无需Hadoop的Flink使用指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能向刚入行的小白介绍如何在没有Hadoop的情况下使用Apache Flink。Flink是一个开源的分布式流处理框架，通常与Hadoop生态系统一起使用，但也可以独立运行。本文将详细介绍实现“Flink without Hadoop”的步骤，并提供必要的代码示例。
步骤概览
以下是实现“Flink without Hadoop”的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 安装Java和Scala |
| 2 | 下载并配置Flink |
| 3 | 创建Flink应用程序 |
| 4 | 运行Flink应用程序 |
详细步骤
步骤1：安装Java和Scala
首先，确保你的开发环境中安装了Java和Scala。Flink是用Java和Scala编写的，因此需要这些语言的支持。
# 安装Java
sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk
# 安装Scala
echo "deb /" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/sbt.list
sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv 2EE0EA64E40A89B84B2DF73499E82A75642AC823
sudo apt-get update
sudo apt-get install sbt
步骤2：下载并配置Flink
接下来，从[Flink官网](
# 下载Flink
wget
# 解压Flink
tar -xzf flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz
cd flink-1.12.0
然后，配置Flink的conf/flink-conf.yaml文件，确保blob.server.port和taskmanager.numberOfTaskSlots等参数正确设置。
blob.server.port: 6124
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
blob.server.port: 6124
queryable-state.server.ports: 6125
步骤3：创建Flink应用程序
创建一个简单的Flink应用程序，例如一个WordCount程序。
// 引入Flink库
import org.apache.flink.api.scala._
import org.apache.flink.api.scala.ExecutionEnvironment
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
// 获取执行环境
val env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment
// 读取输入数据
val text = env.fromElements("hello flink", "flink is great", "hello world")
// 切分文本为单词
val words = text.flatMap { _.split(" ") }
// 计算单词出现次数
val counts = words.map { (_, 1) }.groupBy(0).sum(1)
// 输出结果
counts.print()
// 执行程序
env.execute("WordCount")
}
}
步骤4：运行Flink应用程序
最后，使用flink run命令运行你的Flink应用程序。
./bin/flink run -c WordCount target/scala-2.12/wordcount_2.12-1.0.jar
结论
通过以上步骤，你可以在没有Hadoop的情况下成功运行Flink应用程序。Flink的灵活性和强大的流处理能力使其成为处理大规模数据流的理想选择。希望本文能帮助你更好地理解和使用Flink。
饼状图
以下是Flink生态系统中不同组件的使用比例：
pie
title Flink Ecosystem Components
"Flink Core" : 300
"Flink Table & SQL" : 150
"Flink DataStream API" : 250
"Flink DataSet API" : 150
"Flink Machine Learning" : 50
这个饼状图展示了Flink生态系统中不同组件的使用情况，帮助你更好地了解Flink的各个部分。
