时间：   |   分类：   | 字数： 461 字 | 阅读约： 1分钟 | 阅读次数：

Flink 快速应用

通过一个单词统计的案例，快速上手应用Flink，进行流处理（Streaming）和批处理（Batch）

示例代码： https://gitee.com/ixinglan/flink-demo.git

第 1 节 单词统计案例（批数据）

1.1 需求

​ 统计一个文件中各个单词出现的次数，把统计结果输出到文件

1.2 代码实现

  • 引入依赖

    <!--flink核心包-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-java</artifactId>
    <version>1.7.2</version>
</dependency>
<!--flink流处理包-->
<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
    <version>1.7.2</version>
    <scope>provided</scope>
</dependency>

    示例代码：batch/WordCount

第 2 节 单词统计案例（流数据）

2.1 需求

​ Socket模拟实时发送单词，使用Flink实时接收数据，对指定时间窗口内（如5s）的数据进行聚合统计，每隔1s汇总计算一次，并且把时间窗口内计算结果打印出来。

使用 netcat 工具模拟socket不断发送数据

2.2 代码实现

示例代码：stream/WordCount

Flink程序开发的流程总结如下：

1）获得一个执行环境

2）加载/创建初始化数据

3）指定数据操作的算子

4）指定结果数据存放位置

5）调用execute()触发执行程序

注意：Flink程序是延迟计算的，只有最后调用execute()方法的时候才会真正触发执行程序

0%