Flink教程

这是一个用通俗易懂的方式讲解Apache Flink的入门教程,涵盖了Flink的基本概念、编程模型、架构及DataStream API的重要知识点,适合初学者快速掌握Flink的核心功能。

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这是一部讲解Flink的通俗教程,语言可能不够优雅,但力争讲的明白,如果您在浏览的时候有什么迷惑的地方,您可以大胆的提出issue,这样我可以及时修改,但是您不要指望讲解的有多么深入,因为这只是一个入门的Flink教程,不过我会尽量讲清楚重要的知识点,并以通俗易懂的形式展现出来。另外欢迎大家能够贡献内容!本教程使用Scala语言进行讲解,使用的Flink版本为1.10.0。内容逐步更新!

Summary

### Spring Boot 集成 Flink 教程 #### 创建 Maven 项目结构 为了将 Apache Flink 和 Spring Boot 结合起来,在创建一个新的 Maven 工程时,需要定义好项目的依赖关系。虽然提供的参考资料并未涉及此主题[^1],但可以基于常见的实践来构建。 ```xml <dependencies> <!-- Spring Boot Starter --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter</artifactId> </dependency> <!-- Flink Java API dependency --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <!-- Flink Stream Java API --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <!-- Optional: If you want to use Table & SQL APIs --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.12</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <!-- Other dependencies as needed... --> </dependencies> ``` #### 编写应用程序入口类 接下来编写启动程序的主函数,这里会初始化并配置 Flink 的执行环境以及设置数据流处理逻辑: ```java import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.util.Collector; @SpringBootApplication public class Application { public static void main(String[] args) throws Exception { final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<String> text = env.fromElements( "To be, or not to be,--that is the question:--", "Whether 'tis nobler in the mind to suffer" ); DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = text .flatMap(new Tokenizer()) .keyBy(value -> value.f0) .sum(1); wordCounts.print(); env.execute("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)); } } } } } ``` 上述代码展示了如何通过 `StreamExecutionEnvironment` 来获取到一个用于操作实时数据流的对象实例,并对其应用简单的单词计数算法作为例子说明。 #### 运行与测试 完成编码之后就可以运行这个应用程序了。由于集成了 Spring Boot 自带的应用服务器特性,所以可以直接利用内置命令来进行调试和部署工作。
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