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ApacheFlink背景
ApacheFlink是一個流行的用于分布式流和批處理的開源平台。它的開發是為了解決傳統批處理和流處理系統在可擴充性、容錯性和低延遲處理方面面臨的挑戰。
Flink為批處理和流處理提供了統一的程式設計模型，允許開發人員編寫一個可以同時處理批處理和資料流的應用程式。這有助于降低建構和維護用于批處理和流處理的獨立系統的複雜性。
ApacheFlink行業價值
根據Flink社群的一份報告，Flink已被全球1000多個組織采用，并被各個行業的許多領先公司用于生産環境。
此外，Flink還獲得了行業的大量投資，并與多家科技公司建立了合作關系，包括阿裡巴巴、優步和Ververica（一家為Flink提供商業支援的公司）。這些因素表明，Flink的需求旺盛，市場對其價值的認可。
如何搭建一個flink項目
前提條件：確定系統上安裝了Java 8或更高版本，并設定了環境變量。
下載下傳Flink：您可以從官方網站下載下傳最新版本的Flink(https://flink.apache.org/downloads.html). 您可以選擇下載下傳預先建構的軟體包或從源代碼建構Flink。
啟動本地叢集：您可以通過在終端中執行以下指令來啟動本地Flink叢集：
開發應用程式：您可以使用Flink提供的用于批處理和流處理的API編寫Flink應用程式。有各種工具和庫可幫助您開發應用程式，例如Flink Java API、Flink SQL、Flink CEP等。
打包應用程式：可以使用Maven或Gradle等建構工具将應用程式打包到jar檔案中。
送出應用程式：您可以使用以下指令将應用程式送出到Flink叢集：
監控應用程式：您可以使用Flink web界面監控應用程式的進度和狀态，該界面位于http://localhost:8081預設情況下。
請注意，這是一個概述，具體步驟可能因項目的具體要求而異。我建議您閱讀Flink文檔(https://flink.apache.org/docs/stable/)擷取有關如何設定和開發Flink項目的更多資訊。
編寫一個flink程式
配置一個maven項目
執行下面的指令建立項目：
添加了flink的相關依賴
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>1.14.0</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId>
<version>1.14.0</version>
</dependency>
</dependencies>
基于flink的java案例
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
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 WordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStream<Tuple2<String, Integer>> dataStream = env
.socketTextStream("localhost", 9999)
.flatMap(new Splitter())
.keyBy(0)
.timeWindow(Time.seconds(5))
.sum(1);
dataStream.print();
env.execute("WordCount");
}
public static class Splitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {
@Override
public void flatMap(String sentence, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
for (String word : sentence.split(" ")) {
out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
}
}
}
}
把flink應用程式打包部署至flink平台
檢視flink的dashboard界面，http://localhost:8081 可以在這裡面看到叢集資源的情況和任務的執行狀況。
檢視job的運作情況
Flink總結
Flink提供了一個高度優化的執行引擎，旨在高效地處理大規模分布式處理。它還提供了對有狀态處理的内置支援，這對于許多實時用例都很重要。
總體而言，Apache Flink的開發是出于對一個現代化、可擴充、可靠的大資料處理平台的需求，該平台可以處理批處理和流處理工作負載。它廣泛應用于許多行業，包括金融、電信、電子商務等，用于各種用例，如實時分析、欺詐檢測、推薦系統等。