flink学习（scala版）--第二章：Flink快速上手_flink scala

1.1  环境准备

        1.系统环境为Windows10。

        2.需提前安装Java 8和Scala2.12。

        3.集成开发环境（IDE）使用IntelliJ IDEA，具体的安装流程参见IntelliJ官网。

        4.安装IntelliJIDEA之后，还需要安装一些插件—Maven、Scala。Maven用来管理项目依赖；

1.2 创建项目

        1. 创建工程（1）打开IntelliJIDEA，file->New->Project 创建一个Maven工程，如图2-1所示。

  idea版本不同界面会有些许差异      

         2. 添加项目依赖在项目的pom文件中，增加<properties>标签设置属性，然后增加<denpendencies>标签引入需要的依赖。我们需要添加的依赖最重要的就是Flink的相关组件，包括flink-scala、flink-streaming-scala，以及flink-clients。

    <properties>
        <maven.compiler.source>8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>8</maven.compiler.target>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <flink.version>1.13.0</flink.version>
        <target.java.version>1.8</target.java.version>
        <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
    </properties>
 
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_2.12</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

3 编写代码搭好项目框架，接下来就是我们的核心工作——往里面填充代码。我们会用一个最简单的示例来说明Flink代码怎样编写：统计一段文字中，每个单词出现的频次。我们首先在src/main路径下新建一个源码目录scala，本书源码将位于src/main/scala目录下。在这个目录下新建一个包，命名为com.atguigu.chapter02，在这个包下我们将编写Flink入门的WordCount程序。

这里要将scala目录设置为根目录

 3.1 批处理

        对于批处理而言，输入的应该是收集好的数据集。这里我们可以将要统计的文字，写入一个文本文档，然后读取这个文件处理数据就可以了。

        （1）在工程根目录下新建一个input文件夹，并在下面创建文本文件words.txt

        （2）在words.txt中输入一些文字，

        例如：

hello world
hello flink
hello java
hello scala

        （3）在com.atguigu.chapter02包下新建Scala的单例对象（object）BatchWordCount，在静态main方法中编写测试代码。我们进行单词频次统计的基本思路是：先逐行读入文件数据，然后将每一行文字拆分成单词；接着按照单词分组，统计每组数据的个数，就是对应单词的频次。具体

代码实现如下：

import org.apache.flink.api.scala._
 
object Test01 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建执行环境配置并行度
    val environment: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    // 读取文本文件
    val words: DataSet[String] = environment.readTextFile("input/word.txt")
    // 对数据进行格式转换
    val wordTuple: DataSet[(String, Int)] = words.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1))
    // 对数据进行分组聚合
    val value: AggregateDataSet[(String, Int)] = wordTuple.groupBy(0).sum(1)
    value.print()
  }
 
}

输出结果：

(java,1)
(flink,1)
(world,1)
(scala,1)
(hello,4)

可以看到，我们将文档中的所有单词的频次，全部统计出来，以二元组的形式在控制台打印输出了。

        需要注意的是，这种代码的实现方式，是基于DataSet API的，也就是我们对数据的处理转换，是看作数据集来进行操作的。事实上Flink本身是流批统一的处理架构，批量的数据集本质上也是流，没有必要用两套不同的API来实现。所以从Flink 1.12开始，官方推荐的做法是直接使用DataStream API，在提交任务时通过将执行模式设为BATCH来进行批处理：

$ bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH BatchWordCount.jar

        这样，DataSet API就已经处于“软弃用”（soft deprecated）的状态，在实际应用中我们只要维护一套DataStream API就可以了。这里只是为了方便大家理解，我们依然用DataSet API做了批处理的实现。

3.2 流处理

        对于Flink而言，流才是整个处理逻辑的底层核心，所以流批统一之后的DataStream API更加强大，可以直接处理批处理和流处理的所有场景。

        1. 读取文件

        具体实现代码如下：

        

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object StreamWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
 
    val env: StreamExecutionEnvironment = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
    val lineData: DataStream[String] = env.readTextFile("input/word.txt")
    //val lineData: DataStream[String] = env.socketTextStream("localhost", 9999)
    val oneWord: DataStream[(String, Int)] = lineData.flatMap(_.split(" ")).map(word => (word, 1))
    val data: DataStream[(String, Int)] = oneWord.keyBy(_._1).sum(1)
    data.print()
    env.execute()
  }
 
}

输出结果如下：

1> (scala,1)
10> (flink,1)
4> (hello,1)
2> (java,1)
7> (world,1)
4> (hello,2)
4> (hello,3)
4> (hello,4)

        这与批处理的结果是完全不同的。批处理针对每个单词，只会输出一个最终的统计个数；而在流处理的打印结果中，“hello”这个单词每出现一次，都会有一个频次统计数据输出。这就是流处理的特点，数据逐个处理，每来一条数据就会处理输出一次。我们通过打印结果，可以清晰地看到单词“hello”数量增长的过程。

以上就是flink的快速上手案例，分别介绍了批处理过程和流处理过程，欢迎留言讨论

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