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Flink开发环境搭建与提交运行Flink应用程序

2023年 9月 27日 184.9k 0

Flink

概述

Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink 能在所有常见集群环境中运行，并能以内存速度和任意规模进行计算。

在这里插入图片描述
官网：https://flink.apache.org/

GitHub: https://github.com/apache/flink

环境

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。

推荐使用Java来作为开发语言，Maven 作为编译和包管理工具进行项目构建和编译。

Flink程序开发

项目构建

1.基于 Maven Archetype 构建

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

mvn archetype:generate
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java 
-DarchetypeVersion=1.17.0

2.使用官方脚本快速构建

官方提供了快速构建脚本，在Linux系统终端，直接通过以下命令来进行调用：

curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.17.0

3.使用 IDEA 构建

使用 IDEA开发工具，直接在项目创建页面选择 Maven Flink Archetype 进行项目初始化：

在这里插入图片描述

可以配置一个Flink Archetype，指定groupId 、 artifactId、version。这样就会自动引入pom.xml相关依赖与批处理、流处理demo例子，否则需要手动添加依赖。

在这里插入图片描述

添加依赖

使用使用IDEA 、普通Archetype构建，需要进行添加相关依赖

		
            org.apache.flink
            flink-java
            1.17.0
        

        
            org.apache.flink
            flink-streaming-java
            1.17.0
        

        
            org.apache.flink
            flink-clients
            1.17.0

注意：

在打包时，需要将部分依赖的scope标签全部被标识为provided，标记这些依赖不会被打入最终的 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

安装Netcat

Netcat（又称为NC）是一个计算机网络工具，它可以在两台计算机之间建立 TCP/IP 或 UDP 连接。它被广泛用于测试网络中的端口，发送文件等操作。使用 Netcat 可以轻松地进行网络调试和探测，也可以进行加密连接和远程管理等高级网络操作。因为其功能强大而又简单易用，所以在计算机安全领域也有着广泛的应用。

安装nc命令

yum install -y nc

启动socket端口

[root@node01 bin]# nc -lk 8888

注意：

测试时，先启动端口，后启动程序，否则会报超时连接异常。

实现经典的词频统计

统计一段文本中，每个单词出现的频次。

在项目resources目录下创建words.txt 文件，内容如下：

abc bcd cde 
bcd cde fgh
cde fgh hij

Flink 它可以处理有界的数据集、也可以处理无界的数据集、它可以流式的处理数据、也可以批量的处理数据。

批处理示例

批处理是基于DataSet API操作，对数据的处理转换，可以看作是对数据集的操作，批量的数据集本质上也是流。

public class WordCountBatch {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 获取文件路径
        String path = WordCountBatch.class.getClassLoader().getResource("word.txt").getPath();
        // 从文件中读取数据
        DataSource lineDS = env.readTextFile(path);

        // 切分、转换，例如： （word，1）
        FlatMapOperator wordAndOne = lineDS.flatMap(new MyFlatMapper());

        // 按word分组 按照第一个位置的word分组
        UnsortedGrouping wordAndOneGroupby = wordAndOne.groupBy(0);

        // 分组内聚合统计 将第二个位置上的数据求和
        AggregateOperator sum = wordAndOneGroupby.sum(1);

        // 输出
        sum.print();
    }


    /**
     * 自定义MyFlatMapper类，实现FlatMapFunction接口
     * 输出: String 元组Tuple2>  Tuple2是flink提供的元组类型
     */
    public static class MyFlatMapper implements FlatMapFunction {
        @Override
        //value是输入，out就是输出的数据
        public void flatMap(String value, Collector out) throws Exception {
            // 按空格切分单词
            String[] words = value.split(" ");
            // 遍历所有word，包成二元组输出 将单词转换为 （word，1）
            for (String word : words) {
                Tuple2 wordTuple2 = Tuple2.of(word, 1);
                //  使用Collector向下游发送数据
                out.collect(wordTuple2);
            }
        }
    }
}

本机不需要配置其他任何的 Flink 环境，直接运行 Main 方法即可

输出结果：

(bcd,2)
(cde,3)
(abc,1)
(hij,1)
(fgh,2)

流处理示例

DataSet API是基于批处理的API，从Flink 1.12开始，官方推荐使用DataStream API，它是流批统一处理的API

对于Flink而言，流才是整个处理逻辑的底层核心，所以流批统一之后的DataStream API
更加强大，可以直接处理批处理和流处理的所有场景。

1.有界流之读取文件

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 从项目根目录下的data目录下的word.txt文件中读取数据
        DataStreamSource source = env.readTextFile("data/word.txt");

