Flink快速入门--安装与示例运行_flink 运行示例程序

flink是一款开源的大数据流式处理框架，他可以同时批处理和流处理，具有容错性、高吞吐、低延迟等优势，本文简述flink在windows和linux中安装步骤，和示例程序的运行。

首先要想运行Flink，我们需要下载并解压Flink的二进制包，下载地址如下：https://flink.apache.org/downloads.html

我们可以选择Flink与Scala结合版本，这里我们选择最新的1.9版本Apache Flink 1.9.0 for Scala 2.12进行下载。

下载成功后，在windows系统中可以通过Windows的bat文件或者Cygwin来运行Flink。

在linux系统中分为单机，集群和Hadoop等多种情况。

通过Windows的bat文件运行

首先启动cmd命令行窗口，进入flink文件夹，运行bin目录下的start-cluster.bat

注意：运行flink需要java环境，请确保系统已经配置java环境变量。

$ cd flink
$ cd bin
$ start-cluster.bat
Starting a local cluster with one JobManager process and one TaskManager process.
You can terminate the processes via CTRL-C in the spawned shell windows.
Web interface by default on http://localhost:8081/.

显示启动成功后，我们在浏览器访问 http://localhost:8081/
可以看到flink的管理页面。

通过Cygwin运行

Cygwin是一个在windows平台上运行的类UNIX模拟环境，官网下载：http://cygwin.com/install.html

安装成功后，启动Cygwin终端，运行start-cluster.sh脚本。

$ cd flink
$ bin/start-cluster.sh
Starting cluster.

显示启动成功后，我们在浏览器访问 http://localhost:8081/
可以看到flink的管理页面。

Linux系统上安装flink

单节点安装

在Linux上单节点安装方式与cygwin一样，下载Apache Flink 1.9.0 for Scala 2.12，然后解压后只需要启动start-cluster.sh。

集群安装

集群安装分为以下几步：

1、在每台机器上复制解压出来的flink目录。

2、选择一个作为master节点，然后修改所有机器conf/flink-conf.yaml

jobmanager.rpc.address = master主机名

3、修改conf/slaves,将所有work节点写入

work01
work02

4、在master上启动集群

bin/start-cluster.sh

安装在Hadoop

我们可以选择让Flink运行在Yarn集群上。

下载Flink for Hadoop的包

保证 HADOOP_HOME已经正确设置即可

启动 bin/yarn-session.sh

运行flink示例程序

批处理示例：

提交flink的批处理examples程序：

bin/flink run examples/batch/WordCount.jar

这是flink提供的examples下的批处理例子程序，统计单词个数。

$ bin/flink run examples/batch/WordCount.jar
Starting execution of program
Executing WordCount example with default input data set.
Use --input to specify file input.
Printing result to stdout. Use --output to specify output path.
(a,5)
(action,1)
(after,1)
(against,1)
(all,2)
(and,12)
(arms,1)
(arrows,1)
(awry,1)
(ay,1)

得到结果，这里统计的是默认的数据集，可以通过--input --output指定输入输出。

我们可以在页面中查看运行的情况：

流处理示例：

启动nc服务器：

nc -l 9000

提交flink的批处理examples程序：

bin/flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --port 9000

这是flink提供的examples下的流处理例子程序，接收socket数据传入，统计单词个数。

在nc端写入单词

$ nc -l 9000
lorem ipsum
ipsum ipsum ipsum
bye

输出在日志中

$ tail -f log/flink-*-taskexecutor-*.out
lorem : 1
bye : 1
ipsum : 4

停止flink

$ ./bin/stop-cluster.sh

大数据实时处理的王者-Flink

更多实时计算,Flink,Kafka等相关技术博文，欢迎关注实时流式计算