第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现
admin
撰写于 2022年 01月 22 日

我们右键运行时相当于在本地启动了一个单机版本。生产中都是集群环境，并且是高可用的，生产上提交任务需要用到flink run 命令，指定必要的参数。

本课时我们主要介绍 Flink 的入门程序以及 SQL 形式的实现。

上一课时已经讲解了 Flink 的常用应用场景和架构模型设计，这一课时我们将会从一个最简单的 WordCount 案例作为切入点，并且同时使用 SQL 方式进行实现，为后面的实战课程打好基础。

我们首先会从环境搭建入手，介绍如何搭建本地调试环境的脚手架；然后分别从DataSet（批处理）和 DataStream（流处理）两种方式如何进行单词计数开发；最后介绍 Flink Table 和 SQL 的使用。

Flink 开发环境

通常来讲，任何一门大数据框架在实际生产环境中都是以集群的形式运行，而我们调试代码大多数会在本地搭建一个模板工程，Flink 也不例外。

Flink 一个以 Java 及 Scala 作为开发语言的开源大数据项目，通常我们推荐使用 Java 来作为开发语言，Maven 作为编译和包管理工具进行项目构建和编译。对于大多数开发者而言，JDK、Maven 和 Git 这三个开发工具是必不可少的。

关于 JDK、Maven 和 Git 的安装建议如下表所示：

工程创建

一般来说，我们在通过 IDE 创建工程，可以自己新建工程，添加 Maven 依赖，或者直接用 mvn 命令创建应用：

复制代码

mvn   archetype:generate  \

        -DarchetypeGroupId=org.apache.flink \

        -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \

        -DarchetypeVersion=1.10.0

通过指定 Maven 工程的三要素，即 GroupId、ArtifactId、Version 来创建一个新的工程。同时 Flink 给我提供了更为方便的创建 Flink 工程的方法：

复制代码

curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.10.0

我们在终端直接执行该命令：

直接出现 Build Success 信息，我们可以在本地目录看到一个已经生成好的名为 quickstart 的工程。

这里需要的主要的是，自动生成的项目 pom.xml 文件中对于 Flink 的依赖注释掉 scope：

复制代码



   org.apache.flink

   flink-java

   ${flink.version}

   





   org.apache.flink

   flink-streaming-java_${scala.binary.version}

   ${flink.version}

DataSet WordCount

WordCount 程序是大数据处理框架的入门程序，俗称“单词计数”。用来统计一段文字每个单词的出现次数，该程序主要分为两个部分：一部分是将文字拆分成单词；另一部分是单词进行分组计数并打印输出结果。

整体代码实现如下：

复制代码

 public static void main(String[] args) throws Exception {

      // 创建Flink运行的上下文环境
final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

      // 创建DataSet，这里我们的输入是一行一行的文本
DataSet text = env.fromElements(
"Flink Spark Storm",
"Flink Flink Flink",
"Spark Spark Spark",
"Storm Storm Storm"
);
// 通过Flink内置的转换函数进行计算
DataSet> counts =
text.flatMap(new LineSplitter())
.groupBy(0)
.sum(1);
//结果打印
counts.printToErr();

   }
public static final class LineSplitter implements FlatMapFunction> {

      @Override
public void flatMap(String value, Collector> out) {
// 将文本分割
String[] tokens = value.toLowerCase().split("\\W+");

         for (String token : tokens) {
if (token.length() > 0) {
out.collect(new Tuple2(token, 1));
}
}
}
}

实现的整个过程中分为以下几个步骤。

首先，我们需要创建 Flink 的上下文运行环境：

复制代码

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

然后，使用 fromElements 函数创建一个 DataSet 对象，该对象中包含了我们的输入，使用 FlatMap、GroupBy、SUM 函数进行转换。

最后，直接在控制台打印输出。

我们可以直接右键运行一下 main 方法，在控制台会出现我们打印的计算结果：

DataStream WordCount

为了模仿一个流式计算环境，我们选择监听一个本地的 Socket 端口，并且使用 Flink 中的滚动窗口，每 5 秒打印一次计算结果。代码如下：

复制代码

public class StreamingJob {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 创建Flink的流式计算环境

