flink的 scala shell命令行交互模式开发

flink带有一个集成的scala shell命令行。它可以以本地方式启动来模拟集群集群。执行下面的命令就可以通过shell命令行和flink集群交互(这种方式方便于代码调试)：

bin/start-scala-shell.sh local

如果想在集群上面运行scala shell，请查看本节后面的内容。

flink scala shell 用法

shell方式支持流处理和批处理。当启动shell命令行之后，两个不同的ExecutionEnvironments会被自动创建。使用benv和senv分别去处理批处理和流处理程序。(类似于spark-shell中sc变量)

DataSet API

下面的例子将会在scala shell中执行wordcount程序

Scala-Flink> val text = benv.fromElements(
  "To be, or not to be,--that is the question:--",
  "Whether 'tis nobler in the mind to suffer",
  "The slings and arrows of outrageous fortune",
  "Or to take arms against a sea of troubles,")
Scala-Flink> val counts = text
    .flatMap { _.toLowerCase.split("\\W+") }
    .map { (_, 1) }.groupBy(0).sum(1)
Scala-Flink> counts.print()

print()命令会自定发送指定的任务到jobmanager去执行，并且会将结果显示在控制台。

也可以吧结果写到一个文件中，然而，在这种情况下，你需要执行execute方法，去执行你的程序

Scala-Flink> benv.execute("MyProgram")

DataStream API

类似于上面的批处理程序，我们可以通过DataStream API执行一个流处理程序。

Scala-Flink> val textStreaming = senv.fromElements(
  "To be, or not to be,--that is the question:--",
  "Whether 'tis nobler in the mind to suffer",
  "The slings and arrows of outrageous fortune",
  "Or to take arms against a sea of troubles,")
Scala-Flink> val countsStreaming = textStreaming
    .flatMap { _.toLowerCase.split("\\W+") }
    .map { (_, 1) }.keyBy(0).sum(1)
Scala-Flink> countsStreaming.print()
Scala-Flink> senv.execute("Streaming Wordcount")

注意：在流处理情况下，print方法不会触发执行。需要调用execute方法才会真正执行。

flink shell会自动带有命令执行历史。

在shell命令行模式下添加外部依赖

可以将外部类路径添加到scala-shell中，当程序被调用的时候，这些外部依赖会自动的被发送到jobmanager上。

使用这个参数 -a <path/to/jar.jar> 或者 --addclasspath <path/to/jar.jar> 添加额外的依赖。

bin/start-scala-shell.sh [local | remote <host> <port> | yarn] --addclasspath <path/to/jar.jar>

flink scala shell设置

查看scala shell模式提供的选型，可以执行这个命令：

bin/start-scala-shell.sh --help

本地模式local

使用shell连接一个本地集成的flink 集群使用下面命令

bin/start-scala-shell.sh local

远程模式remote

使用scala shell 连接一个远程集群，使用host和port参数去连接指定的jobmanager

bin/start-scala-shell.sh remote <hostname> <portnumber>

集群模式 yarn scala shell cluster

可以通过scala shell在yarn上启动一个专有的flink集群，yarn containers的数量可以通过参数-n 指定。shell在yarn上部署了一个新的集群并且连接到这个集群。你也可以指定集群的参数，例如：指定jobmanager的内存，yarn application的名称等等。

例如：针对scala shell启动一个yarn集群包含两个taskmanager，使用下面的参数：

bin/start-scala-shell.sh yarn -n 2

针对所有的参数选项，可以在本节的最后查看完整的说明

yarn session模式

如果你之前已经使用flink yarn session模式启动了一个flink集群，scala shell可以使用下面的命令进行连接：

bin/start-scala-shell.sh yarn

完整的参数选项

Flink Scala Shell
用法: start-scala-shell.sh [local|remote|yarn] [options] <args>...

命令: local [options]
使用scala shell连接一个本地flink集群
  -a <path/to/jar> | --addclasspath <path/to/jar>
        指定flink使用的第三方依赖
命令: remote [options] <host> <port>
启动scala shell连接一个远程集群
  <host>
        主机名
  <port>
        端口号

  -a <path/to/jar> | --addclasspath <path/to/jar>
        指定flink使用的第三方依赖
命令: yarn [options]
使用flink连接一个yarn集群
  -n arg | --container arg
        分配的yarn container的数量 (等于TaskManagers的数量)
  -jm arg | --jobManagerMemory arg
        JobManager container 的内存[in MB]
  -nm <value> | --name <value>
        在YARN上给应用设置一个名字
  -qu <arg> | --queue <arg>
        指定YARN队列
  -s <arg> | --slots <arg>
        指定每个TaskManager的slot数量
  -tm <arg> | --taskManagerMemory <arg>
        TaskManager container的内存 [in MB]
  -a <path/to/jar> | --addclasspath <path/to/jar>
        指定flink使用的第三方jar
  --configDir <value>
        配置文件目录.
  -h | --help
        打印帮助信息

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