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Flink怎么用

發布時間:2021-12-28 11:54:54 來源:億速云 閱讀:240 作者:小新 欄目:云計算

這篇文章將為大家詳細講解有關Flink怎么用,小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

Flink安裝準備

Flink運行支持 Linux、蘋果、Windows 主流平臺。不過最好還是使用 Linux。下面給出安裝前的準備:

  1. 安裝 Jdk1.7.X 或者以上的版本

  2. 在 Flink 官網下載對應 Hadoop 預編譯版本

將預編譯版本解壓,進入解壓縮文件,為了方便,后文統一稱此目錄為:FLINK_HOME。

開始安裝

單機快速嘗試

單機嘗試非常簡單,直接執行命令:

  1. Linux用戶: sh bin/start-local.sh

  2. Windows用戶,在命令窗戶輸入:bin\start-local.bat

等待其出現如下提示之后:

D:\Java\flink\flink-0.10.1>bin\start-local.bat
Starting Flink job manager. Webinterface by default on http://localhost:8081/.
Don't close this batch window. Stop job manager by pressing Ctrl+C.

在瀏覽器中輸入:http://localhost:8081/,Flink默認監聽8081端口,防止其他進程占用此端口。此時出現下面的管理界面:
Flink怎么用
可以發現這個界面和 Spark 的管理界面的邏輯差不多,主要是管理正在運行的Job,已經完成的 Job,以及Task 管理和 Job 管理,Task 應該是管理 Job 的,以后再仔細分析里面的邏輯。

跑第一個例子

下面迫不及待先來跑一個分布式系統最經典的例子:WordCount,下面以 FLINK_HOME 的 README.txt 文件作為示例文件,測試 WordCount 程序,在 Windows 上面運行代碼以及運行過程如下圖:

D:\Java\flink\flink-0.10.1>bin\flink.bat run .\examples\WordCount.jar file:/D:/Java/flink/flink-0.10.1/README.txt file:/D:/Java/flink/flink-0.10.1/wordcount-result.txt
log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.li
b.MutableMetricsFactory).
log4j:WARN Please initialize the log4j system properly.
log4j:WARN See http://logging.apache.org/log4j/1.2/faq.html#noconfig for more info.
01/15/2016 16:30:51     Job execution switched to status RUNNING.
01/15/2016 16:30:51     CHAIN DataSource (at getTextDataSet(WordCount.java:142)
(org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormat)) -> FlatMap (FlatMap at main(WordCount.java:69)) -> Combine(SUM(1), at main(WordCount.java:72)(1/1) switched to SCHEDULED
01/15/2016 16:30:51     CHAIN DataSource (at getTextDataSet(WordCount.java:142)
(org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormat)) -> FlatMap (FlatMap at main(WordCount.java:69)) -> Combine(SUM(1), at main(WordCount.java:72)(1/1) switched to DEPLOYING
01/15/2016 16:30:52     CHAIN DataSource (at getTextDataSet(WordCount.java:142)
(org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormat)) -> FlatMap (FlatMap at main(WordCount.java:69)) -> Combine(SUM(1), at main(WordCount.java:72)(1/1) switched to RUNNING
01/15/2016 16:30:52     Reduce (SUM(1), at main(WordCount.java:72)(1/1) switched to SCHEDULED
01/15/2016 16:30:52     Reduce (SUM(1), at main(WordCount.java:72)(1/1) switched to DEPLOYING
01/15/2016 16:30:52     CHAIN DataSource (at getTextDataSet(WordCount.java:142)
(org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormat)) -> FlatMap (FlatMap at main(WordCount.java:69)) -> Combine(SUM(1), at main(WordCount.java:72)(1/1) switched to FINISHED
01/15/2016 16:30:52     Reduce (SUM(1), at main(WordCount.java:72)(1/1) switched to RUNNING
01/15/2016 16:30:53     DataSink (CsvOutputFormat (path: file:/D:/Java/flink/flink-0.10.1/wordcount-result.txt, delimiter:  ))(1/1) switched to SCHEDULED
01/15/2016 16:30:53     DataSink (CsvOutputFormat (path: file:/D:/Java/flink/flink-0.10.1/wordcount-result.txt, delimiter:  ))(1/1) switched to DEPLOYING
01/15/2016 16:30:53     Reduce (SUM(1), at main(WordCount.java:72)(1/1) switched to FINISHED
01/15/2016 16:30:53     DataSink (CsvOutputFormat (path: file:/D:/Java/flink/flink-0.10.1/wordcount-result.txt, delimiter:  ))(1/1) switched to RUNNING
01/15/2016 16:30:53     DataSink (CsvOutputFormat (path: file:/D:/Java/flink/flink-0.10.1/wordcount-result.txt, delimiter:  ))(1/1) switched to FINISHED
01/15/2016 16:30:53     Job execution switched to status FINISHED.

可以看到輸出日志非常詳細,很方便就清楚整個運行流程,得到輸出文件 wordcount-result.txt 前面10條內容如下 :

1 1
13 1
5d002 1
740 1
about 1
account 1
administration 1
algorithms 1
and 7
another 1
any 2

關于“Flink怎么用”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,使各位可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,請把它分享出去讓更多的人看到。

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