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Flink入门（三）——环境与部署

flink是一款开源的大数据流式处理框架，他可以同时批处理和流处理，具有容错性、高吞吐、低延迟等优势，本文简述flink在windows和linux中安装步骤，和示例程序的运行，包括本地调试环境，集群环境。另外介绍Flink的开发工程的构建。

首先要想运行Flink，我们需要下载并解压Flink的二进制包，下载地址如下： https://flink.apache.org/downloads.html

我们可以选择Flink与Scala结合版本，这里我们选择最新的1.9版本 Apache Flink 1.9.0 for Scala 2.12 进行下载。

下载成功后，在windows系统中可以通过Windows的bat文件或者Cygwin来运行Flink。

在linux系统中分为单机，集群和Hadoop等多种情况。

通过Windows的bat文件运行

首先启动cmd命令行窗口，进入flink文件夹，运行bin目录下的 start-cluster.bat

注意：运行flink需要java环境，请确保系统已经配置java环境变量。

$ cd flink
$ cd bin
$ start-cluster.bat
Starting a local cluster with one JobManager process and one TaskManager process.
You can terminate the processes via CTRL-C in the spawned shell windows.
Web interface by default on http://localhost:8081/.

Flink入门（三）——环境与部署

显示启动成功后，我们在浏览器访问 http://localhost:8081/可以看到flink的管理页面。

通过Cygwin运行

Cygwin 是一个在windows平台上运行的类UNIX模拟环境，官网下载： http://cygwin.com/install.html

安装成功后，启动Cygwin终端，运行 start-cluster.sh 脚本。

$ cd flink
$ bin/start-cluster.sh
Starting cluster.

显示启动成功后，我们在浏览器访问 http://localhost:8081/可以看到flink的管理页面。

Flink入门（三）——环境与部署

Linux系统上安装flink

单节点安装

在Linux上单节点安装方式与cygwin一样，下载 Apache Flink 1.9.0 for Scala 2.12 ，然后解压后只需要启动start-cluster.sh。

集群安装

集群安装分为以下几步：

1、在每台机器上复制解压出来的flink目录。

2、选择一个作为master节点，然后修改所有机器conf/flink-conf.yaml

jobmanager.rpc.address = master主机名

3、修改conf/slaves,将所有work节点写入

work01
work02

4、在master上启动集群

bin/start-cluster.sh

安装在Hadoop

我们可以选择让Flink运行在Yarn集群上。

下载Flink for Hadoop的包

保证 HADOOP_HOME已经正确设置即可

启动 bin/yarn-session.sh

运行flink示例程序

批处理示例：

提交flink的批处理examples程序：

bin/flink run examples/batch/WordCount.jar

这是flink提供的examples下的批处理例子程序，统计单词个数。

$ bin/flink run examples/batch/WordCount.jar
Starting execution of program
Executing WordCount example with default input data set.
Use --input to specify file input.
Printing result to stdout. Use --output to specify output path.
(a,5)
(action,1)
(after,1)
(against,1)
(all,2)
(and,12)
(arms,1)
(arrows,1)
(awry,1)
(ay,1)

得到结果，这里统计的是默认的数据集，可以通过--input --output指定输入输出。

我们可以在页面中查看运行的情况：

Flink入门（三）——环境与部署

流处理示例：

启动nc服务器：

nc -l 9000

提交flink的批处理examples程序：

bin/flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --port 9000

这是flink提供的examples下的流处理例子程序，接收socket数据传入，统计单词个数。

在nc端写入单词

$ nc -l 9000
lorem ipsum
ipsum ipsum ipsum
bye

输出在日志中

$ tail -f log/flink-*-taskexecutor-*.out
lorem : 1
bye : 1
ipsum : 4

停止flink

$ ./bin/stop-cluster.sh

在安装好Flink以后，只要快速构建Flink工程，并完成相关代码开发，就可以轻松入手Flink。

构建工具

Flink项目可以使用不同的构建工具进行构建。为了能够快速入门，Flink 为以下构建工具提供了项目模版：

Maven
Gradle

这些模版可以帮助你搭建项目结构并创建初始构建文件。

Maven

环境要求

唯一的要求是使用 Maven 3.0.4 （或更高版本）和安装 Java 8.x 。

创建项目

使用以下命令之一来 创建项目 ：

使用Maven archetypes

$ mvn archetype:generate                               /
      -DarchetypeGroupId=org.apache.flink              /
      -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java      /
      -DarchetypeVersion=1.9.0

运行quickstart脚本

curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.9.0

下载完成后，查看项目目录结构：

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

示例项目是一个 Maven project ，它包含了两个类： StreamingJob 和 BatchJob 分别是 DataStream and DataSet 程序的基础骨架程序。

main 方法是程序的入口，既可用于IDE测试/执行，也可用于部署。

我们建议你将 此项目导入IDE 来开发和测试它。

IntelliJ IDEA 支持 Maven 项目开箱即用。如果你使用的是 Eclipse，使用 m2e 插件可以

导入 Maven 项目。

一些 Eclipse 捆绑包默认包含该插件，其他情况需要你手动安装。

请注意 ：对 Flink 来说，默认的 JVM 堆内存可能太小，你应当手动增加堆内存。

在 Eclipse 中，选择 Run Configurations -> Arguments 并在 VM Arguments 对应的输入框中写入： -Xmx800m 。

