Flink（三） —— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门

准备工作

1、安装查看 Java 的版本号，推荐使用 Java 8。

安装 Flink

2、在 Mac OS X 上安装 Flink 是非常方便的。推荐通过 homebrew 来安装。

brew install apache-flink

3、检查安装： 

flink --version

结果： 

Version: 1.6.0, Commit ID: ff472b4

4、启动 flink 

[e-mail]  /usr/local/Cellar/apache-flink/1.6.0/libexec/bin  ./start-cluster.sh
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host zhisheng.
Starting taskexecutor daemon on host zhisheng.

接着就可以进入 web 页面(http://localhost:8081/) 查看 

demo

1、新建一个 maven 项目

创建一个 SocketTextStreamWordCount 文件，加入以下代码：

package com.zhisheng.flink;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * Created by zhisheng_tian on 2018/9/18
 */
public class SocketTextStreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //参数检查
        if (args.length != 2) {
            System.err.println("USAGE:\nSocketTextStreamWordCount <hostname> <port>");
            return;
        }

        String hostname = args[0];
        Integer port = Integer.parseInt(args[1]);


        // set up the streaming execution environment
        final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        //获取数据
        DataStreamSource<String> stream = env.socketTextStream(hostname, port);

        //计数
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = stream.flatMap(new LineSplitter())
                .keyBy(0)
                .sum(1);

        sum.print();

        env.execute("Java WordCount from SocketTextStream Example");
    }

    public static final class LineSplitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
        @Override
        public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) {
            String[] tokens = s.toLowerCase().split("\\W+");

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

接着进入工程目录，使用以下命令打包。 

mvn clean package -Dmaven.test.skip=true

然后我们开启监听 9000 端口:

nc -l 9000

最后进入 flink 安装目录 bin 下执行以下命令跑程序：

flink run -c com.zhisheng.flink.SocketTextStreamWordCount /Users/zhisheng/IdeaProjects/flink/word-count/target/original-word-count-1.0-SNAPSHOT.jar 127.0.0.1 9000

注意换成你自己项目的路径。

执行完上述命令后，我们可以在 webUI 中看到正在运行的程序：

我们可以在 nc 监听端口中输入 text，比如：

然后我们通过 tail 命令看一下输出的 log 文件，来观察统计结果。进入目录 apache-flink/1.6.0/libexec/log，执行以下命令:

tail -f flink-zhisheng-taskexecutor-0-zhisheng.out

注意：切换成你自己的路径和查看自己的目录。