Flink学习之旅：（二）构建Flink demo工程并提交到集群执行

1.创建Maven工程

        在idea中创建一个 名为 MyFlinkFirst 工程

2.配置pom.xml

  <properties>
    <flink.version>1.13.0</flink.version>
    <java.version>1.8</java.version>
    <scala.binary.version>2.12</scala.binary.version>
    <slf4j.version>1.7.30</slf4j.version>
  </properties>
  <dependencies>
  <!-- 引入 Flink 相关依赖-->
  <dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-java</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
  </dependency>
  <dependency>
  <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
  </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.flink</groupId>
      <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId>
      <version>${flink.version}</version>
    </dependency>
    <!-- 引入日志管理相关依赖-->
    <dependency>
      <groupId>org.slf4j</groupId>
      <artifactId>slf4j-api</artifactId>
      <version>${slf4j.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.slf4j</groupId>
      <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
      <version>${slf4j.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.logging.log4j</groupId>
      <artifactId>log4j-to-slf4j</artifactId>
      <version>2.14.0</version>
    </dependency>
  </dependencies>

3.配置日志管理

        在目录 src/main/resources 下添加文件:log4j.properties，内容配置如下：

log4j.rootLogger=error, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%-4r [%t] %-5p %c %x - %m%n

4.编写代码

        编写 StreamWordCount 类，单词汇总

package com.qiyu;

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.Arrays;

/**
 * @author MR.Liu
 * @version 1.0
 * @data 2023-10-18 14:45
 */
public class StreamWordCount {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 1. 创建流式执行环境
        StreamExecutionEnvironment env =
                StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 2. 读取文本流
        DataStreamSource<String> lineDSS = env.socketTextStream("192.168.220.130",
                7777);
        // 3. 转换数据格式
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> wordAndOne = lineDSS
                .flatMap((String line, Collector<String> words) -> {
                    Arrays.stream(line.split(" ")).forEach(words::collect);
                })
                .returns(Types.STRING)
                .map(word -> Tuple2.of(word, 1L))
                .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));
        // 4. 分组
        KeyedStream<Tuple2<String, Long>, String> wordAndOneKS = wordAndOne
                .keyBy(t -> t.f0);
        // 5. 求和
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Long>> result = wordAndOneKS
                .sum(1);
        // 6. 打印
        result.print();
        // 7. 执行
        env.execute();
    }
}

5.测试

在hadoop102 服务器中 执行：

nc -lk 7777

再运行 StreamWordCount java类

在命令行随意疯狂输出

idea 控制台 打印结果：

测试代码正常

6. 打包程序提交到集群中运行

        在pom.xml添加打包插件

<build>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
        <version>3.0.0</version>
        <configuration>
          <descriptorRefs>
            <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
          </descriptorRefs>
        </configuration>
        <executions>
          <execution>
            <id>make-assembly</id>
            <phase>package</phase>
            <goals>
              <goal>single</goal>
            </goals>
          </execution>
        </executions>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>

直接使用 maven 中的 package命令，控制台显示 BUILD SUCCESS 就是打包成功！

选择 MyFlinkFirst-1.0-SNAPSHOT.jar 提交到 web ui 上

上传 jar 后，点击 jar 包名称 ，填写 主要配置程序入口主类的全类名，任务运行的并行度。完成后 点击 submit 

查看 任务运行列表 

点击任务

点击“Task Managers”，打开 Stdout，并且在 hadoop102 命令行 疯狂输出 

Stdout 就会显示 结果