flink wordcount示例

缺乏、安全感 2023-10-06 12:21 289阅读 0赞

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完整pom

  1. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  2. <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
  3. xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  4. xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
  5. <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  6. <groupId>com.msb</groupId>
  7. <artifactId>StudyFlink</artifactId>
  8. <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  9. <properties>
  10. <flink.version>1.9.2</flink.version>
  11. <scala.version>2.11.8</scala.version>
  12. <redis.version>3.2.0</redis.version>
  13. <hbase.version>1.3.3</hbase.version>
  14. <mysql.version>5.1.44</mysql.version>
  15. </properties>
  16. <dependencies>
  17. <dependency>
  18. <groupId>org.apache.flink</groupId>
  19. <artifactId>flink-scala_2.11</artifactId>
  20. <version>${flink.version}</version>
  21. </dependency>
  22. <dependency>
  23. <groupId>org.apache.flink</groupId>
  24. <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId>
  25. <version>${flink.version}</version>
  26. </dependency>
  27. <dependency>
  28. <groupId>org.apache.flink</groupId>
  29. <artifactId>flink-clients_2.11</artifactId>
  30. <version>${flink.version}</version>
  31. </dependency>
  32. <dependency>
  33. <groupId>org.scala-lang</groupId>
  34. <artifactId>scala-library</artifactId>
  35. <version>${scala.version}</version>
  36. </dependency>
  37. <dependency>
  38. <groupId>org.apache.flink</groupId>
  39. <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
  40. <version>${flink.version}</version>
  41. </dependency>
  42. <dependency>
  43. <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
  44. <artifactId>hadoop-client</artifactId>
  45. <version>2.6.5</version>
  46. </dependency>
  47. <dependency>
  48. <groupId>org.apache.flink</groupId>
  49. <artifactId>flink-connector-kafka_2.11</artifactId>
  50. <version>${flink.version}</version>
  51. </dependency>
  52. <dependency>
  53. <groupId>org.apache.bahir</groupId>
  54. <artifactId>flink-connector-redis_2.11</artifactId>
  55. <version>1.0</version>
  56. </dependency>
  57. <dependency>
  58. <groupId>redis.clients</groupId>
  59. <artifactId>jedis</artifactId>
  60. <version>${redis.version}</version>
  61. </dependency>
  62. <dependency>
  63. <groupId>mysql</groupId>
  64. <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
  65. <version>${mysql.version}</version>
  66. </dependency>
  67. <dependency>
  68. <groupId>org.apache.hbase</groupId>
  69. <artifactId>hbase-client</artifactId>
  70. <version>${hbase.version}</version>
  71. </dependency>
  72. <dependency>
  73. <groupId>org.apache.hbase</groupId>
  74. <artifactId>hbase-common</artifactId>
  75. <version>${hbase.version}</version>
  76. </dependency>
  77. <dependency>
  78. <groupId>org.apache.hbase</groupId>
  79. <artifactId>hbase-server</artifactId>
  80. <version>${hbase.version}</version>
  81. </dependency>
  82. <dependency>
  83. <groupId>org.apache.flink</groupId>
  84. <artifactId>flink-connector-filesystem_2.11</artifactId>
  85. <version>${flink.version}</version>
  86. </dependency>
  87. <dependency>
  88. <groupId>org.apache.flink</groupId>
  89. <artifactId>flink-statebackend-rocksdb_2.11</artifactId>
  90. <version>${flink.version}</version>
  91. </dependency>
  92. <dependency>
  93. <groupId>org.apache.flink</groupId>
  94. <artifactId>flink-table-planner_2.11</artifactId>
  95. <version>${flink.version}</version>
  96. </dependency>
  97. <dependency>
  98. <groupId>org.apache.flink</groupId>
  99. <artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.11</artifactId>
  100. <version>${flink.version}</version>
  101. </dependency>
  102. </dependencies>
  103. <build>
  104. <plugins>
  105. <!-- 在maven项目中既有java又有scala代码时配置 maven-scala-plugin 插件打包时可以将两类代码一起打包 -->
  106. <plugin>
  107. <groupId>org.scala-tools</groupId>
  108. <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
  109. <version>2.15.2</version>
  110. <executions>
  111. <execution>
  112. <goals>
  113. <goal>compile</goal>
  114. <goal>testCompile</goal>
  115. </goals>
  116. </execution>
  117. </executions>
  118. </plugin>
  119. <!-- maven 打jar包需要插件 -->
  120. <plugin>
  121. <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
  122. <version>2.4</version>
  123. <configuration>
  124. <!-- 设置false后是去掉 MySpark-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 后的 “-jar-with-dependencies” -->
  125. <!--<appendAssemblyId>false</appendAssemblyId>-->
  126. <descriptorRefs>
  127. <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
  128. </descriptorRefs>
  129. </configuration>
  130. <executions>
  131. <execution>
  132. <id>make-assembly</id>
  133. <phase>package</phase>
  134. <goals>
  135. <goal>assembly</goal>
  136. </goals>
  137. </execution>
  138. </executions>
  139. </plugin>
  140. </plugins>
  141. </build>
  142. </project>