        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 监听本地9000端口

        DataStream text = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9000, "\n");

        // 将接收的数据进行拆分，分组，窗口计算并且进行聚合输出

        DataStream windowCounts = text

                .flatMap(new FlatMapFunction() {

                    @Override

                    public void flatMap(String value, Collector out) {

                        for (String word : value.split("\\s")) {

                            out.collect(new WordWithCount(word, 1L));

                        }

                    }

                })

                .keyBy("word")

                .timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1))

                .reduce(new ReduceFunction() {

                    @Override

                    public WordWithCount reduce(WordWithCount a, WordWithCount b) {

                        return new WordWithCount(a.word, a.count + b.count);

                    }

                });

        // 打印结果

        windowCounts.print().setParallelism(1);

        env.execute("Socket Window WordCount");

    }

    // Data type for words with count

    public static class WordWithCount {

        public String word;

        public long count;

        public WordWithCount() {}

        public WordWithCount(String word, long count) {

            this.word = word;

            this.count = count;

        }

        @Override

        public String toString() {

            return word + " : " + count;

        }

    }

}

整个流式计算的过程分为以下几步。

首先创建一个流式计算环境：

复制代码

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

然后进行监听本地 9000 端口，将接收的数据进行拆分、分组、窗口计算并且进行聚合输出。代码中使用了 Flink 的窗口函数，我们在后面的课程中将详细讲解。

我们在本地使用 netcat 命令启动一个端口：

复制代码

nc -lk 9000

然后直接运行我们的 main 方法：

可以看到，工程启动后开始监听 127.0.0.1 的 9000 端口。

在 nc 中输入：

复制代码

$ nc -lk 9000

Flink Flink Flink 

Flink Spark Storm

可以在控制台看到：

复制代码

Flink : 4

Spark : 1

Storm : 1

Flink Table & SQL WordCount

Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。

一个完整的 Flink SQL 编写的程序包括如下三部分。

  • Source Operator：是对外部数据源的抽象, 目前 Apache Flink 内置了很多常用的数据源实现，比如 MySQL、Kafka 等。
  • Transformation Operators：算子操作主要完成比如查询、聚合操作等，目前 Flink SQL 支持了 Union、Join、Projection、Difference、Intersection 及 window 等大多数传统数据库支持的操作。
  • Sink Operator：是对外结果表的抽象，目前 Apache Flink 也内置了很多常用的结果表的抽象，比如 Kafka Sink 等。

我们也是通过用一个最经典的 WordCount 程序作为入门，上面已经通过 DataSet/DataStream API 开发，那么实现同样的 WordCount 功能， Flink Table & SQL 核心只需要一行代码：

复制代码

//省略掉初始化环境等公共代码

SELECT word, COUNT(word) FROM table GROUP BY word;

首先，整个工程中我们 pom 中的依赖如下图所示：

复制代码



         org.apache.flink

         flink-java

         1.10.0

     



         org.apache.flink

         flink-streaming-java_2.11

         1.10.0





         org.apache.flink

         flink-table-api-java-bridge_2.11

         1.10.0





         org.apache.flink

         flink-table-planner-blink_2.11

         1.10.0





         org.apache.flink

         flink-table-planner_2.11

         1.10.0



     

         org.apache.flink

         flink-table-api-scala-bridge_2.11

         1.10.0

第一步，创建上下文环境：

复制代码

ExecutionEnvironment fbEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

BatchTableEnvironment fbTableEnv = BatchTableEnvironment.create(fbEnv);

第二步，读取一行模拟数据作为输入：

复制代码

String words = "hello flink hello lagou";

String[] split = words.split("\\W+");

ArrayList list = new ArrayList<>();

for(String word : split){

    WC wc = new WC(word,1);

    list.add(wc);

}

DataSet input = fbEnv.fromCollection(list);

第三步，注册成表，执行 SQL，然后输出：

复制代码

//DataSet 转sql, 指定字段名

Table table = fbTableEnv.fromDataSet(input, "word,frequency");

table.printSchema();

//注册为一个表

fbTableEnv.createTemporaryView("WordCount", table);

Table table02 = fbTableEnv.sqlQuery("select word as word, sum(frequency) as frequency from WordCount GROUP BY word");

