第02讲（Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现）

大鹏一日同风起，扶摇直上九万里。这篇文章主要讲述第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现相关的知识，希望能为你提供帮助。
Flink系列文章

第01讲：Flink 的应用场景和架构模型
第02讲：Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现
第03讲：Flink 的编程模型与其他框架比较
第04讲：Flink 常用的 DataSet 和 DataStream API
第05讲：Flink SQL & Table 编程和案例
第06讲：Flink 集群安装部署和 HA 配置
第07讲：Flink 常见核心概念分析
第08讲：Flink 窗口、时间和水印
第09讲：Flink 状态与容错

我们右键运行时相当于在本地启动了一个单机版本。生产中都是集群环境，并且是高可用的，生产上提交任务需要用到flink run 命令，指定必要的参数。
本课时我们主要介绍 Flink 的入门程序以及 SQL 形式的实现。
上一课时已经讲解了 Flink 的常用应用场景和架构模型设计，这一课时我们将会从一个最简单的 WordCount 案例作为切入点，并且同时使用 SQL 方式进行实现，为后面的实战课程打好基础。
我们首先会从环境搭建入手，介绍如何搭建本地调试环境的脚手架；然后分别从DataSet（批处理）和 DataStream（流处理）两种方式如何进行单词计数开发；最后介绍 Flink Table 和 SQL 的使用。
Flink 开发环境
通常来讲，任何一门大数据框架在实际生产环境中都是以集群的形式运行，而我们调试代码大多数会在本地搭建一个模板工程，Flink 也不例外。
Flink 一个以 java 及 Scala 作为开发语言的开源大数据项目，通常我们推荐使用 Java 来作为开发语言，Maven 作为编译和包管理工具进行项目构建和编译。对于大多数开发者而言，JDK、Maven 和 Git 这三个开发工具是必不可少的。
关于 JDK、Maven 和 Git 的安装建议如下表所示：

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工程创建一般来说，我们在通过 IDE 创建工程，可以自己新建工程，添加 Maven 依赖，或者直接用 mvn 命令创建应用：
复制代码

mvnarchetype:generate\\-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \\-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \\-DarchetypeVersion=1.10.0

通过指定 Maven 工程的三要素，即 GroupId、ArtifactId、Version 来创建一个新的工程。同时 Flink 给我提供了更为方便的创建 Flink 工程的方法：
复制代码

curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.10.0

我们在终端直接执行该命令：

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直接出现 Build Success 信息，我们可以在本地目录看到一个已经生成好的名为 quickstart 的工程。
这里需要的主要的是，自动生成的项目 pom.xml 文件中对于 Flink 的依赖注释掉 scope：
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< dependency> < groupId> org.apache.flink< /groupId> < artifactId> flink-java< /artifactId> < version> $flink.version< /version> < !--< scope> provided< /scope> --> < /dependency> < dependency> < groupId> org.apache.flink< /groupId> < artifactId> flink-streaming-java_$scala.binary.version< /artifactId> < version> $flink.version< /version> < !--< scope> provided< /scope> --> < /dependency>

DataSet WordCountWordCount 程序是大数据处理框架的入门程序，俗称“单词计数”。用来统计一段文字每个单词的出现次数，该程序主要分为两个部分：一部分是将文字拆分成单词；另一部分是单词进行分组计数并打印输出结果。
整体代码实现如下：
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public static void main(String[] args) throws Exception // 创建Flink运行的上下文环境 final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 创建DataSet，这里我们的输入是一行一行的文本 DataSet< String> text = env.fromElements( "Flink Spark Storm", "Flink Flink Flink", "Spark Spark Spark", "Storm Storm Storm" ); // 通过Flink内置的转换函数进行计算 DataSet< Tuple2< String, Integer> > counts = text.flatMap(new LineSplitter()) .groupBy(0) .sum(1); //结果打印 counts.printToErr(); public static final class LineSplitter implements FlatMapFunction< String, Tuple2< String, Integer> > @Override public void flatMap(String value, Collector< Tuple2< String, Integer> > out) // 将文本分割 String[] tokens = value.toLowerCase().split("\\\\W+"); for (String token : tokens) if (token.length() > 0) out.collect(new Tuple2< String, Integer> (token, 1));

实现的整个过程中分为以下几个步骤。
首先，我们需要创建 Flink 的上下文运行环境：
复制代码

ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

然后，使用 fromElements 函数创建一个 DataSet 对象，该对象中包含了我们的输入，使用 FlatMap、GroupBy、SUM 函数进行转换。
最后，直接在控制台打印输出。
我们可以直接右键运行一下 main 方法，在控制台会出现我们打印的计算结果：

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DataStream WordCount为了模仿一个流式计算环境，我们选择监听一个本地的 Socket 端口，并且使用 Flink 中的滚动窗口，每 5 秒打印一次计算结果。代码如下：
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public class StreamingJob public static void main(String[] args) throws Exception // 创建Flink的流式计算环境final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 监听本地9000端口DataStream< String> text = env.socketTextStream("127.0.0.1", 9000, "\\n"); // 将接收的数据进行拆分，分组，窗口计算并且进行聚合输出DataStream< WordWithCount> windowCounts = text.flatMap(new FlatMapFunction< String, WordWithCount> () @Overridepublic 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), Time.seconds(1)).reduce(new ReduceFunction< WordWithCount> () @Overridepublic WordWithCount reduce(WordWithCount a, WordWithCount b) return new WordWithCount(a.word, a.count + b.count); ); // 打印结果windowCounts.print().setParallelism(1); env.execute("Socket Window WordCount"); // Data type for words with countpublic static class WordWithCount public String word; public long count; public WordWithCount() public WordWithCount(String word, long count) this.word = word; this.count = count; @Overridepublic String toString() return word + " : " + count;

