Flink接入apollo简单示例

Flink整合Apollo实战指南
本文介绍了如何将Apache Flink与Apollo配置中心进行整合,通过一个简单的Java API示例展示了配置文件的创建和使用,帮助读者理解如何在Flink应用中动态获取和更新配置。

1、创建配置文件

apollo官网示例显示java api使用配置文件方式如下:

配置文件内容:

     app.id=java-apollo-test-20190724
     apollo.meta=http://apollo-server:10080
     apollo.cacheDir=./cache

2、示例代码

public class StreamingJob2 {

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		// set up the streaming execution environment
		final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
		env.setStreamTimeCharacteristic(TimeCharacteristic.ProcessingTime);
		env
				.socketTextStream("localhost", 9999)
				.map(new MapFunction<String, Integer>() {
					@Override
					public Integer map(String value) throws Exception {
						return Integer.parseInt(value);
					}
				})
		
Apache Flink 是一个开源的分布式流处理和批处理平台,它提供了高性能、低延迟的数据处理能力。Flink 可以与 Java 紧密集成,使得开发者可以使用 Java 语言编写 Flink 应用程序。以下是如何在 Java 中接入 Flink 的基本步骤: ### 1. 环境准备 首先,确保你已经安装了 Java 开发环境(JDK 8 或更高版本)和 Apache Maven。然后,你需要在 Maven 项目中引入 Flink 的依赖。 ### 2. 创建 Maven 项目 使用 Maven 创建一个新的项目,并在 `pom.xml` 文件中添加 Flink 的依赖: ```xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>1.14.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId> <version>1.14.0</version> </dependency> </dependencies> ``` ### 3. 编写 Flink 程序 在 `src/main/java` 目录下创建一个新的 Java 类,例如 `FlinkExample.java`,并编写以下代码: ```java import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; public class FlinkExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建流执行环境 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 创建数据流 DataStream<String> dataStream = env.socketTextStream("localhost", 9999); // 转换数据流 DataStream<String> resultStream = dataStream.map(new MapFunction<String, String>() { @Override public String map(String value) throws Exception { return "Processed: " + value; } }); // 打印结果 resultStream.print(); // 执行任务 env.execute("Flink Java Example"); } } ``` ### 4. 运行 Flink 程序 确保 Flink 集群正在运行,然后使用以下命令编译并运行你的 Java 程序: ```sh mvn clean package mvn exec:java -Dexec.mainClass=FlinkExample ``` ### 5. 测试 在终端中连接到 `localhost:9999`,并输入一些数据。你将在控制台中看到处理后的结果。
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