【Flink入门】Flink流处理WordCount

布满荆棘的人生 2021-09-23 05:00 470阅读 0赞

### 目录 ###

*  先引入pom.xml文件
 *  flink流处理代码
 *  IDEA执行

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前面已经学习了flink的批处理WordCount，现在来学习下flink的流处理WordCount，其实和批处理差不多，区别在于获取执行环境方法和接收的数据方式不一样。批处理通过`ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment`方法获取批处理执行环境，再通过`readTextFile("inputParth")`方法获取文件，流处理通过`StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment`获取流处理执行环境，再通过`socketTextStream(host, port)`获取socket流数据。后续的统计处理逻辑一致。

# 先引入pom.xml文件 #

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
    <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
        <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    
        <groupId>org.fuyun</groupId>
        <artifactId>flinkLearning</artifactId>
        <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    
        <repositories>
            <repository>
                <id>aliyun</id>
                <url>http://repository.apache.org/content/groups/snapshots/</url>
            </repository>
            <repository>
                <id>cloudera</id>
                <url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
            </repository>
            <repository>
                <id>jboss</id>
                <url>http://repository.jboss.com/nexus/content/groups/public</url>
            </repository>
        </repositories>
    
        <properties>
            <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
            <flink.version>1.12.0</flink.version>
        </properties>
    
        <dependencies>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flink</groupId>
                <artifactId>flink-java</artifactId>
                <version>${flink.version}</version>
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flink</groupId>
                <artifactId>flink-java</artifactId>
                <version>${flink.version}</version>
                
                
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flink</groupId>
                <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
                <version>${flink.version}</version>
                
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flink</groupId>
                <artifactId>flink-scala_2.11</artifactId>
                <version>${flink.version}</version>
                
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flink</groupId>
                <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
                <version>${flink.version}</version>
                
            </dependency>
            <dependency>
                <groupId>org.apache.flink</groupId>
                <artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>
                <version>${flink.version}</version>
            </dependency>
        </dependencies>
    
    </project>

# flink流处理代码 #

package com.fuyun.flink
    
    import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool
    import org.apache.flink.streaming.api.scala._
    
    object StreamingWordCount { 
    
      def main(args: Array[String]): Unit = { 
    
        //从外部命令中提取参数，作为socket主机名和端口号
        val paramTool = ParameterTool.fromArgs(args)
        val host = paramTool.get("host")
        val port = paramTool.getInt("port")
    
        // 创建流处理执行环境
        val senv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
        // 设置并行度
        senv.setParallelism(8)
        // 接收socket文本流
        //val inputDataStream = senv.socketTextStream("bigdata-training.fuyun.com", 9000)
        val inputDataStream = senv.socketTextStream(host, port)
        // 进行转换处理统计
        val resultDataStream = inputDataStream
          .flatMap(_.split("\\s"))
          .filter(_.nonEmpty)
          .map((_, 1))
          .keyBy(0)
          .sum(1)
    
        // 打印统计结果
        resultDataStream.print()
    
        // 必须调用execute方法执行，不然不会触发执行操作，参数为jobName
        senv.execute("stream word count")
      }
    
    }

# IDEA执行 #

在IDEA的Run–>>Edit Configurations–>>program arguments配置host和port  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6NjM2Mw_size_16_color_FFFFFF_t_70]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6NjM2Mw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

配置完参数后在虚拟机上执行命令`nc -lk 9000`， 然后在IDEA上执行程序，在虚拟机上输入单词，IDEA上将会看到统计结果。  
![在这里插入图片描述][20210114104434445.png]

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6NjM2Mw_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

IDEA上结果显示有会截图中前面的`3>`的数字出现，因为在代码程序中设置了并行度为8，`3>`及表示并行度的id为3，所以id不会大于8，并且并行度可以在程序内每个算计中都可以进行设置，比如上面的代码中在创建流处理环境后设置了并行度为8，并行度默认用计算机本身cpu核心数(如果程序中没有设置并行度)，如果在算子中设置了并行度，则使用设置的并行度，比如在上面的代码中：`resultDataStream.print()`改为`resultDataStream.print().setParallelism(1)`时，打印的结果将不会出现类似`3>`的结果，因为并行度只有1。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x6NjM2Mw_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]

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