使用java写一个对接flink的例子

叁歲伎倆 2023-09-24 20:44 114阅读 0赞

Maven依赖：

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-java</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.flink</groupId>
            <artifactId>flink-connector-kafka_${scala.binary.version}</artifactId>
            <version>${flink.version}</version>
        </dependency>
    </dependencies>

其中，`flink.version` 和 `scala.binary.version` 都需要替换为实际使用的版本号。

模拟数据生成：

import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaProducer;
    
    import java.util.Properties;
    
    public class DataGenerator {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    
            // 模拟数据生成
            DataStream<String> input = env.generateSequence(0, 999)
                    .map(Object::toString)
                    .map(s -> "key-" + s + "," + "value-" + s);
    
            // Kafka 生产者配置
            Properties properties = new Properties();
            properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
    
            // 将数据写入 Kafka
            FlinkKafkaProducer<String> producer = new FlinkKafkaProducer<>(
                    "my-topic",
                    new SimpleStringSchema(),
                    properties
            );
            input.addSink(producer);
    
            env.execute("DataGenerator");
        }
    }

这个程序使用 Flink 的 `generateSequence()` 方法生成 1000 个从 0 到 999 的数字作为模拟数据，将它们转化为字符串并拼接成键值对，然后使用 Flink 的 Kafka 生产者将数据写入到 Kafka 的 `my-topic` 主题中。

完整的 Flink 代码示例：

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
    import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
    import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
    import org.apache.flink.api.java.utils.ParameterTool;
    import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.TimestampAssigner;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunction;
    import org.apache.flink.streaming.api.functions.windowing.ProcessWindowFunction;
    import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;
    import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow;
    import org.apache.flink.streaming.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
    import org.apache.flink.util.Collector;
    
    import java.util.Properties;
    
    public class FlinkKafkaExample {
    
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
    
            // 设置检查点，以实现容错
            env.enableCheckpointing(1000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
            env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000);
    
            // 从命令行参数中读取 Kafka 相关配置
            ParameterTool parameterTool = ParameterTool.fromArgs(args);
            Properties properties = parameterTool.getProperties();
    
            // 从 Kafka 中读取数据
            FlinkKafkaConsumer<String> consumer = new FlinkKafkaConsumer<>(
                    "my-topic",
                    new SimpleStringSchema(),
                    properties
            );
            DataStream<String> input = env.addSource(consumer);
    
            // 将数据解析成键值对
            DataStream<KeyValue> keyValueStream = input.flatMap((FlatMapFunction<String, KeyValue>) (s, collector) -> {
                String[] parts = s.split(",");
                collector.collect(new KeyValue(parts[0], parts[1]));
            });
    
            // 按键进行分组，统计每个键的计数和窗口中的记录数
            DataStream<String> result = keyValueStream
                    .keyBy(KeyValue::getKey)
                    .timeWindow(Time.seconds(5))
                    .process(new CountProcessWindowFunction());
    
            // 打印结果
            result.print();
    
            env.execute("FlinkKafkaExample");
        }
    
        private static class KeyValue {
            private final String key;
            private final String value;
    
            public KeyValue(String key, String value) {
                this.key = key;
                this.value = value;
            }
    
            public String getKey() {
                return key;
            }
    
            public String getValue() {
                return value;
            }
        }
    
        private static class CountProcessWindowFunction extends ProcessWindowFunction<KeyValue, String, String, TimeWindow> {
            @Override
            public void process(String key, Context context, Iterable<KeyValue> elements, Collector<String> out) {
                int count = 0;
                for (KeyValue element : elements) {
                    count++;
                }
                out.collect("Key: " + key + ", Count: " + count + ", Window Size: " + context.window().getEnd() + "-" + context.window().getStart());
            }
        }
    }

这个程序使用 Flink 的 `enableCheckpointing()` 方法开启了检查点，并设置了检查点间隔和模式。它使用了 Flink 的 Kafka 消费者从 Kafka 主题 `my-topic` 中读取数据，然后将每个键值对解析成 `KeyValue` 对象，其中包含键和

**目录**

使用 Java 编写一个对接 Flink 的例子

Apache Flink的介绍

简介

主要特点

主要模块

开发流程

应用领域

总结

准备工作

编写程序

运行程序

总结

--------------------

# 使用 Java 编写一个对接 Flink 的例子 #

Apache Flink 是一个开源的流处理框架，它可以处理高吞吐量和低延迟的实时数据流。在本文中，我们将介绍如何使用 Java 编写一个简单的示例程序，以对接 Flink 并进行数据处理。

# Apache Flink的介绍 #

## 简介 ##

Apache Flink是一个开源的流处理和批处理框架，旨在处理大规模的实时和批量数据。它被设计为具有高吞吐量、低延迟和容错性的分布式数据处理引擎。Flink提供了丰富的API和工具，使开发者可以方便地编写、部署和管理复杂的数据处理应用程序。

