前言碎语

为了应对凯京科技集团的飞速发展，凯京科技研发中心2019定下了数据中台的目标。数据处理我们选择了批处理+流处理结合的大数据应用软件新秀Apache Flink，前几天阿里又发出好信息称将开源Blink（Flink早期分支迁出迭代优化），所以今天来近距离感受下Flink。博主之前没接触过大数据相关的东西，所以不细究其设计概念了。目标就是跑一个最简单的流处理的例子，后面慢慢深入后在和大家分享具体的组件概念以及api设计。

Apache Flink是什么？

Apache Flink 是一个分布式大数据处理引擎，可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算。可部署在各种集群环境，对各种大小的数据规模进行快速计算。上面是非常官方的描述，说白了我们为什么选择Flink，是因为他在社区口碑非常不错。在国内的话有阿里这种大数据大流量的公司一直在输出，当然像腾讯、华为、饿了么、滴滴等也都有使用Apache Flink。

进入正题

本篇博文涉及到的软件工具以及下载地址：

Apache Flink ：https://flink.apache.org/downloads.html

Netcat：https://eternallybored.org/misc/netcat/

Netcat是一个有“瑞士军刀”美誉的网络工具，这里用来绑定端口等待Apache Flink的连接

第一步：启动Flink

从上面的地址下载Flink后是一个压缩包，解压后的目录结构如下：

/conf/flink-conf.yaml里有一些Flink的基本配置信息，如，jobmanager、taskmanager的端口和jvm内存（默认1024M）大小，web控制台的端口（默认8081）等。我们可以不该任何配置，然后进入到bin下，执行start-cluster.bat。这里要注意不是并不是flink.bat。flink.bat是用来提交job的。还有要确保相关的端口没有被占用

运行成功后会有两个java黑窗口（一个TaskManager、一个JobManager），如果只有一个java黑窗口，很可能是你的TaskManager因为端口占用没有启动起来，成功后访问：http://localhost:8081.就会看到如下的web管理控制台了：

如果启动失败的话，上面箭头所指向的地方应该是0.

第二步：job任务编写

1.首先需要新建一个maven工程，然后导入Flink的接口依赖

<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>1.7.1</version>

<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
<version>1.7.1</version>

<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-clients_2.11</artifactId>
<version>1.7.1</version>

2.编写具体的job，官方提供了一个单词统计的demo

package com.kl;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class SocketWindowWordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {

  // the host and the port to connect to
  final String hostname;
  final int port;
  try {
     final ParameterTool params = ParameterTool.fromArgs(args);
     hostname = params.has("hostname") ? params.get("hostname") : "localhost";
     port = params.has("port") ? params.getInt("port"):9000;
  } catch (Exception e) {
     System.err.println("No port specified. Please run 'SocketWindowWordCount " +
        "--hostname <hostname> --port <port>', where hostname (localhost by default) " +
        "and port is the address of the text server");
     System.err.println("To start a simple text server, run 'netcat -l <port>' and " +
        "type the input text into the command line");
     return;
  }
  // get the execution environment
  final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
  // get input data by connecting to the socket
  DataStream<String> text = env.socketTextStream(hostname, port, "\\n");
  // parse the data, group it, window it, and aggregate the counts
  DataStream<WordWithCount> windowCounts = text
        .flatMap(new FlatMapFunction<String, WordWithCount>() {
           public void flatMap(String value, Collector<WordWithCount> out) {
              for (String word : value.split("\\\s")) {
                 out.collect(new WordWithCount(word, 1L));
              } }})
        .keyBy("word")
        .timeWindow(Time.seconds(5))
        .reduce(new ReduceFunction<WordWithCount>() {
           public WordWithCount reduce(WordWithCount a, WordWithCount b) {
              return new WordWithCount(a.word, a.count + b.count);
           }});
  // print the results with a single thread, rather than in parallel
  windowCounts.print().setParallelism(1);
  env.execute("Socket Window WordCount");

}
/**

\* Data type for words with count.
*/

public static class WordWithCount {

  public String word;
  public long count;
  public WordWithCount() {}
  public WordWithCount(String word, long count) {
     this.word = word;
     this.count = count;
  }
  @Override
  public String toString() {
     return word + " : " + count;
  }

}
}

上面demo实现了从启动参数中获取ip和端口，然后连接从输入流接收文本信息，然后统计文本里单词出现的次数。因为要打成可运行的jar，所以，还需要引入maven的jar打包插件，如下：

<plugins>
    <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-shade-plugin</artifactId>
        <version>1.2.1</version>
        <executions>
            <execution>
                <phase>package</phase>
                <goals>
                    <goal>shade</goal>
                </goals>
                <configuration>
                    <transformers>
                        <transformer implementation="org.apache.maven.plugins.shade.resource.ManifestResourceTransformer">
                            <mainClass>com.kl.SocketWindowWordCount</mainClass>
                        </transformer>
                    </transformers>
                </configuration>
            </execution>
        </executions>
    </plugin>
</plugins>

mainClass标签中就是你的main方法所在类全类名。然后mvn install就可以打出一个可运行的jar包了。

第三步：Netcat监听端口，等待连接

从上面贴的地址下载Netcat后，是一个压缩包，有些安全软件可能会报病毒，请忽略就好了。然后解压文件目录如下：

进入到这个目录，然后执行: nc64.exe -l -p 9000。相当于打开了9000端口，并监听了入站信息。最后实现的效果就是从这个窗口中输入的数据，回车后会发送Apache Flink中我们提交的job中处理输出，所以这里的9000端口，要和我们等下启动job的启动参数端口一致。

第四步：提交job运行

运行job有两种方式：可以通过Flink.bat运行，也可以通过web控制台运行。

命令行运行：

flink run E:\flinkWorkingspce\flinkdemo\target\finlk-demo-1.0-SNAPSHOT.jar --port 9000

web控制台运行：

如上图，点击Add New后选择你的jar包然后上传，上传成功就会在列表里列出来。然后选中你上传的jar。就会出现如下图的输入框，可以输入你的启动参数，然后点击submit提交就可以了

第五步：验证效果

提交后如果没有问题，job的详情页面如下：

这个时候我们从Netcat的监听的黑窗口中敲入一些长文本，就会在Flink的job里统计输出出来如：

文末结语

Flink的Windows环境入门实例还算顺利，这只是第一步，后面Apache Flink的生产落地肯定还会有更多的问题和挑战。我们会把落地过程中的问题拿到osc分享、来和大家一起交流，欢迎大家关注凯京科技。