Flink入门学习 | 大数据技术

亦凉 2024-04-20 12:24 69阅读 0赞

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### Flink入门学习-WordCount ###

![image-20240414195737021][]

我们今天来编写一个Flink入门学习案例，统计单词出现的次数

这里就先直接上手实践，先不看枯燥的理论

#### IDEA方式运行 ####

我们首先创建Flink运行环境

//设置Flink运行环境
            StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

然后模拟一点数据

//从集合中读取模拟数据
            DataStream<String> stream = env
                    .fromElements("spark flink kafka", "spark sqoop flink", "kakfa hadoop flink");

切词做转换

stream
           .flatMap((String value, Collector<Tuple2<String,Integer>> out) -> {
        
                        //value就是每一个元素的数据
                        System.out.println("读取内容：" + value);
                        //将每一个元素按照空格切分
                        String[] split = value.split(" ");
                        //遍历每一个单词
                        for (String word : split) {
        
                            //将每一个单词发送到下游
                            out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
                        }
                    })

返回类型

.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))

keyby分组(按照tuple的第一个元素进行分组)

.keyBy(f->f.f0)

聚合统计

.sum(1);

打印结果

sum.print();

最后执行execute

env.execute();

> 完整代码如下

package cn.wy.chapter02;
    
    import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
    import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.util.Collector;
    
    /**
     * @author tiancx
     */
    public class WordCount {
        
        public static void main(String[] args) throws Exception {
        
            //设置Flink运行环境
            StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            //从集合中读取模拟数据
            DataStream<String> stream = env
                    .fromElements("spark flink kafka", "spark sqoop flink", "kakfa hadoop flink");
            SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = stream
                    .flatMap((String value, Collector<Tuple2<String,Integer>> out) -> {
        
                        //value就是每一个元素的数据
                        System.out.println("读取内容：" + value);
                        //将每一个元素按照空格切分
                        String[] split = value.split(" ");
                        //遍历每一个单词
                        for (String word : split) {
        
                            //将每一个单词发送到下游
                            out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
                        }
                    })
                    .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                    .keyBy(f->f.f0)
                    .sum(1);
            //打印结果
            sum.print();
            env.execute();
        }
    }

运行看结果

![image-20240401232613214][]

#### 提交到集群运行 ####

启动集群后我们使用命令

flink run -c 类全限定路径名 jar文件

> flink run -c cn.wy.chapter02.WordCount FlinkDemo-1.0-SNAPSHOT.jar

![image-20240401233542495][]

可以看到任务提交切运行成功了

我们进入web-ui界面

网址

> http://localhost:8081/\#/job/completed

界面如下图所示

![image-20240401233753324][]

可以清晰的看到任务状态是FINISHED（完成）

任务执行成功了，我们的日志在哪看呢？

我们直接去TaskManager中看

![image-20240401233949094][]

点击地址进去

![image-20240401234102076][]这里就是结果啦

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