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Flink Java 示
例代码及教程
#### Maven 依赖配置
为了在项目中使用 Apache
Flink 和 Java 进行开发，需要先设置项目的 Maven 依赖。以下是创建基于
Flink 的 Java 应用程序所需的 POM 文件中的部分配置[^1]：
```xml
<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.
flink/
flink-java -->
<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-java</artifactId>
<version>${
flink.version}</version>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.
flink/
flink-
streaming-java_2.12 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.
flink</groupId>
<artifactId>
flink-
streaming-java_2.12</artifactId>
<version>${
flink.version}</version>
</dependency>
<!-- Add other dependencies as needed -->
</dependencies>
```
####
WordCount 实现
案例
WordCount 是学习分布式计算框架的经典
入门例子之一，在这里提供了一个简单的批处理版本的
WordCount 程序作为参考[^2]:
```java
import org.apache.
flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.
flink.api.java.DataSet;
import org.apache.
flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.
flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.
flink.util.Collector;
public class Batch
WordCount {
public static void main
(String[] args
) throws Exception {
final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
();
DataSet<String> text = env.readTextFile
("src/main/resources/input/
word.txt"
);
DataSet<Tuple2<String, Integer>>
counts =
text.flatMap
(new Tokenizer
())
.groupBy
(0
)
.sum
(1
);
counts.writeAsCsv
("output", "\n", " "
);
env.execute
("Batch
Word Count Example"
);
}
public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public void flatMap
(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out
) {
String[] tokens = value.toLowerCase
().split
("\\W+"
);
for
(String token : tokens
) {
if
(token.length
() > 0
) {
out.collect
(new Tuple2<>
(token, 1
));
}
}
}
}
}
```
此段代码展示了如何利用 `ExecutionEnvironment` 来定义执行环境，并通过调用 `readTextFile
()` 方法加载文件内容形成数据集；接着应用自定义函数 `Tokenizer` 对每条记录做分割统计操作。
#### 使用Lambda表达式的改进版FlatMap方法
除了传统的匿名内部类形式外，还可以采用更简洁优雅的方式——即Java8引入的Lambda表达式来简化上述flatMap逻辑:
```java
DataSet<Tuple2<String, Integer>>
wordCounts = text.flatMap
((String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> out
) -> {
Arrays.stream
(line.split
("\\W+"
))
.filter
(word -> !
word.isEmpty
())
.forEach
(word -> out.collect
(Tuple2.of
(word, 1
)));
}
);
```
这段代码实现了相同的功能但是更加紧凑易读。
本文通过Flink 1.9.0演示了Word Count的实现过程，包括安装、启动本地监听模式、作业提交、数据发送及查看输出结果，帮助理解流式数据处理。
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