        // 处理数据: 切分、转换
        SingleOutputStreamOperator wordAndOneDS = source
                .flatMap(new FlatMapFunction() {
                    @Override
                    public void flatMap(String value, Collector out) throws Exception {
                        // 按空格切分
                        String[] words = value.split(" ");
                        for (String word : words) {
                            // 转换成二元组 （word，1）
                            Tuple2 wordsAndOne = Tuple2.of(word, 1);
                            // 通过采集器向下游发送数据
                            out.collect(wordsAndOne);
                        }
                    }
                });

        // 处理数据:分组
        KeyedStream wordAndOneKS = wordAndOneDS.keyBy(
                new KeySelector() {
                    @Override
                    public String getKey(Tuple2 value) throws Exception {
                        return value.f0;
                    }
                }
        );
        // 处理数据:聚合
        SingleOutputStreamOperator sumDS = wordAndOneKS.sum(1);

        // 输出数据
        sumDS.print();

        // 执行
        env.execute();
    }

输出结果如下：

10> (bcd,1)
10> (cde,1)
10> (cde,2)
3> (fgh,1)
3> (fgh,2)
11> (abc,1)
10> (bcd,2)
10> (cde,3)
8> (hij,1)

注意：

1.前面编号：并行度，与电脑线程数相关

2.(cde,1)、(cde,2)、(cde,3)：切分、转换、分组、聚合，是有状态的计算

2.无界流之读取socket文本流

在实际的生产环境中，真正的数据流其实是无界的，有开始却没有结束，这就需要持续地处理捕获的数据。为了模拟这种场景，可以监听socket端口，然后向该端口不断的发送数据。

Flink的流处理是事件驱动的，当前程序会一直处于监听状态，只有接收到数据才会执行任务、输出统计结果。

DataStream API支持从Socket套接字读取数据。只需要指定要从其中读取数据的主机和端口号即可。

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 指定并行度,默认电脑线程数
        env.setParallelism(3);
        // 读取数据socket文本流 指定监听 IP 端口 只有在接收到数据才会执行任务
        DataStreamSource socketDS = env.socketTextStream("IP", 8080);

        // 处理数据: 切换、转换、分组、聚合 得到统计结果
        SingleOutputStreamOperator sum = socketDS
                .flatMap(
                        (String value, Collector out) -> {
                            String[] words = value.split(" ");
                            for (String word : words) {
                                out.collect(Tuple2.of(word, 1));
                            }
                        }
                )
                .setParallelism(2)
                // // 显式地提供类型信息:对于flatMap传入Lambda表达式，系统只能推断出返回的是Tuple2类型，而无法得到Tuple2。只有显式设置系统当前返回类型，才能正确解析出完整数据
                .returns(new TypeHint() {
                })
//                .returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT))
                .keyBy(value -> value.f0)
                .sum(1);


        // 输出
        sum.print();

        // 执行
        env.execute();
    }

注意：

Flink具有一个类型提取系统，可以分析函数的输入和返回类型，自动获取类型信息，从而获得对应的序列化器和反序列化器。

但是，由于Java中泛型擦除的存在，在某些特殊情况下（如Lambda表达式中），自动提取的信息是不够准确的。因此，就需要显式地提供类型信息，才能使应用程序正常工作或提高其性能。

执行以下命令，发送测试数据

[root@master ~]# nc -l 8080
abc bcd cde
bcd cde fgh
cde fgh hij

输出结果内容

3> (abc,1)
3> (bcd,1)
3> (cde,1)
1> (fgh,1)
3> (bcd,2)
3> (cde,2)
1> (fgh,2)
2> (hij,1)
3> (cde,3)

Flink Web UI

在本地开发环境中，可以添加flink-runtime-web依赖，启动Flink Web UI界面，方便开发测试使用 。

添加flink-runtime-web依赖


    org.apache.flink
    flink-runtime-web
    1.17.0
    provided


 /**
     * 并行度优先级：算子 > 全局env > 提交指定 > 配置文件
     * @param args
     * @throws Exception
     */
    public static void main(String[] args) throws Exception {
         // 本地模式
        Configuration conf = new Configuration();
        // 指定端口
        conf.setString(RestOptions.BIND_PORT, "7777");
        //  创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.createLocalEnvironmentWithWebUI(conf);
        // 全局指定并行度，默认是电脑的线程数
        env.setParallelism(2);

        // 读取socket文本流
        DataStreamSource socketDS = env.socketTextStream("node01", 8888);

        //  处理数据: 切割、转换、分组、聚合 得到统计结果
        SingleOutputStreamOperator sum = socketDS
                .flatMap(
                        (String value, Collector out) -> {
                            String[] words = value.split(" ");
                            for (String word : words) {
                                out.collect(Tuple2.of(word, 1));
                            }
                        }
                )
                // 局部设置算子并行度
                .setParallelism(3)
                .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))
                .keyBy(value -> value.f0)
                .sum(1)
                // 局部设置算子并行度
                .setParallelism(4);

