10分钟搞定，Flink安装全攻略！

后端

2023-08-26 21:37:04

Flink：分布式流处理框架指南

什么是 Flink？

Flink 是一款开源的分布式流处理框架，专门用于处理庞大而持续的数据流。它以其高吞吐量、低延迟和强大的容错性而著称，使其成为大数据实时处理领域的理想选择。

Flink 安装指南

前置条件

在开始安装之前，请确保满足以下要求：

Java 8 或更高版本
Scala 2.11 或更高版本
Maven 3.0 或更高版本
Git

本地模式

本地模式是 Flink 最简单的部署选项，主要用于开发和测试。

下载 Flink ：从 Flink 官网下载最新版本的 Flink。
解压 Flink ：将下载的压缩包解压到一个目录。
配置环境变量 ：在环境变量中添加 FLINK_HOME 和 JAVA_HOME。
启动 Flink ：在命令行中运行 flink run -c org.apache.flink.streaming.examples.socket.SocketWindowWordCount -p 8081。

Standalone 模式

Standalone 模式是 Flink 的生产环境部署选项。

下载 Flink ：从 Flink 官网下载最新版本的 Flink。
解压 Flink ：将下载的压缩包解压到一个目录。
配置环境变量 ：在环境变量中添加 FLINK_HOME 和 JAVA_HOME。
启动 Flink ：在命令行中运行 flink run -c org.apache.flink.streaming.examples.socket.SocketWindowWordCount -p 8081。

Standalone HA 模式

Standalone HA 模式是 Flink 的生产环境高可用性部署选项。

下载 Flink ：从 Flink 官网下载最新版本的 Flink。
解压 Flink ：将下载的压缩包解压到一个目录。
配置环境变量 ：在环境变量中添加 FLINK_HOME 和 JAVA_HOME。
启动 Flink ：在命令行中运行 flink run -c org.apache.flink.streaming.examples.socket.SocketWindowWordCount -p 8081。

代码示例

以下示例演示了如何使用 Flink 处理流数据：

import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

public class WordCountExample {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    DataStream<String> inputStream = env.socketTextStream("localhost", 9000);

    DataStream<WordCount> wordCounts = inputStream
        .flatMap(new Tokenizer())
        .keyBy(word -> word)
        .timeWindow(Time.seconds(10))
        .sum("count");

    wordCounts.print();

    env.execute();
  }

  public static class Tokenizer implements MapFunction<String, String> {
    @Override
    public String map(String value) {
      return value.toLowerCase().split("\\W+");
    }
  }
}