本地代码的版本控制。
另外需要特别说明的是：
⚫本书全部 Flink 程序全部基于 Flink 1.13.0。
二、创建项目
首先我们要做的，就是在 IDEA 中搭建一个 Flink 项目的骨架。我们会使用 Java 项目中常见的 Maven 来进行依赖管理。
创建工程
（1）打开 IntelliJ IDEA，创建一个 Maven 工程，如图 2-1 所示。
（2）将这个 Maven 工程命名为 FlinkTutorial，如图 2-2 所示。
（3）选定这个 Maven 工程所在存储路径，并点击 Finish，Maven 工程即创建成功。
添加项目依赖在项目的 pom 文件中，增加标签设置属性，然后增加标签引入需要的依赖。我们需要添加的依赖最重要的就是 Flink 的相关组件，包括 flink-java、 flink-streaming-java，以及 flink-clients（客户端，也可以省略）。另外，为了方便查看运行日志，我们引入 slf4j 和 log4j 进行日志管理。
<properties>
<flink.version>1.13.0</flink.version>
<java.version>11</java.version>
<scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
<slf4j.version>1.7.30</slf4j.version>
</properties>
<dependencies>
<!-- 引入Flink相关依赖-->
<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>${
flink.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-runtime-web_${
scala.binary.version}</artifactId>
<version>${
flink.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<!-- 引入日志管理相关依赖-->
<dependency>
<groupId>org.slf4j</groupId>
<artifactId>slf4j-api</artifactId>
<version>${
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>2.14.0</version>
</dependency>
</dependencies>
这里做一点解释：
在属性中，我们定义了<scala.binary.version>，这指代的是所依赖的 Scala 版本。这有一点奇怪：Flink 底层是 Java，而且我们也只用 Java API，为什么还会依赖 Scala 呢？这是因为 Flink 的架构中使用了 Akka 来实现底层的分布式通信，而 Akka 是用 Scala 开发的。我们本书中用到的 Scala 版本为 2.12。
配置日志管理
在目录 src/main/resources 下添加文件:log4j.properties，内容配置如下：
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
配置idea, 运行的时候包括provided scope
我们有时候会勾选“include depencies with “Provided” scope”。
这个会造成我们本地打包的时候，会包含 provided 的依赖，但是在线上的时候是不会含有 provided 依赖的。
所以会有一种情况：系统使用了一个 provided 依赖的类，本地会没有问题，但是发布到线上会出现问题。
三、编写代码
搭好项目框架，接下来就是我们的核心工作——往里面填充代码。我们会用一个最简单的示例来说明 Flink 代码怎样编写：统计一段文字中，每个单词出现的频次。这就是传说中的WordCount 程序——它是大数据领域非常经典的入门案例，地位等同于初学编程语言时的 Hello World。
我们的源码位于 src/main/java 目录下。首先新建一个包，命名为 com.lyh.wc，在这个包下我们将编写 Flink 入门的 WordCount 程序。
我们已经知道，尽管 Flink 自身的定位是流式处理引擎，但它同样拥有批处理的能力。所以接下来，我们会针对不同的处理模式、不同的输入数据形式，分别讲述 WordCount 代码的实现。
（1）批处理
对于批处理而言，输入的应该是收集好的数据集。这里我们可以将要统计的文字，写入一个文本文档，然后读取这个文件处理数据就可以了。
（1）在工程根目录下新建一个 input 文件夹，并在下面创建文本文件 words.txt
（2）在 words.txt 中输入一些文字，例如：
hello world
hello flink
hello java
（3）在 com.lyh.chapter02 包下新建 Java 类 BatchWordCount，在静态 main 方法中编写测试代码。
我们进行单词频次统计的基本思路是：先逐行读入文件数据，然后将每一行文字拆分成单词；接着按照单词分组，统计每组数据的个数，就是对应单词的频次。
具体代码实现如下：
package com.lyh.chapter02;
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 {
//todo 1 创建执行环境
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//todo 2 从文件读取数据，按行读取（存储的元素就是每行的文本）
DataSource<String> lineDS = env.readTextFile("input/word.txt");
//todo 3 转换数据模式
FlatMapOperator<String, Tuple2<String, Long>> wordAndOne = lineDS