        //  输出
        sum.print();

        //  执行
        env.execute();
    }

启动Netcat

[root@node01 ~]# nc -l 8888

启动Flink程序，访问：http://localhost:7777/

若出现如下提示，需要在pom.xml中将依赖flink-runtime-web的指定provided作用域标签去掉

在这里插入图片描述
注释后再次启动项目，访问：http://localhost:7777/

在这里插入图片描述
查看任务执行详情，可以看出开发Flink应用程序时指定的并发度与此执行流程图上的并发度一致。
在这里插入图片描述

命令行提交作业

编写Flink程序

编写一个读取socket发送单词并统计单词个数的程序

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 指定并行度,默认电脑线程数
        env.setParallelism(3);
        // 读取数据socket文本流 指定监听 IP 端口 只有在接收到数据才会执行任务
        DataStreamSource socketDS = env.socketTextStream("IP", 8080);

        // 处理数据: 切换、转换、分组、聚合 得到统计结果
        SingleOutputStreamOperator sum = socketDS
                .flatMap(
                        (String value, Collector out) -> {
                            String[] words = value.split(" ");
                            for (String word : words) {
                                out.collect(Tuple2.of(word, 1));
                            }
                        }
                )
                .setParallelism(2)
                // // 显式地提供类型信息:对于flatMap传入Lambda表达式，系统只能推断出返回的是Tuple2类型，而无法得到Tuple2。只有显式设置系统当前返回类型，才能正确解析出完整数据
                .returns(new TypeHint() {
                })
//                .returns(Types.TUPLE(Types.STRING,Types.INT))
                .keyBy(value -> value.f0)
                .sum(1);
        // 输出
        sum.print();
        // 执行
        env.execute();
    }

打包

在项目pom.xml文件添加打包插件配置


    
        
            org.apache.maven.plugins
            maven-shade-plugin
            3.2.4
            
                
                    package
                    
                        shade
                    
                    
                        
                            
                                com.google.code.findbugs:jsr305
                            
                        
                        
                            
                                
                                *:*
                                
                                    META-INF/*.SF
                                    META-INF/*.DSA
                                    META-INF/*.RSA
                                
                            
                        
                        
                            
                                
                                my.programs.main.clazz

注意：

Flink集群内部依赖实则包含了Flink相关依赖，在打包Flink应用程序时，可以在pom.mxl中指定Flink相关依赖作用域。

1.使用内置在Flink集群内部依赖

# 作用在编译和测试时，同时没有传递性
# 项目打包发布，不包含该依赖
provided

2.不使用内置在Flink集群内部依赖

# 使用默认作用域，即scope标签可省略
# 作用在所有阶段，会传递到依赖项目中，项目打包发布，含该依赖
compile

上传Jar

将编写好的Flink程序打包后上传到服务器的/root目录

提交作业

进入到flink的bin目录，使用flink run命令提交作业

[root@node01 flink]# ./bin/flink run -m node01:8081 -c cn.ybzy.demo.WordCountStreamUnboundedDemo demo-1.0-SNAPSHOT.jar 
Job has been submitted with JobID 33a87b974d19880887ffe9b34efc8ac8

-m：指定提交到的JobManager

-c：指定入口类

查看任务

浏览器中打开Web UI，访问http://node01:8081查看任务

在这里插入图片描述
点击任务查询详情
在这里插入图片描述

测试

在socket端口，发送测试数据

[root@node01 bin]# nc -lk 8888
abc bcd cdf

在TaskManagers列表中寻找执行节点，并查看执行日志。

这里很明显node01节点有数据接收，故应该查看它，否则应该在其他TaskManager节点查看

在这里插入图片描述
在TaskManager的标准输出（Stdout）看到对应的统计结果。
在这里插入图片描述

Web UI提交作业

除了通过命令行提交任务之外，也可以直接通过WEB UI界面提交任务。

提交作业

打开Flink的WEB UI页面，选择上传运行的JAR 包

在这里插入图片描述
JAR包上传完成

在这里插入图片描述
点击该 JAR 包，出现任务配置页面，进行相应配置。

配置程序入口主类的全类名，任务运行的并行度，任务运行所需的配置参数和保存点路径等

在这里插入图片描述
配置完成后，即可点击按钮“Submit”，将任务提交到集群运行，默认显示任务运行的具体情况
在这里插入图片描述

测试

在socket端口，发送测试数据

[root@node01 bin]# nc -lk 8888
abc bcd cdf

在TaskManagers列表中寻找执行节点，并查看执行日志。

这里很明显node02节点有数据接收，故应该查看它，否则应该在其他TaskManager节点查看

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

剑圣无痕
开发运维
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剑圣无痕

这个人很懒，什么都没有留下～

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