## 主要特点 ##

Apache Flink具有以下主要特点：

1.  流处理和批处理一体化：Flink支持流式数据处理和批量数据处理的无缝集成，可以同时处理实时和历史数据。
2.  低延迟和高吞吐量：Flink采用了迭代式流处理模型和内存计算技术，可以实现低延迟和高吞吐量的数据处理。
3.  精确一次处理语义：Flink通过支持事件时间和处理时间，确保每个事件只被处理一次，避免数据重复和丢失问题。
4.  容错性和高可用性：Flink具有故障转移和容错机制，可以自动恢复失败的任务，并保证数据处理的可靠性。
5.  高级流处理功能：Flink提供了丰富的流处理功能，包括窗口操作、状态管理、事件时间处理、水位线控制等。
6.  灵活的部署方式：Flink可以在各种集群环境中部署，支持本地模式、YARN、Mesos、Kubernetes等多种部署方式。

## 主要模块 ##

Apache Flink包含多个关键模块，常用的模块有：

1.  Flink Core：包含了Flink的核心组件，包括数据流和数据集的API、执行引擎、调度器等。
2.  Flink Streaming：提供了流式数据处理的API和功能，包括窗口操作、状态管理、事件时间处理等。
3.  Flink Batch：提供了批量数据处理的API和功能，可以用于处理历史数据。
4.  Flink Table：提供了基于SQL的数据处理和查询能力，可以直接使用SQL语句对数据进行操作。
5.  Flink Gelly：提供了图处理的API和算法，用于处理大规模图数据。
6.  Flink CEP：提供了复杂事件处理的API和库，用于处理具有时间和顺序关系的事件流。

## 开发流程 ##

使用Apache Flink进行数据处理应用程序开发的一般流程如下：

1.  导入依赖：在项目中导入Flink的相关依赖，如flink-core、flink-streaming等。
2.  创建执行环境：通过Flink提供的API，创建执行环境，设置相关的配置和参数。
3.  加载数据源：使用Flink提供的数据源API，从文件、消息队列、数据库等加载数据源。
4.  处理数据：使用Flink提供的操作符和函数，对数据进行转换、过滤、聚合等操作。
5.  定义窗口：如果需要进行窗口操作，可以使用Flink提供的窗口API，设置窗口类型和窗口函数。
6.  处理结果：对处理后的数据进行输出、存储或发送到下游系统。
7.  设置并行度：通过设置并行度，调整任务的并行度，提高应用程序的性能。
8.  提交和执行：将应用程序提交到Flink集群上执行，并监控任务的运行状态和性能指标。

## 应用领域 ##

Apache Flink可以应用于各种领域，包括实时数据分析、实时推荐、欺诈检测、网络监控、日志分析等。它可以处理大规模的实时和批量数据，并提供了丰富的功能和工具，使开发者可以方便地构建复杂的数据处理应用程序。

Apache Flink是一个强大的流处理和批处理框架，具有低延迟、高吞吐量、容错性和高可用性等特点。它提供了丰富的API和工具，支持流式数据处理和批量数据处理的无缝集成。通过使用Flink，开发者可以方便地构建、部署和管理大规模的实时和批量数据处理应用程序。

## 准备工作 ##

在开始编写程序之前，我们需要确保已经安装并配置好了以下环境：

*  Java 开发环境
 *  Flink 集群或本地运行环境

## 编写程序 ##

首先，我们需要创建一个 Java 项目，并添加 Flink 的相关依赖。可以使用 Maven 或 Gradle 进行项目管理，并在配置文件中添加以下依赖：

xmlCopy code<dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-java</artifactId>
        <version>1.12.2</version>
    </dependency>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.flink</groupId>
        <artifactId>flink-streaming-java_2.11</artifactId>
        <version>1.12.2</version>
    </dependency>

接下来，我们可以开始编写 Flink 程序。以下是一个简单的示例代码，用于读取输入流中的数据，并将每条数据转换为大写后输出：

javaCopy codeimport org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
    import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
    import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
    public class FlinkExample {
        public static void main(String[] args) throws Exception {
            // 创建执行环境
            StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
            // 创建数据源，这里使用一个简单的文本输入流作为数据源
            DataStream<String> input = env.socketTextStream("localhost", 9999);
            // 数据处理逻辑，将输入流中的数据转换为大写
            DataStream<String> output = input.map(new MapFunction<String, String>() {
                @Override
                public String map(String value) throws Exception {
                    return value.toUpperCase();
                }
            });
            // 输出结果
            output.print();
            // 执行任务
            env.execute("Flink Example");
        }
    }

在上述代码中，我们首先创建了一个执行环境，并通过 `socketTextStream` 方法创建了一个输入流，该输入流会读取本地的 9999 端口上的数据。然后，我们定义了数据处理的逻辑，使用 `map` 方法将每条输入数据转换为大写。最后，我们将处理后的数据打印出来，并通过 `execute` 方法来执行任务。

## 运行程序 ##

在编写完成程序后，我们可以使用以下命令来运行程序：

bashCopy code$ java -jar your-project.jar

运行程序后，它会等待输入流的数据，并将每条数据转换为大写后打印出来。

## 总结 ##

本文介绍了如何使用 Java 编写一个对接 Flink 的简单示例程序。通过这个例子，我们可以了解到如何创建执行环境、定义数据处理逻辑，并在 Flink 中进行流式数据处理。希望本文对你理解和使用 Flink 有所帮助！