整个流式计算的过程分为以下几步。
首先创建一个流式计算环境：
复制代码

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

然后进行监听本地 9000 端口，将接收的数据进行拆分、分组、窗口计算并且进行聚合输出。代码中使用了 Flink 的窗口函数，我们在后面的课程中将详细讲解。
我们在本地使用 netcat 命令启动一个端口：
复制代码

nc -lk 9000

然后直接运行我们的 main 方法：

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可以看到，工程启动后开始监听 127.0.0.1 的 9000 端口。
在 nc 中输入：
复制代码

$ nc -lk 9000Flink Flink Flink Flink Spark Storm

可以在控制台看到：
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Flink : 4Spark : 1Storm : 1

Flink Table & SQL WordCountFlink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。
一个完整的 Flink SQL 编写的程序包括如下三部分。

Source Operator：是对外部数据源的抽象, 目前 Apache Flink 内置了很多常用的数据源实现，比如 mysql、Kafka 等。
Transformation Operators：算子操作主要完成比如查询、聚合操作等，目前 Flink SQL 支持了 Union、Join、Projection、Difference、Intersection 及 window 等大多数传统数据库支持的操作。
Sink Operator：是对外结果表的抽象，目前 Apache Flink 也内置了很多常用的结果表的抽象，比如 Kafka Sink 等。

我们也是通过用一个最经典的 WordCount 程序作为入门，上面已经通过 DataSet/DataStream API 开发，那么实现同样的 WordCount 功能， Flink Table & SQL 核心只需要一行代码：
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//省略掉初始化环境等公共代码SELECT word, COUNT(word) FROM table GROUP BY word;

首先，整个工程中我们 pom 中的依赖如下图所示：
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< dependency> < groupId> org.apache.flink< /groupId> < artifactId> flink-java< /artifactId> < version> 1.10.0< /version> < /dependency> < dependency> < groupId> org.apache.flink< /groupId> < artifactId> flink-streaming-java_2.11< version> 1.10.0< /version> < /dependency> < dependency> < groupId> org.apache.flink< /groupId> < artifactId> flink-table-api-java-bridge_2.11< /artifactId> < version> 1.10.0< /version> < /dependency> < dependency> < groupId> org.apache.flink< /groupId> < artifactId> flink-table-planner-blink_2.11< /artifactId> < version> 1.10.0< /version> < /dependency> < dependency> < groupId> org.apache.flink< /groupId> < artifactId> flink-table-planner_2.11< /artifactId> < version> 1.10.0< /version> < /dependency> < dependency> < groupId> org.apache.flink< /groupId> < artifactId> flink-table-api-scala-bridge_2.11< /artifactId> < version> 1.10.0< /version> < /dependency>

第一步，创建上下文环境：
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ExecutionEnvironment fbEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); BatchTableEnvironment fbTableEnv = BatchTableEnvironment.create(fbEnv);

第二步，读取一行模拟数据作为输入：
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String words = "hello flink hello lagou"; String[] split = words.split("\\\\W+"); ArrayList< WC> list = new ArrayList< > (); for(String word : split)WC wc = new WC(word,1); list.add(wc); DataSet< WC> input = fbEnv.fromCollection(list);

第三步，注册成表，执行 SQL，然后输出：
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//DataSet 转sql, 指定字段名Table table = fbTableEnv.fromDataSet(input, "word,frequency"); table.printSchema(); //注册为一个表fbTableEnv.createTemporaryView("WordCount", table); Table table02 = fbTableEnv.sqlQuery("select word as word, sum(frequency) as frequency from WordCount GROUP BY word"); //将表转换DataSetDataSet< WC> ds3= fbTableEnv.toDataSet(table02, WC.class); ds3.printToErr();

整体代码结构如下：
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public class WordCountSQL public static void main(String[] args) throws Exception//获取运行环境ExecutionEnvironment fbEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); //创建一个tableEnvironmentBatchTableEnvironment fbTableEnv = BatchTableEnvironment.create(fbEnv); String words = "hello flink hello lagou"; String[] split = words.split("\\\\W+"); ArrayList< WC> list = new ArrayList< > (); for(String word : split)WC wc = new WC(word,1); list.add(wc); DataSet< WC> input = fbEnv.fromCollection(list); //DataSet 转sql, 指定字段名Table table = fbTableEnv.fromDataSet(input, "word,frequency"); table.printSchema(); //注册为一个表fbTableEnv.createTemporaryView("WordCount", table); Table table02 = fbTableEnv.sqlQuery("select word as word, sum(frequency) as frequency from WordCount GROUP BY word"); //将表转换DataSetDataSet< WC> ds3= fbTableEnv.toDataSet(table02, WC.class); ds3.printToErr(); public static class WC public String word; public long frequency; public WC() public WC(String word, long frequency) this.word = word; this.frequency = frequency; @Overridepublic String toString() returnword + ", " + frequency;

我们直接运行该程序，在控制台可以看到输出结果：

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总结
【第02讲（Flink 入门程序 WordCount 和 SQL 实现）】本课时介绍了 Flink 的工程创建，如何搭建调试环境的脚手架，同时以 WordCount 单词计数这一最简单最经典的场景用 Flink 进行了实现。第一次体验了 Flink SQL 的强大之处，让你有一个直观的认识，为后续内容打好基础。