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：
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：
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mvn archetype: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：
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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：
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 WordCount
WordCount 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：
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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：
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>() {
@Override
public 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>() {
@Override
public 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 count
public static class WordWithCount {
public String word;
public long count;
public WordWithCount() {}
public WordWithCount(String word, long count) {
this.word = word;
this.count = count;
}
@Override
public 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：
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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：
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nc -lk 9000然后直接运行我们的 main 方法：
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：
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$ nc -lk 9000
Flink Flink Flink
Flink Spark Storm可以在控制台看到：
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Flink : 4
Spark : 1
Storm : 1Flink Table & SQL WordCount
Flink 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DataSet
DataSet<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tableEnvironment
BatchTableEnvironment 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DataSet
DataSet<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;
}
@Override
public String toString() {
return word + ", " + frequency;
}
}
}我们直接运行该程序，在控制台可以看到输出结果：
总结
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。
