### 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。
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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