入门大数据---Flink开发环境搭建

发表于:2020-6-28 10:03

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 作者:一线大数据    来源:博客园

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  一、安装 Scala 插件
  Flink 分别提供了基于 Java 语言和 Scala 语言的 API ,如果想要使用 Scala 语言来开发 Flink 程序,可以通过在 IDEA 中安装 Scala 插件来提供语法提示,代码高亮等功能。打开 IDEA , 依次点击 File => settings => plugins 打开插件安装页面,搜索 Scala 插件并进行安装,安装完成后,重启 IDEA 即可生效。
  二、Flink 项目初始化
  2.1 使用官方脚本构建
  Flink 官方支持使用 Maven 和 Gradle 两种构建工具来构建基于 Java 语言的 Flink 项目;支持使用 SBT 和 Maven 两种构建工具来构建基于 Scala 语言的 Flink 项目。 这里以 Maven 为例进行说明,因为其可以同时支持 Java 语言和 Scala 语言项目的构建。需要注意的是 Flink 1.9 只支持 Maven 3.0.4 以上的版本,Maven 安装完成后,可以通过以下两种方式来构建项目:
  1. 直接基于 Maven Archetype 构建
  直接使用下面的 mvn 语句来进行构建,然后根据交互信息的提示,依次输入 groupId , artifactId 以及包名等信息后等待初始化的完成:
$ mvn archetype:generate                               \
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink              \
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java      \
-DarchetypeVersion=1.9.0
  注:如果想要创建基于 Scala 语言的项目,只需要将 flink-quickstart-java 换成 flink-quickstart-scala 即可,后文亦同。
  2. 使用官方脚本快速构建
  为了更方便的初始化项目,官方提供了快速构建脚本,可以直接通过以下命令来进行调用:
  $ curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.9.0
  该方式其实也是通过执行 maven archetype 命令来进行初始化,其脚本内容如下:
PACKAGE=quickstart
mvn archetype:generate \
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \
-DarchetypeVersion=${1:-1.8.0} \
-DgroupId=org.myorg.quickstart \
-DartifactId=$PACKAGE\
-Dversion=0.1 \
-Dpackage=org.myorg.quickstart \
-DinteractiveMode=false
  可以看到相比于第一种方式,该种方式只是直接指定好了 groupId ,artifactId ,version 等信息而已。
  2.2 使用 IDEA 构建
  如果你使用的是开发工具是 IDEA ,可以直接在项目创建页面选择 Maven Flink Archetype 进行项目初始化:
  如果你的 IDEA 没有上述 Archetype, 可以通过点击右上角的 ADD ARCHETYPE ,来进行添加,依次填入所需信息,这些信息都可以从上述的 archetype:generate 语句中获取。点击 OK 保存后,该 Archetype 就会一直存在于你的 IDEA 中,之后每次创建项目时,只需要直接选择该 Archetype 即可:
  选中 Flink Archetype ,然后点击 NEXT 按钮,之后的所有步骤都和正常的 Maven 工程相同。
  三、项目结构
  3.1 项目结构
  创建完成后的自动生成的项目结构如下:
  其中 BatchJob 为批处理的样例代码,源码如下:
import org.apache.flink.api.scala._
object BatchJob {
def main(args: Array[String]) {
val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
....
env.execute("Flink Batch Scala API Skeleton")
}
}
  getExecutionEnvironment 代表获取批处理的执行环境,如果是本地运行则获取到的就是本地的执行环境;如果在集群上运行,得到的就是集群的执行环境。如果想要获取流处理的执行环境,则只需要将 ExecutionEnvironment 替换为 StreamExecutionEnvironment, 对应的代码样例在 StreamingJob 中:
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
object StreamingJob {
def main(args: Array[String]) {
val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
...
env.execute("Flink Streaming Scala API Skeleton")
}
}
  需要注意的是对于流处理项目 env.execute() 这句代码是必须的,否则流处理程序就不会被执行,但是对于批处理项目则是可选的。
  3.2 主要依赖
  基于 Maven 骨架创建的项目主要提供了以下核心依赖:其中 flink-scala 用于支持开发批处理程序 ;flink-streaming-scala 用于支持开发流处理程序 ;scala-library 用于提供 Scala 语言所需要的类库。如果在使用 Maven 骨架创建时选择的是 Java 语言,则默认提供的则是 flink-java 和 flink-streaming-java 依赖。
<!-- Apache Flink dependencies -->
<!-- These dependencies are provided, because they should not be packaged into the JAR file. -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<!-- Scala Library, provided by Flink as well. -->
