Flink基本编程.wordcount实现思路

环境：
并行度设置：
读取文件：
        文件中：readTextFile()
        端口：socketTextStream()

flatMap():
    两个泛型：输入in、输出out
    in.split(" ");for ( String s      :arr);out.collect(tuple2.of(word ,1)) 

注意 ：tuple2.of （word，1） = new tuple2<String,Integer>(woed,1)，flink为java实现了元组

keyby( )
    两个泛型：输入in、输出out
    return in.f0

shuffle阶段

sum ("f1") 维护内部状态，为每个key维护一个累加器，更新累加器，维护累加器，将数据丢弃。

或者

.reduce(new ReduceFunction<Tuple2<String, Integer>>() {
    @Override
    public Tuple2<String, Integer> reduce(Tuple2<String, Integer> value1, Tuple2<String, Integer> value2) throws Exception {
        return Tuple2.of(value1.f0,value1.f1+value2.f1);

文件当成流，一条条的消费，流批统一

env.execute();