scala代码

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完整代码

  1. package com.zxl.stream
  2. import org.apache.flink.streaming.api.scala.{
  3. DataStream, StreamExecutionEnvironment}
  4. import org.apache.flink.streaming.api.scala._
  5. object WordCount {
  6. def main(args: Array[String]): Unit = {
  7. //准备环境
  8. /**
  9. * createLocalEnvironment 创建一个本地执行的环境 local
  10. * createLocalEnvironmentWithWebUI 创建一个本地执行的环境 同时还开启Web UI的查看端口 8081
  11. * getExecutionEnvironment 根据你执行的环境创建上下文,比如local cluster
  12. */
  13. val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
  14. /**
  15. * DataStream:一组相同类型的元素 组成的数据流
  16. * 如果数据源是scoket 并行度只能是1
  17. */
  18. val initStream:DataStream[String] = env.socketTextStream("node01",8888)
  19. val wordStream = initStream.flatMap(_.split(" ")).setParallelism(3)
  20. val pairStream = wordStream.map((_,1)).setParallelism(3)
  21. val keyByStream = pairStream.keyBy(0)
  22. val restStream = keyByStream.sum(1).setParallelism(3)
  23. restStream.print()
  24. /**
  25. * 6> (msb,1)
  26. * 1> (,,1)
  27. * 3> (hello,1)
  28. * 3> (hello,2)
  29. * 6> (msb,2)
  30. * 默认就是有状态的计算
  31. * 6> 代表是哪一个线程处理的
  32. * 相同的数据一定是由某一个thread处理
  33. **/
  34. //启动Flink 任务
  35. env.execute("first flink job")
  36. }
  37. }

启动测试

本地启动

先启动8888端口

  1. nc -lk 8888

运行main方法

实时输入数据,就会进行流计算
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默认就是有状态的计算:上次的计算结果给保留了。

  1. * 6> (msb,1)
  2. * 1> (,,1)
  3. * 3> (hello,1)
  4. * 3> (hello,2)
  5. * 6> (msb,2)
  6. * 默认就是有状态的计算
  7. * 6> 代表是哪一个线程处理的
  8. * 相同的数据一定是由某一个thread处理

线程数并不是越多越好,线程多了可能启动线程的时间比执行计算用的时间还要多。
并行度为1,只启东一个线程来处理:
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此时前面就没有线程号了:
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集群环境运行jar

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package打包

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选择这个jar包:不要选择带依赖的,因为集群环境中已经有这些jar包了,否则就重复了
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使用命令提交任务

将jar包上传到节点上,执行如下命令:

  • -c 指定主类
  • -d 守护进程方式运行

    flink run -c 主类 -d jar包路径

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查看web uiRunning Jobs
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发送数据:
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点进去:
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可以看到输出:
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使用web ui提交任务

可以关闭web ui提交任务:默认是true开启的

  1. vim conf/flink-conf.yaml
  2. web.submit.enable: false #关闭

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查看日志

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