//将表转换DataSet

DataSet ds3  = fbTableEnv.toDataSet(table02, WC.class);

ds3.printToErr();

整体代码结构如下：

复制代码

public class WordCountSQL {

    public static void main(String[] args) throws Exception{

        //获取运行环境

        ExecutionEnvironment fbEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //创建一个tableEnvironment

        BatchTableEnvironment fbTableEnv = BatchTableEnvironment.create(fbEnv);

        String words = "hello flink hello lagou";

        String[] split = words.split("\\W+");

        ArrayList list = new ArrayList<>();

        for(String word : split){

            WC wc = new WC(word,1);

            list.add(wc);

        }

        DataSet input = fbEnv.fromCollection(list);

        //DataSet 转sql, 指定字段名

        Table table = fbTableEnv.fromDataSet(input, "word,frequency");

        table.printSchema();

        //注册为一个表

        fbTableEnv.createTemporaryView("WordCount", table);

        Table table02 = fbTableEnv.sqlQuery("select word as word, sum(frequency) as frequency from WordCount GROUP BY word");

        //将表转换DataSet

        DataSet ds3  = fbTableEnv.toDataSet(table02, WC.class);

        ds3.printToErr();

    }

    public static class WC {

        public String word;

        public long frequency;

        public WC() {}

        public WC(String word, long frequency) {

            this.word = word;

            this.frequency = frequency;

        }

        @Override

        public String toString() {

            return  word + ", " + frequency;

        }

    }

}

我们直接运行该程序，在控制台可以看到输出结果：

总结

本课时介绍了 Flink 的工程创建，如何搭建调试环境的脚手架，同时以 WordCount 单词计数这一最简单最经典的场景用 Flink 进行了实现。第一次体验了 Flink SQL 的强大之处，让你有一个直观的认识，为后续内容打好基础。

第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现的

第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现

admin软件分享默认 / 楷体 / 霞鹜文楷体

我们右键运行时相当于在本地启动了一个单机版本。生产中都是集群环境，并且是高可用的，生产上提交任务需要用到flink run 命令，指定必要的参数。

本课时我们主要介绍 Flink 的入门程序以及 SQL 形式的实现。

上一课时已经讲解了 Flink 的常用应用场景和架构模型设计，这一课时我们将会从一个最简单的 WordCount 案例作为切入点，并且同时使用 SQL 方式进行实现，为后面的实战课程打好基础。

我们首先会从环境搭建入手，介绍如何搭建本地调试环境的脚手架；然后分别从DataSet（批处理）和 DataStream（流处理）两种方式如何进行单词计数开发；最后介绍 Flink Table 和 SQL 的使用。

Flink 开发环境

通常来讲，任何一门大数据框架在实际生产环境中都是以集群的形式运行，而我们调试代码大多数会在本地搭建一个模板工程，Flink 也不例外。

Flink 一个以 Java 及 Scala 作为开发语言的开源大数据项目，通常我们推荐使用 Java 来作为开发语言，Maven 作为编译和包管理工具进行项目构建和编译。对于大多数开发者而言，JDK、Maven 和 Git 这三个开发工具是必不可少的。

关于 JDK、Maven 和 Git 的安装建议如下表所示：

工程创建

一般来说，我们在通过 IDE 创建工程，可以自己新建工程，添加 Maven 依赖，或者直接用 mvn 命令创建应用：

复制代码

mvn   archetype:generate  \

        -DarchetypeGroupId=org.apache.flink \

        -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \

        -DarchetypeVersion=1.10.0

通过指定 Maven 工程的三要素，即 GroupId、ArtifactId、Version 来创建一个新的工程。同时 Flink 给我提供了更为方便的创建 Flink 工程的方法：

复制代码

curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.10.0

我们在终端直接执行该命令：

直接出现 Build Success 信息，我们可以在本地目录看到一个已经生成好的名为 quickstart 的工程。

这里需要的主要的是，自动生成的项目 pom.xml 文件中对于 Flink 的依赖注释掉 scope：

复制代码



   org.apache.flink

   flink-java

   ${flink.version}

   





   org.apache.flink

   flink-streaming-java_${scala.binary.version}

   ${flink.version}

DataSet WordCount

WordCount 程序是大数据处理框架的入门程序，俗称“单词计数”。用来统计一段文字每个单词的出现次数，该程序主要分为两个部分：一部分是将文字拆分成单词；另一部分是单词进行分组计数并打印输出结果。

