Flink从入门到实践（一）：Flink入门、Flink部署

系列文章索引

Flink从入门到实践（一）：Flink入门、Flink部署
 Flink从入门到实践（二）：Flink DataStream API
Flink从入门到实践（三）：数据实时采集 - Flink MySQL CDC

一、快速上手

1、导包

<!-- fink 相关依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-clients</artifactId>
    <version>1.18.0</version>
</dependency>

2、求词频demo

注意！自Flink 1.18以来，所有Flink DataSet api都已弃用，并将在未来的Flink主版本中删除。您仍然可以在DataSet中构建应用程序，但是您应该转向DataStream和/或Table API。

（1）要读取的数据

定义data内容：

pk,pk,pk
ruoze,ruoze
hello

（2）demo1：批处理（离线处理）

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * 使用Flink进行批处理，并统计wc
 *
 *
 * 结果：
 * (bye,2)
 * (hello,3)
 * (hi,1)
 */
public class BatchWordCountApp {
    
    

    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
    
        // step0: Spark中有上下文，Flink中也有上下文，MR中也有
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // step1: 读取文件内容  ==> 一行一行的字符串而已
        DataSource<String> source = env.readTextFile("data/wc.data");

        // step2: 每一行的内容按照指定的分隔符进行拆分  1:N
        source.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
    
    

                    /**
                     *
                     * @param value 读取到的每一行数据
                     * @param out 输出的集合
                     */
                    @Override
                    public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
    
    
                        // 使用,进行分割
                        String[] splits = value.split(",");
                        for(String split : splits) {
    
    
                            out.collect(split.toLowerCase().trim());
                        }
                    }
                })
                .map(new MapFunction<String, Tuple2<String,Integer>>() {
    
    

                    /**
                     *
                     * @param value 每一个元素 (hello, 1)(hello, 1)(hello, 1)
                     */
                    @Override
                    public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
    
    
                        return Tuple2.of(value, 1);
                    }
                })
                .groupBy(0)  // step4: 按照单词进行分组  groupBy是离线的api，传下标
                .sum(1)  // ==> 求词频 sum，传下标
                .print(); // 打印
    }
}

（3）demo2 - lambda优化：批处理（离线处理）

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

/**
 * lambda表达式优化
 */
public class BatchWordCountAppV2 {
    
    

    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
    
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataSource<String> source = env.readTextFile("data/wc.data");

        /**
         * lambda语法： (参数1，参数2，参数3...) -> {函数体}
         */
//        source.map(String::toUpperCase).print();

        // 使用了Java泛型，由于泛型擦除的原因，需要显示的声明类型信息
        source.flatMap((String value, Collector<Tuple2<String,Integer>> out) -> {
    
    
            String[] splits = value.split(",");
            for(String split : splits) {
    
    
                out.collect(Tuple2.of(split.trim(), 1));
            }
        }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                .groupBy(0).sum(1).print();

    }
}

（4）demo3：流处理（实时处理）

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.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * 流式处理
 * 结果：
 * 8> (hi,1)
 * 6> (hello,1)
 * 5> (bye,1)
 * 6> (hello,2)
 * 6> (hello,3)
 * 5> (bye,2)
 */
public class StreamWCApp {
    
    

    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
    
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        DataStreamSource<String> source = env.readTextFile("data/wc.data");
        source.flatMap((String value, Collector<Tuple2<String,Integer>> out) -> {
    
    
            String[] splits = value.split(",");
            for(String split : splits) {
    
    
                out.collect(Tuple2.of(split.trim(), 1));
            }
        }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                .keyBy(x -> x.f0) // 这种写法一定要掌握！流式的并没有groupBy，而是keyBy！根据第一个值进行sum
                .sum(1).print();

        // 需要手动开启
        env.execute("作业名字");
    }
}

（5）总结：实时vs离线

离线：结果是一次性出来的。
实时：来一个数据处理一次，数据是带状态的。

（6）demo4：批流一体

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
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.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * 采用批流一体的方式进行处理
 */
public class FlinkWordCountApp {
    