.flatMap((String line, Collector<Tuple2<String, Long>> out) -> {
String[] split = line.split(" ");
for (String word: split) {
out.collect(Tuple2.of(word, 1L));
}
})
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
//todo 4 按照word进行分组
UnsortedGrouping<Tuple2<String, Long>> wordAndOneUG = wordAndOne.groupBy(0);
//todo 5 分组内聚合统计
AggregateOperator<Tuple2<String, Long>> sum = wordAndOneUG.sum(1);
//todo 6 打印结果
sum.print();
}
}
代码说明和注意事项：
①Flink 在执行应用程序前应该获取执行环境对象，也就是运行时上下文环境。
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
②Flink 同时提供了 Java 和 Scala 两种语言的 API，有些类在两套 API 中名称是一样的。
所以在引入包时，如果有 Java 和 Scala 两种选择，要注意选用 Java 的包。
③直接调用执行环境的 readTextFile 方法，可以从文件中读取数据。
④我们的目标是将每个单词对应的个数统计出来，所以调用 flatmap 方法可以对一行文字进行分词转换。将文件中每一行文字拆分成单词后，要转换成(word,count)形式的二元组，初始 count 都为 1。returns 方法指定的返回数据类型 Tuple2，就是 Flink 自带的二元组数据类型。
⑤ 在分组时调用了 groupBy 方法，它不能使用分组选择器，只能采用位置索引或属性名称进行分组。
// 使用索引定位
dataStream.groupBy(0)
// 使用类属性名称
dataStream.groupBy(“id”)
在分组之后调用 sum 方法进行聚合，同样只能指定聚合字段的位置索引或属性名称。
（4） 运行程序，控制台会打印出结果：
(java,1)
(flink,1)
(world,1)
(hello,3)
可以看到，我们将文档中的所有单词的频次，全部统计出来，以二元组的形式在控制台打印输出了。
需要注意的是，这种代码的实现方式，是基于 DataSet API 的，也就是我们对数据的处理转换，是看作数据集来进行操作的。事实上Flink 本身是流批统一的处理架构，批量的数据集本质上也是流，没有必要用两套不同的 API 来实现。所以从Flink 1.12开始，官方推荐的做法是直接使用 DataStream API，在提交任务时通过将执行模式设为 BATCH 来进行批处理：
$ bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH BatchWordCount.jar
这样，DataSet API 就已经处于“软弃用”（soft deprecated）的状态，在实际应用中我们只要维护一套 DataStream API 就可以了。这里只是为了方便大家理解，我们依然用 DataSet API 做了批处理的实现。
（2）流处理
读取文件
我们同样试图读取文档 words.txt 中的数据，并统计每个单词出现的频次。这是一个“有界流”的处理，整体思路与之前的批处理非常类似，代码模式也基本一致。
（1）在 com.lyh.wc 包下新建 Java 类 BoundedStreamWordCount，在静态 main 方法中编写测试代码。具体代码实现如下：
package com.lyh.wc;
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;
import java.util.Arrays;
public class BoundedStreamWordCount {
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> lineDSS = env.readTextFile("input/word.txt");
// 3. 转换数据格式
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> wordAndOne = lineDSS
.flatMap((String line, Collector<String> words) -> {
Arrays.stream(line.split(" ")).forEach(words::collect);
})
.returns(Types.STRING)
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L))
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
// 4. 分组
KeyedStream<Tuple2<String, Long>, String> wordAndOneKS = wordAndOne
.keyBy(t -> t.f0);
// 5. 求和
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> result = wordAndOneKS
.sum(1); // 6. 打印
result.print(); // 7. 执行
env.execute();
}
}
主要观察与批处理程序 BatchWordCount 的不同：
⚫创建执行环境的不同，流处理程序使用的是 StreamExecutionEnvironment。
⚫每一步处理转换之后，得到的数据对象类型不同。
⚫分组操作调用的是 keyBy 方法，可以传入一个匿名函数作为键选择器
（KeySelector），指定当前分组的 key 是什么。
