这期内容当中小编将会给大家带来有关如何编写最简单的helloWorld,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
JDK 1.8
IDE Intellij idea
Flink 1.8.1
创建一个Flink简单Demo,可以从流数据中统计单词个数。
首先创建一个maven项目,其中pom.xml文件内容如下:
<properties> <flink.version>1.8.1</flink.version> </properties> <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-scala_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-wikiedits_2.11</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> </dependencies> <build> <plugins> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId> <configuration> <source>8</source> <target>8</target> </configuration> </plugin> <plugin> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId> <version>2.1.4.RELEASE</version> <configuration> <mainClass>wikiedits.StreamingJob</mainClass> </configuration> <executions> <execution> <goals> <goal>repackage</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId> <configuration> <skip>true</skip> </configuration> </plugin> </plugins> </build>
创建一个包com.vincent,并且创建一个类StreamingJob.java
public class WikipediaAnalysis { public static void main(String[] args) throws Exception { } }
Flink 程序的第一步是创建一个StreamExecutionEnvironment。StreamExecutionEnvironment可以设置参数并且导入一些外部系统的数据源。
final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
接下来创建一个外部数据源,外部数据源使用nc -l 9000 表示服务器端开启监听9000端口,并可以发送数据。
DataStream<String> text = env.socketTextStream("192.168.152.45", 9000);
这样就添加了一个流文本数据源,有了DataStream就可以获取数据了,然后对数据进行分析:
DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = text.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() { @Override public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception { String[] tokens = s.toLowerCase().split("\\W+"); for (String token : tokens) { if (token.length() > 0) { collector.collect(new Tuple2<String, Integer>(token, 1)); } } } }).keyBy(0).timeWindow(Time.seconds(5)).sum(1);
flatMap表示将嵌套集合转换并平铺成非嵌套集合,字符串是s,返回值是Collector<Tuple2<String, Integer>>。并且根据keyBy(0)即第0个字段进行统计加一操作。.timeWindow()指定窗口大小是5秒。
所以整体代码如下:
public class StreamingJob { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<String> text = env.socketTextStream("192.168.152.45", 9000); DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = text.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() { @Override public void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception { String[] tokens = s.toLowerCase().split("\\W+"); for (String token : tokens) { if (token.length() > 0) { collector.collect(new Tuple2<String, Integer>(token, 1)); } } } }).keyBy(0).timeWindow(Time.seconds(5)).sum(1); dataStream.print(); // execute program env.execute("Java WordCount from SocketTextStream Example"); } }
运行main方法,然后在服务器端执行nc -l 9000 并且输入文本:
iie4bu@swarm-manager:~$ nc -l 9000 a b d d e f
然后在intellij控制台将输出:
1> (b,1) 3> (a,1) 1> (f,1) 3> (d,2) 1> (e,1)
可以统计出每个单词的次数
上述就是小编为大家分享的如何编写最简单的helloWorld了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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