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
  需要特别注意的以上依赖的 scope 标签全部被标识为 provided ,这意味着这些依赖都不会被打入最终的 JAR 包。因为 Flink 的安装包中已经提供了这些依赖,位于其 lib 目录下,名为 flink-dist_*.jar ,它包含了 Flink 的所有核心类和依赖:
  scope 标签被标识为 provided 会导致你在 IDEA 中启动项目时会抛出 ClassNotFoundException 异常。基于这个原因,在使用 IDEA 创建项目时还自动生成了以下 profile 配置:
<!-- This profile helps to make things run out of the box in IntelliJ -->
<!-- Its adds Flink's core classes to the runtime class path. -->
<!-- Otherwise they are missing in IntelliJ, because the dependency is 'provided' -->
<profiles>
<profile>
<id>add-dependencies-for-IDEA</id>
<activation>
<property>
<name>idea.version</name>
</property>
</activation>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-scala_${scala.binary.version}</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.scala-lang</groupId>
<artifactId>scala-library</artifactId>
<version>${scala.version}</version>
<scope>compile</scope>
</dependency>
</dependencies>
</profile>
</profiles>
  在 id 为 add-dependencies-for-IDEA 的 profile 中,所有的核心依赖都被标识为 compile,此时你可以无需改动任何代码,只需要在 IDEA 的 Maven 面板中勾选该 profile,即可直接在 IDEA 中运行 Flink 项目:
  四、词频统计案例
  项目创建完成后,可以先书写一个简单的词频统计的案例来尝试运行 Flink 项目,以下以 Scala 语言为例,分别介绍流处理程序和批处理程序的编程示例:
  4.1 批处理示例
import org.apache.flink.api.scala._
object WordCountBatch {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val benv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val dataSet = benv.readTextFile("D:\\wordcount.txt")
dataSet.flatMap { _.toLowerCase.split(",")}
.filter (_.nonEmpty)
.map { (_, 1) }
.groupBy(0)
.sum(1)
.print()
}
}
  其中 wordcount.txt 中的内容如下:
  a,a,a,a,a
  b,b,b
  c,c
  d,d
  本机不需要配置其他任何的 Flink 环境,直接运行 Main 方法即可,结果如下:
  4.2 流处理示例
import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
object WordCountStreaming {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val senv = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
val dataStream: DataStream[String] = senv.socketTextStream("192.168.0.229", 9999, '\n')
dataStream.flatMap { line => line.toLowerCase.split(",") }
.filter(_.nonEmpty)
.map { word => (word, 1) }
.keyBy(0)
.timeWindow(Time.seconds(3))
.sum(1)
.print()
senv.execute("Streaming WordCount")
}
}
  这里以监听指定端口号上的内容为例,使用以下命令来开启端口服务:
  nc -lk 9999
  之后输入测试数据即可观察到流处理程序的处理情况。
  五、使用 Scala Shell
  对于日常的 Demo 项目,如果你不想频繁地启动 IDEA 来观察测试结果,可以像 Spark 一样,直接使用 Scala Shell 来运行程序,这对于日常的学习来说,效果更加直观,也更省时。Flink 安装包的下载地址如下:
  https://flink.apache.org/downloads.html
  Flink 大多数版本都提供有 Scala 2.11 和 Scala 2.12 两个版本的安装包可供下载:
  下载完成后进行解压即可,Scala Shell 位于安装目录的 bin 目录下,直接使用以下命令即可以本地模式启动:
  ./start-scala-shell.sh local
  命令行启动完成后,其已经提供了批处理 (benv 和 btenv)和流处理(senv 和 stenv)的运行环境,可以直接运行 Scala Flink 程序,示例如下:
  最后解释一个常见的异常:这里我使用的 Flink 版本为 1.9.1,启动时会抛出如下异常。这里因为按照官方的说明,目前所有 Scala 2.12 版本的安装包暂时都不支持 Scala Shell,所以如果想要使用 Scala Shell,只能选择 Scala 2.11 版本的安装包。
  [root@hadoop001 bin]# ./start-scala-shell.sh local
  错误: 找不到或无法加载主类 org.apache.flink.api.scala.FlinkShell

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