整体代码实现如下：

复制代码

 public static void main(String[] args) throws Exception {

      // 创建Flink运行的上下文环境
final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

      // 创建DataSet，这里我们的输入是一行一行的文本
DataSet text = env.fromElements(
"Flink Spark Storm",
"Flink Flink Flink",
"Spark Spark Spark",
"Storm Storm Storm"
);
// 通过Flink内置的转换函数进行计算
DataSet> counts =
text.flatMap(new LineSplitter())
.groupBy(0)
.sum(1);
//结果打印
counts.printToErr();

   }
public static final class LineSplitter implements FlatMapFunction> {

      @Override
public void flatMap(String value, Collector> out) {
// 将文本分割
String[] tokens = value.toLowerCase().split("\\W+");

         for (String token : tokens) {
if (token.length() > 0) {
out.collect(new Tuple2(token, 1));
}
}
}
}

实现的整个过程中分为以下几个步骤。

首先，我们需要创建 Flink 的上下文运行环境：

复制代码

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

然后，使用 fromElements 函数创建一个 DataSet 对象，该对象中包含了我们的输入，使用 FlatMap、GroupBy、SUM 函数进行转换。

最后，直接在控制台打印输出。

我们可以直接右键运行一下 main 方法，在控制台会出现我们打印的计算结果：

DataStream WordCount

为了模仿一个流式计算环境，我们选择监听一个本地的 Socket 端口，并且使用 Flink 中的滚动窗口，每 5 秒打印一次计算结果。代码如下：

复制代码

public class StreamingJob {

    public static void main(String[] args) throws Exception {

        // 创建Flink的流式计算环境

        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 监听本地9000端口

        DataStream text = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9000, "\n");

        // 将接收的数据进行拆分，分组，窗口计算并且进行聚合输出

        DataStream windowCounts = text

                .flatMap(new FlatMapFunction() {

                    @Override

                    public void flatMap(String value, Collector out) {

                        for (String word : value.split("\\s")) {

                            out.collect(new WordWithCount(word, 1L));

                        }

                    }

                })

                .keyBy("word")

                .timeWindow(Time.seconds(5), Time.seconds(1))

                .reduce(new ReduceFunction() {

                    @Override

                    public WordWithCount reduce(WordWithCount a, WordWithCount b) {

                        return new WordWithCount(a.word, a.count + b.count);

                    }

                });

        // 打印结果

        windowCounts.print().setParallelism(1);

        env.execute("Socket Window WordCount");

    }

    // Data type for words with count

    public static class WordWithCount {

        public String word;

        public long count;

        public WordWithCount() {}

        public WordWithCount(String word, long count) {

            this.word = word;

            this.count = count;

        }

        @Override

        public String toString() {

            return word + " : " + count;

        }

    }

}

整个流式计算的过程分为以下几步。

首先创建一个流式计算环境：

复制代码

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

然后进行监听本地 9000 端口，将接收的数据进行拆分、分组、窗口计算并且进行聚合输出。代码中使用了 Flink 的窗口函数，我们在后面的课程中将详细讲解。

我们在本地使用 netcat 命令启动一个端口：

复制代码

nc -lk 9000

然后直接运行我们的 main 方法：

可以看到，工程启动后开始监听 127.0.0.1 的 9000 端口。

在 nc 中输入：

复制代码

$ nc -lk 9000

Flink Flink Flink 

Flink Spark Storm

可以在控制台看到：

复制代码

Flink : 4

Spark : 1

Storm : 1

Flink Table & SQL WordCount

Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。

一个完整的 Flink SQL 编写的程序包括如下三部分。

  • Source Operator：是对外部数据源的抽象, 目前 Apache Flink 内置了很多常用的数据源实现，比如 MySQL、Kafka 等。
  • Transformation Operators：算子操作主要完成比如查询、聚合操作等，目前 Flink SQL 支持了 Union、Join、Projection、Difference、Intersection 及 window 等大多数传统数据库支持的操作。
  • Sink Operator：是对外结果表的抽象，目前 Apache Flink 也内置了很多常用的结果表的抽象，比如 Kafka Sink 等。

