Java使用Flink进行
流式计算，可按以下步骤操作：
1. **添加依赖**：若使用Maven，需在`pom.xml`里添加Flink相关依赖，示例如下：
```xml
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-
java</artifactId>
<version>1.15.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-
streaming-
java</artifactId>
<version>1.15.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-clients-
java</artifactId>
<version>1.15.0</version>
</dependency>
</dependencies>
```
此依赖配置可让项目运用Flink的
Java API进行
流式计算开发 [^5]。
2. **构建Flink应用程序**：通常要经历获取执行环境、指定数据源、定义转换操作、确定输出位置以及触发程序执行等步骤 [^4]。
```
java
import org.apache.flink.
streaming.api.data
stream.Data
Stream;
import org.apache.flink.
streaming.api.environment.
StreamExecutionEnvironment;
public class Flink
StreamingExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 1. 获取flink应用程序的执行环境对象
StreamExecutionEnvironment env =
StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 2. 指定读取数据源
Data
Stream<String> source = env.socketText
Stream("localhost", 9999);
// 3. 定义基于数据的转换操作
Data
Stream<Integer> counts = source
.flatMap((String value, Collector<Integer>) -> {
for (String word : value.split(" ")) {
collector.collect(word.length());
}
})
.returns(Integer.class);
// 4. 定义
计算结果的输出位置
counts.print();
// 5. 触发程序执行
env.execute("Flink
Streaming Example");
}
}
```
上述代码是一个简单的
Java结合Flink进行
流式计算的案例，它从本地的9999端口读取数据，
计算每个单词的长度并输出结果。
此外，在
流式计算里，Flink的watermark合并机制能正确生成watermark，保证在多个分区的数据流进行shuffle、合并、连接等操作时，时间戳和水位线的处理准确无误。示例如下：
```
java
import org.apache.flink.
streaming.api.functions.timestamps.AscendingTimestampExtractor;
import org.apache.flink.
streaming.api.data
stream.Data
Stream;
class MyEvent {
private long creationTime;
public MyEvent(long creationTime) {
this.creationTime = creationTime;
}
public long getCreationTime() {
return creationTime;
}
}
public class WatermarkExample {
public static void main(String[] args) {
Data
Stream<MyEvent>
stream = ...;
Data
Stream<MyEvent> withTimestampsAndWatermarks =
stream.assignTimestampsAndWatermarks(new AscendingTimestampExtractor<MyEvent>() {
@Override
public long extractAscendingTimestamp(MyEvent element) {
return element.getCreationTime();
}
});
}
}
```
此代码展示了如何使用预定义的升序时间戳分配器为数据流添加时间戳和水位线 [^1]。
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