    

    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
    
        // 统一使用StreamExecutionEnvironment这个执行上下文环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC); // 选择处理方式 批/流/自动

        DataStreamSource<String> source = env.readTextFile("data/wc.data");

        source.flatMap((String value, Collector<Tuple2<String,Integer>> out) -> {
    
    
            String[] splits = value.split(",");
            for(String split : splits) {
    
    
                out.collect(Tuple2.of(split.trim(), 1));
            }
        }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                .keyBy(x -> x.f0) // 这种写法一定要掌握
                .sum(1).print();

        // 执行
        env.execute("作业名字");
    }
}

（7）对接Socket

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.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * 使用Flink对接Socket的数据并进行词频统计
 *
 * 大数据处理的三段论： 输入  处理  输出
 *
 */
public class FlinkSocket {
    
    


    public static void main(String[] args) throws Exception {
    
    
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        /**
         * 数据源：可以通过多种不同的数据源接入数据：socket  kafka  text
         *
         * 官网上描述的是 env.addSource(...)
         *
         * socket的方式对应的并行度是1，因为它来自于SourceFunction的实现
         */
        DataStreamSource<String> source = env.socketTextStream("localhost", 9527);
        System.out.println(source.getParallelism());

        // 处理
        source.flatMap((String value, Collector<Tuple2<String,Integer>> out) -> {
    
    
                    String[] splits = value.split(",");
                    for(String split : splits) {
    
    
                        out.collect(Tuple2.of(split.trim(), 1));
                    }
                }).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                .keyBy(x -> x.f0) // 这种写法一定要掌握
                .sum(1)
                // 数据输出
                .print();  // 输出到外部系统中去

        env.execute("作业名字");
    }
}

二、Flink部署

1、Flink架构

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/concepts/flink-architecture/
Flink是一个分布式的带有状态管理的计算框架，可以运行在常用/常见的集群资源管理器上（YARN、K8S）。

一个JobManager（协调/分配），一个或多个TaskManager（工作）。
在这里插入图片描述

2、Standalone部署

按照官网下载执行即可：
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/try-flink/local_installation/

可以根据官网来安装，需要下载、解压、安装。
也可以使用docker安装。

启动之后，localhost:8081就可以访问管控台了。

3、自运行flink-web

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-runtime-web</artifactId>
    <version>1.18.0</version>
</dependency>

Configuration configuration = new Configuration();
configuration.setInteger("rest.port", 8082); // 指定web端口，开启webUI，不写的话默认8081
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(configuration);
// 新版本可以直接使用getExecutionEnvironment(conf)

以上亲测并不好使……具体原因未知，设置为flink1.16版本或许就好用了。

4、通过参数传递

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

// 通过参数传递进来Flink引用程序所需要的参数，flink自带的工具类
ParameterTool tool = ParameterTool.fromArgs(args);
String host = tool.get("host");
int port = tool.getInt("port");

DataStreamSource<String> source = env.socketTextStream(host, port);
System.out.println(source.getParallelism());

可以通过命令行参数：–host localhost --port 8765

5、通过webui提交job

在这里插入图片描述

6、停止作业

在这里插入图片描述

7、常用命令

# 查看作业列表
flink list -a  # 所有
flink list -r  # 正在运行的
# 停止作业
flink cancel <jobid>

# 提交job
# -c,--class <classname> 指定main方法
# -C,--classpath <url> 指定classpath
# -p,--parallelism <paralle> 指定并行度
flink run -c com.demo.FlinkDemo FlinkTest.jar

8、集群

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/concepts/flink-architecture/#flink-application-execution

https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/deployment/overview/

单机部署Session Mode和Application Mode：
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/deployment/resource-providers/standalone/overview/

k8s：
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/deployment/resource-providers/native_kubernetes/

YARN：
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/deployment/resource-providers/yarn/

参考资料

https://flink.apache.org/
https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-stable/