我们也是通过用一个最经典的 WordCount 程序作为入门，上面已经通过 DataSet/DataStream API 开发，那么实现同样的 WordCount 功能， Flink Table & SQL 核心只需要一行代码：

复制代码

//省略掉初始化环境等公共代码

SELECT word, COUNT(word) FROM table GROUP BY word;

首先，整个工程中我们 pom 中的依赖如下图所示：

复制代码



         org.apache.flink

         flink-java

         1.10.0

     



         org.apache.flink

         flink-streaming-java_2.11

         1.10.0





         org.apache.flink

         flink-table-api-java-bridge_2.11

         1.10.0





         org.apache.flink

         flink-table-planner-blink_2.11

         1.10.0





         org.apache.flink

         flink-table-planner_2.11

         1.10.0



     

         org.apache.flink

         flink-table-api-scala-bridge_2.11

         1.10.0

第一步，创建上下文环境：

复制代码

ExecutionEnvironment fbEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

BatchTableEnvironment fbTableEnv = BatchTableEnvironment.create(fbEnv);

第二步，读取一行模拟数据作为输入：

复制代码

String words = "hello flink hello lagou";

String[] split = words.split("\\W+");

ArrayList list = new ArrayList<>();

for(String word : split){

    WC wc = new WC(word,1);

    list.add(wc);

}

DataSet input = fbEnv.fromCollection(list);

第三步，注册成表，执行 SQL，然后输出：

复制代码

//DataSet 转sql, 指定字段名

Table table = fbTableEnv.fromDataSet(input, "word,frequency");

table.printSchema();

//注册为一个表

fbTableEnv.createTemporaryView("WordCount", table);

Table table02 = fbTableEnv.sqlQuery("select word as word, sum(frequency) as frequency from WordCount GROUP BY word");

//将表转换DataSet

DataSet ds3  = fbTableEnv.toDataSet(table02, WC.class);

ds3.printToErr();

整体代码结构如下：

复制代码

public class WordCountSQL {

    public static void main(String[] args) throws Exception{

        //获取运行环境

        ExecutionEnvironment fbEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //创建一个tableEnvironment

        BatchTableEnvironment fbTableEnv = BatchTableEnvironment.create(fbEnv);

        String words = "hello flink hello lagou";

        String[] split = words.split("\\W+");

        ArrayList list = new ArrayList<>();

        for(String word : split){

            WC wc = new WC(word,1);

            list.add(wc);

        }

        DataSet input = fbEnv.fromCollection(list);

        //DataSet 转sql, 指定字段名

        Table table = fbTableEnv.fromDataSet(input, "word,frequency");

        table.printSchema();

        //注册为一个表

        fbTableEnv.createTemporaryView("WordCount", table);

        Table table02 = fbTableEnv.sqlQuery("select word as word, sum(frequency) as frequency from WordCount GROUP BY word");

        //将表转换DataSet

        DataSet ds3  = fbTableEnv.toDataSet(table02, WC.class);

        ds3.printToErr();

    }

    public static class WC {

        public String word;

        public long frequency;

        public WC() {}

        public WC(String word, long frequency) {

            this.word = word;

            this.frequency = frequency;

        }

        @Override

        public String toString() {

            return  word + ", " + frequency;

        }

    }

}

我们直接运行该程序，在控制台可以看到输出结果：

总结

本课时介绍了 Flink 的工程创建，如何搭建调试环境的脚手架，同时以 WordCount 单词计数这一最简单最经典的场景用 Flink 进行了实现。第一次体验了 Flink SQL 的强大之处，让你有一个直观的认识，为后续内容打好基础。

第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现的

那年今日
01月
22日
上一篇
Docker 与 K8S学习笔记（十九）—— Pod的配置管理
下一篇
浅析Java中的线程池
赞 (0)

猜您想看

评论区(暂无评论)

这里空空如也，快来评论吧~

我要评论