一、运行环境介绍

Flink执行环境主要分为本地环境和集群环境，本地环境主要为了方便用户编写和调试代码使用，而集群环境则被用于正式环境中，可以借助Hadoop Yarn、k8s或Mesos等不同的资源管理器部署自己的应用。

环境依赖：
【1】JDK环境：Flink核心模块均使用 Java开发，所以运行环境需要依赖JDK，JDK版本需要保证在1.8以上。
【2】Maven编译环境：Flink的源代码目前仅支持通过 Maven进行编译，所以如果需要对源代码进行编译，或通过IDE开发Flink Application，则建议使用Maven作为项目工程编译方式。需要注意的是，Flink程序需要Maven的版本在3.0.4及以上，否则项目编译可能会出问题，建议用户根据要求进行环境的搭建。
【3】IDEA：需要安装scala插件以及scala环境等；

二、Flink项目 Scala版 DataSet 有界流

需求：同进文件文件中的单词出现的次数；

【1】创建Maven项目，pom.xml文件中配置如下依赖

            org.apache.flink        flink-scala_2.12        1.10.0                    org.apache.flink        flink-streaming-scala_2.12        1.10.0                                       net.alchim31.maven            scala-maven-plugin            3.4.6                                                                                                compile                                                                            org.apache.maven.plugins            maven-assembly-plugin            3.0.0                                                jar-with-dependencies                                                                            make-assembly                    package                                            single                                                              

【2】resource目录中添加需要进行统计的文件文件及内容

【3】WordCount.java文件内容如下，需要注意隐私转换问题，需要引入scala._

 import org.apache.flink.api.scala._  /** * @Description 批处理 word count * @Author zhengzhaoxiang * @Date 2020/7/12 18:55 * @Param * @Return */ object WordCount {   def main(args: Array[String]): Unit = {     //创建一个批处理的执行环境     val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment     //从文件中读取数据     var inputDateSet: DataSet[String] = env.readTextFile("E:\\Project\\flink\\src\\main\\resources\\wordcount.txt")     //基于Dataset 做转换，首先按空格打散，然后按照 word作为key做group by     val resultDataSet: DataSet[(String,Int)] = inputDateSet       .flatMap(_.split(" "))//分词得到所有 word构成的数据集       .map((_,1))//_表示当前 word 转换成一个二元组（word,count)       .groupBy(0)//以二元组中第一个元素作为key       .sum(1) //1表示聚合二元组的第二个元素的值      //打印输出     resultDataSet.print()   } } 

【4】统计结果展示：

三、Flink项目 Scala版 DataStream 无界流

【1】StreamWordCount.java文件内容如下

package com.zzx.flink  import org.apache.flink.streaming.api.scala._  object StreamWordCount {  def main(args: Array[String]): Unit = {    // 创建一个流处理执行环境    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment    // 接受 socket 文本流    val inputDataStream: DataStream[String] = env.socketTextStream("hadoop1",6666);    //定义转换操作 word count    val resultDataStream: DataStream[(String,Int)] = inputDataStream      .flatMap(_.split(" "))//以空格分词，得到所有的 word      .filter(_.nonEmpty)      .map((_,1))//转换成 word count 二元组      .keyBy(0)//按照第一个元素分组      .sum(1)//按照第二个元素求和     resultDataStream.print()     //上面的只是定义了处理流程，同时定义一个名称。不会让任务结束    env.execute("stream word count word")  } } 

【2】我这里在Hadoop1中通过nc -lk xxx打开一个socket通信

【3】查看IDEA输出统计内容如下：输出word的顺序不是按照输入的顺序，是因为它有并行度（多线程）是并行执行的。最前面的数字是并行子任务的编号类似线程号。最大的数字其实跟你cpu核数是息息相关的。这个并行度也可以通过env.setParallelism进行设置。我们也可以给每一个任务（算子）设置不同的并行度；

【4】当我们需要将Java文件打包上传到Flink的时候，这里的host和port可以从参数中进行获取，代码修改如下：

package com.zzx.flink  import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool import org.apache.flink.streaming.api.scala._  object StreamWordCount {  def main(args: Array[String]): Unit = {    // 创建一个流处理执行环境    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment    // 接受 socket 文本流  hostname:prot 从程序运行参数中读取    val params: ParameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);    val hostname: String = params.get("host");    val port: Int = params.getInt("port");    val inputDataStream: DataStream[String] = env.socketTextStream(hostname,port);    //定义转换操作 word count    val resultDataStream: DataStream[(String,Int)] = inputDataStream      .flatMap(_.split(" "))//以空格分词，得到所有的 word      .filter(_.nonEmpty)      .map((_,1))//转换成 word count 二元组      .keyBy(0)//按照第一个元素分组      .sum(1)//按照第二个元素求和     resultDataStream.print()     //上面的只是定义了处理流程，同时定义一个名称。不会让任务结束    env.execute("stream word count word")  } }