From dd197ef7bb625c10551f49de576652dd5fdcba6d Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Thu, 24 Oct 2019 11:13:24 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?Flink=E5=BC=80=E5=8F=91=E7=8E=AF=E5=A2=83?=
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---
code/Flink/flink-basis/pom.xml | 3 +
notes/Flink开发环境搭建.md | 227 +++++++++++++++++++++++++++----
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pictures/flink-maven-profile.png | Bin 0 -> 10488 bytes
5 files changed, 201 insertions(+), 29 deletions(-)
create mode 100644 pictures/flink-download.png
create mode 100644 pictures/flink-lib.png
create mode 100644 pictures/flink-maven-profile.png
diff --git a/code/Flink/flink-basis/pom.xml b/code/Flink/flink-basis/pom.xml
index f4c4381..a4ef7c3 100644
--- a/code/Flink/flink-basis/pom.xml
+++ b/code/Flink/flink-basis/pom.xml
@@ -57,11 +57,13 @@ under the License.
org.apache.flink
flink-scala_${scala.binary.version}
${flink.version}
+ provided
org.apache.flink
flink-streaming-scala_${scala.binary.version}
${flink.version}
+ provided
@@ -69,6 +71,7 @@ under the License.
org.scala-lang
scala-library
${scala.version}
+ provided
diff --git a/notes/Flink开发环境搭建.md b/notes/Flink开发环境搭建.md
index 66aa8b2..5906915 100644
--- a/notes/Flink开发环境搭建.md
+++ b/notes/Flink开发环境搭建.md
@@ -1,22 +1,34 @@
# Flink 开发环境搭建
+
+
## 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 官方项目初始化方式
+### 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，所以需要预先进行安装。安装完成后，可以通过以下两种方式来构建项目：
+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 maven 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：
+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：
```bash
$ mvn archetype:generate \
@@ -29,7 +41,7 @@ $ mvn archetype:generate \
**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，可以通过以下命令来直接进行调用：
+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：
```shell
$ curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.9.0
@@ -53,29 +65,139 @@ mvn archetype:generate \
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 快速构建
+### 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：
-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
-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。创建完成后的项目结构如下：
+### 3.1 项目结构
-
+创建完成后的自动生成的项目结构如下：
-## 三、词频统计案例
+
-### 3.1 案例代码
-
-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，这里以 Scala 语言为例，代码如下：
+其中 BatchJob 为批处理的样例代码，源码如下：
```scala
-package com.heibaiying
+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：
+
+```scala
+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。
+
+```xml
+
+
+
+ org.apache.flink
+ flink-scala_${scala.binary.version}
+ ${flink.version}
+ provided
+
+
+ org.apache.flink
+ flink-streaming-scala_${scala.binary.version}
+ ${flink.version}
+ provided
+
+
+
+
+ org.scala-lang
+ scala-library
+ ${scala.version}
+ provided
+
+```
+
+需要特别注意的以上依赖的 `scope` 标签全部被标识为 provided ，这意味着这些依赖都不会被打入最终的 JAR 包。因为 Flink 的安装包中已经提供了这些依赖，位于其 lib 目录下，名为 `flink-dist_*.jar` ，它包含了 Flink 的所有核心类和依赖：
+
+
+
+ `scope` 标签被标识为 provided 会导致你在 IDEA 中启动项目时会抛出 ClassNotFoundException 异常。基于这个原因，在使用 IDEA 创建项目时还自动生成了以下 profile 配置：
+
+```xml
+
+
+
+
+
+ add-dependencies-for-IDEA
+
+
+
+ idea.version
+
+
+
+
+
+ org.apache.flink
+ flink-scala_${scala.binary.version}
+ ${flink.version}
+ compile
+
+
+ org.apache.flink
+ flink-streaming-scala_${scala.binary.version}
+ ${flink.version}
+ compile
+
+
+ org.scala-lang
+ scala-library
+ ${scala.version}
+ compile
+
+
+
+
+```
+
+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
+
+```scala
import org.apache.flink.api.scala._
object WordCountBatch {
@@ -98,25 +220,72 @@ c,c
d,d
```
-本机不需要安装其他任何的 Flink 环境，直接运行 Main 方法即可，结果如下：
+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：
-
+
-### 3.1 常见异常
+### 4.2 流处理示例
-这里常见的一个启动异常是如下，之所以出现这样的情况，是因为 Maven 提供的 Flink Archetype 默认是以生产环境为标准的，因为 Flink 的安装包中默认就有 Flink 相关的 JAR 包，所以在 Maven 中这些 JAR 都被标识为 `provided` , 只需要去掉该标签即可。
+```scala
+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 text: DataStream[String] = senv.socketTextStream("192.168.0.229", 9999, '\n')
+ val windowCounts = text.flatMap { w => w.split(",") }.map { w => WordWithCount(w, 1) }.keyBy("word")
+ .timeWindow(Time.seconds(5)).sum("count")
+
+ windowCounts.print().setParallelism(1)
+
+ senv.execute("Streaming WordCount")
+
+ }
+
+ case class WordWithCount(word: String, count: Long)
+
+}
-```shell
-Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.flink.api.common.typeinfo.TypeInformation
```
-## 四、使用 Scala 命令行
- https://flink.apache.org/downloads.html
-
-start-scala-shell.sh
+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：
```shell
-[root@hadoop001 bin]# ./start-scala-shell.sh
+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。
+
+## 四、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：
+
+```shell
+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：
+
+```shell
+./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：
+
+ 
+
+最后说明一个常见的异常：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。
+
+```shell
+[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
```
diff --git a/pictures/flink-download.png b/pictures/flink-download.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..93fc6629dd18b364a3f3d5c749e5c80765ebd5a9
GIT binary patch
literal 8176
zcmciHWl$XPnl5l05`qT^E&~isg1bwQK#<_Bf#41k+&#DtKDdSegF6HW?oMzg3=RWJ
z&eq*??%t|fyR}u@RjvR2)ctlpzkWO7qp}>oe;iatdpYBK%%oUmr}35qMUoPb`EC~xPP;cJ4pp$$WmM$FVTCPF
zmNh~TNr`aCwKG)eJi;bNk3q_lj(rWLYiak84E;(U6bZ*aIRM?o{E*dHnG0``M2eg#
zSlq(vKDmpR9l94wSE?5mYpBal(I(oKnfuw*`NyaX6}6PDrVKC4&C+LWb01KRJeD
zE4~eyAY!$;uGCLx;}N`1C6@6H&PM=;4Og^KSJ2R=Ij0wNG@@UG2x}z_uz2s?9(`c|
zcpz>N8=p92rx`9uUD6LOr8GoyRl54w21T2Zb4-AaCQb!qp}u&qBJj9%HM&c*A*a)s
zF;DhZd}{475k~hSjdS4R=A8ZwnyH6*{FOARSI1mWCGQBJJxmbROB5C|%XeKT!V*Y!8!p`cHs@%HevaK`Y0A{lBQwB4hc9Ew*+RQDs)oxQi#_6%J
zRcGuytc^JyZECI#sbF-hPVvg_2CxD`fvp~pT6(HCZ?^A0N<38(VT1R3uP)x{iupz%
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