⚫代码末尾需要调用 env 的 execute 方法，开始执行任务。
（2）运行程序，控制台输出结果如下：
3> (world,1)
2> (hello,1)
4> (flink,1)
2> (hello,2)
2> (hello,3)
1> (java,1)
我们可以看到，这与批处理的结果是完全不同的。批处理针对每个单词，只会输出一个最终的统计个数；而在流处理的打印结果中，“hello”这个单词每出现一次，都会有一个频次统计数据输出。这就是流处理的特点，数据逐个处理，每来一条数据就会处理输出一次。我们通过打印结果，可以清晰地看到单词“hello”数量增长的过程。
看到这里大家可能又会有新的疑惑：我们读取文件，第一行应该是“hello
flink”，怎么这里输出的第一个单词是“world”呢？每个输出的结果二元组，前面都有一个数字，这又是什么呢？
我们可以先做个简单的解释。Flink 是一个分布式处理引擎，所以我们的程序应该也是分布式运行的。在开发环境里，会通过多线程来模拟
Flink 集群运行。所以这里结果前的数字，其实就指示了本地执行的不同线程，对应着 Flink
运行时不同的并行资源。这样第一个乱序的问题也就解决了：既然是并行执行，不同线程的输出结果，自然也就无法保持输入的顺序了。
另外需要说明，这里显示的编号为 1~4，是由于运行电脑的 CPU 是 4 核，所以默认模拟的并行线程有 4
个。这段代码不同的运行环境，得到的结果会是不同的。关于 Flink
程序并行执行的数量，可以通过设定“并行度”（Parallelism）来进行配置，我们会在后续章节详细讲解这些内容。
四、读取文本流
在实际的生产环境中，真正的数据流其实是无界的，有开始却没有结束，这就要求我们需要保持一个监听事件的状态，持续地处理捕获的数据。
为了模拟这种场景，我们就不再通过读取文件来获取数据了，而是监听数据发送端主机的指定端口，统计发送来的文本数据中出现过的单词的个数。具体实现上，我们只要对
BoundedStreamWordCount 代码中读取数据的步骤稍做修改，就可以实现对真正无界流的处理。
（1）新建一个 Java 类 StreamWordCount，
将 BoundedStreamWordCount 代码中读取文件数据的 readTextFile 方法，替换成读取 socket 文本流的方法 socketTextStream。具体代码实现如下：
import com.lyh.StreamWordCount
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;
import java.util.Arrays;
public class StreamWordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 创建流式执行环境
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 2. 读取文本流
DataStreamSource<String> lineDSS = env.socketTextStream("hadoop102",
7777);
// 3. 转换数据格式
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> wordAndOne = lineDSS
.flatMap((String line, Collector<String> words) -> {
Arrays.stream(line.split(" ")).forEach(words::collect); })
.returns(Types.STRING)
.map(word -> Tuple2.of(word, 1L))
.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
// 4. 分组
KeyedStream<Tuple2<String, Long>, String> wordAndOneKS = wordAndOne
.keyBy(t -> t.f0);
// 5. 求和
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> result = wordAndOneKS
.sum(1); // 6. 打印
result.print(); // 7. 执行
env.execute();
}
}
代码说明和注意事项：
⚫socket 文本流的读取需要配置两个参数：发送端主机名和端口号。这里代码中指定了主机“hadoop102”的 7777 端口作为发送数据的 socket 端口，读者可以根据测试环境自行配置。
⚫在实际项目应用中，主机名和端口号这类信息往往可以通过配置文件，或者传入程序运行参数的方式来指定。
⚫socket文本流数据的发送，可以通过Linux系统自带的netcat工具进行模拟。
（2）在 Linux 环境的主机 hadoop102 上，执行下列命令，发送数据进行测试：
[lyh@hadoop102 ~]$ nc -lk 7777
（3）启动 StreamWordCount 程序
我们会发现程序启动之后没有任何输出、也不会退出。这是正常的——因为 Flink 的流处理是事件驱动的，当前程序会一直处于监听状态，只有接收到数据才会执行任务、输出统计结果。
（4）从 hadoop102 发送数据：
hello flink
hello world
hello java
可以看到控制台输出结果如下：
4> (flink,1)
2> (hello,1)
3> (world,1)
2> (hello,2)
2> (hello,3)
1> (java,1)
我们会发现，输出的结果与之前读取文件的流处理非常相似。而且可以非常明显地看到，每输入一条数据，就有一次对应的输出。具体对应关系是：输入“hello flink”，就会输出两条统计结果（flink，1）和（hello，1）；之后再输入“hello world”，同样会将 hello 和 world 的个数统计输出，hello 的个数会对应增长为 2。