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大数据HelloWorld-Flink实现WordCount_其它综合_

2023-05-27 156人已围观

简介大数据HelloWorld-Flink实现WordCount_其它综合_

所有的语言开篇都是Hello Word,数据处理引擎也有Hello Word。那就是Word Count。MR，Spark，Flink以来开篇第一个程序都是Word Count。那么今天Flink开始目标就是在本地调试出Word Count。

单机安装Flink

开始Flink之前先在本机尝试安装一下Flink,当然FLink正常情况下是部署的集群方式。作者比较穷，机器配置太低开不了几个虚拟机。所以只能先演示个单机的安装。

Apache Flink需要在Java1.8+以上的环境中运行。

所以,先确保自己的JDK版本是1.8包含以上的。

Flink单机部署非常简单，只需安装下载安装即可。如果需要与Hadoop版本结合，那么下载相应的Hadoop关联版本即可。如果不与Hadoop结合就直接下载Scala版即可。我这里就直接下载了Scala2.11的相关版本。

点击进入Apache页面进行下载，大小约有283MB。

把下载下来的压缩包进行解压即可。

打开命令行直接执行

/bin/start-cluster.bat

进行启动。

浏览器打开 http://localhost:8081

至此在Windows10环境下即完成Flink的启动。

编写WordCount

因为Flink是由Scala进行开发的，而Scala是基于JVM的一种语言。所以最终也会转换为JAVA字节码文件，所以Flink程序可以由Java、Scala两种语言都可以进行开发。也可以同时开发。比如Java写一部分代码，Scala写另一部分代码。可以参考。

Flink官方提供快速生成工程的两种工具：SBT与Maven。由于作者比较熟悉Maven，( 或者说没用过SBT )。所以直接使用Maven快速创建一个工程。

Java版本

mvn archetype:generate                \
   -DarchetypeGroupId=org.apache.flink       \
   -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java   \
   -DarchetypeVersion=1.8.0

Scala版本

mvn archetype:generate                \
   -DarchetypeGroupId=org.apache.flink       \
   -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-scala   \
   -DarchetypeVersion=1.8.0

按照提示输入相关信息,即可生成最终的项目。

├── pom.xml
└── src
  └── main
    ├── resources
    │  └── log4j.properties
    └── scala/java
      └── org
        └── myorg
          └── quickstart
            ├── BatchJob.scala
            └── StreamingJob.scala

把工程导入到IDEA中

如果使用Scala的话，那么需要安装Scala的插件。搜索安装同时需要把Scala语言包进行安装。

不知道如何操作可以联系我微信公号<指尖数虫>。

package jar;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;

public class BatchJob {

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		// set up the batch execution environment
		final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
		//读取目录下的文件
		DataSource data = env.readTextFile("/opt/Server_Packets/log/ServerLog_1_runtime.log");
		//把文件中的内容按照空格进行拆分为 word,1  1 是为了能够在下面进行计算.
		data.flatMap(new FlatMapFunction>() {
			@Override
			public void flatMap(String s, Collector> collector) throws Exception {
				for (String word : s.split(" ")){
					collector.collect(new Tuple2<>(word,1));
				}
			}
		})
		// 按照元组中的第1位进行分组
		.groupBy(0)
		// 分组的元组的计算方式为 value +value 也就是刚才的 同样的词 把 1+1
		.reduce(new ReduceFunction>() {
			@Override
			public Tuple2 reduce(Tuple2 t2, Tuple2 t1) throws Exception {
				return new Tuple2<>(t1.f0,t1.f1+ t2.f1);
			}
		})
		//输出结果
		.print();
	}
}

总结

以上所述是小编给大家介绍的大数据HelloWorld-Flink实现WordCount,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！

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