在 IntelliJ IDEA 中，推荐从菜单 Help | Edit Custom VM Options 来修改 JVM 选项。

构建项目

如果你想要 构建/打包你的项目 ，请在项目目录下运行 ‘ mvn clean package ’ 命令。命令执行后，你将 找到一个JAR文件 ，里面包含了你的应用程序，以及已作为依赖项添加到应用程序的连接器和库： target/-.jar 。

注意：如果你使用其他类而不是 StreamingJob 作为应用程序的主类/入口，我们建议你相应地修改 pom.xml 文件中的 mainClass 配置。这样，Flink 可以从 JAR 文件运行应用程序，而无需另外指定主类。

Gradle

环境要求

唯一的要求是使用 Gradle 3.x (或更高版本) 和安装 Java 8.x 。

创建项目

使用以下命令之一来 创建项目 ：

Gradle示例：

build.gradle

buildscript {
    repositories {
        jcenter() // this applies only to the Gradle 'Shadow' plugin
    }
    dependencies {
        classpath 'com.github.jengelman.gradle.plugins:shadow:2.0.4'
    }
}

plugins {
    id 'java'
    id 'application'
    // shadow plugin to produce fat JARs
    id 'com.github.johnrengelman.shadow' version '2.0.4'
}


// artifact properties
group = 'org.myorg.quickstart'
version = '0.1-SNAPSHOT'
mainClassName = 'org.myorg.quickstart.StreamingJob'
description = """Flink Quickstart Job"""

ext {
    javaVersion = '1.8'
    flinkVersion = '1.9.0'
    scalaBinaryVersion = '2.11'
    slf4jVersion = '1.7.7'
    log4jVersion = '1.2.17'
}


sourceCompatibility = javaVersion
targetCompatibility = javaVersion
tasks.withType(JavaCompile) {
    options.encoding = 'UTF-8'
}

applicationDefaultJvmArgs = ["-Dlog4j.configuration=log4j.properties"]

task wrapper(type: Wrapper) {
    gradleVersion = '3.1'
}

// declare where to find the dependencies of your project
repositories {
    mavenCentral()
    maven { url "https://repository.apache.org/content/repositories/snapshots/" }
}

// 注意：我们不能使用 "compileOnly" 或者 "shadow" 配置，这会使我们无法在 IDE 中或通过使用 "gradle run" 命令运行代码。
// 我们也不能从 shadowJar 中排除传递依赖（请查看 https://github.com/johnrengelman/shadow/issues/159)。
// -> 显式定义我们想要包含在 "flinkShadowJar" 配置中的类库!
configurations {
    flinkShadowJar // dependencies which go into the shadowJar

    // 总是排除这些依赖（也来自传递依赖），因为 Flink 会提供这些依赖。
    flinkShadowJar.exclude group: 'org.apache.flink', module: 'force-shading'
    flinkShadowJar.exclude group: 'com.google.code.findbugs', module: 'jsr305'
    flinkShadowJar.exclude group: 'org.slf4j'
    flinkShadowJar.exclude group: 'log4j'
}

// declare the dependencies for your production and test code
dependencies {
    // --------------------------------------------------------------
    // 编译时依赖不应该包含在 shadow jar 中，
    // 这些依赖会在 Flink 的 lib 目录中提供。
    // --------------------------------------------------------------
    compile "org.apache.flink:flink-java:${flinkVersion}"
    compile "org.apache.flink:flink-streaming-java_${scalaBinaryVersion}:${flinkVersion}"

    // --------------------------------------------------------------
    // 应该包含在 shadow jar 中的依赖，例如：连接器。
    // 它们必须在 flinkShadowJar 的配置中！
    // --------------------------------------------------------------
    //flinkShadowJar "org.apache.flink:flink-connector-kafka-0.11_${scalaBinaryVersion}:${flinkVersion}"

    compile "log4j:log4j:${log4jVersion}"
    compile "org.slf4j:slf4j-log4j12:${slf4jVersion}"

    // Add test dependencies here.
    // testCompile "junit:junit:4.12"
}

// make compileOnly dependencies available for tests:
sourceSets {
    main.compileClasspath += configurations.flinkShadowJar
    main.runtimeClasspath += configurations.flinkShadowJar

    test.compileClasspath += configurations.flinkShadowJar
    test.runtimeClasspath += configurations.flinkShadowJar

    javadoc.classpath += configurations.flinkShadowJar
}

run.classpath = sourceSets.main.runtimeClasspath

jar {
    manifest {
        attributes 'Built-By': System.getProperty('user.name'),
                'Build-Jdk': System.getProperty('java.version')
    }
}

shadowJar {
    configurations = [project.configurations.flinkShadowJar]
}

setting.gradle

rootProject.name = 'quickstart'

或者运行quickstart脚本

bash -c "$(curl https://flink.apache.org/q/gradle-quickstart.sh)" -- 1.9.0 2.11

查看目录结构：

tree quickstart/
quickstart/
├── README
├── build.gradle
├── settings.gradle
└── src
    └── main
        ├── java
        │   └── org
        │       └── myorg
        │           └── quickstart
        │               ├── BatchJob.java
        │               └── StreamingJob.java
        └── resources
            └── log4j.properties

示例项目是一个 Gradle 项目 ，它包含了两个类： StreamingJob 和 BatchJob 是 DataStream 和 DataSet 程序的基础骨架程序。 main 方法是程序的入口，即可用于IDE测试/执行，也可用于部署。

我们建议你将 此项目导入你的 IDE 来开发和测试它。IntelliJ IDEA 在安装 Gradle 插件后支持 Gradle 项目。Eclipse 则通过 Eclipse Buildship 插件支持 Gradle 项目（鉴于 shadow 插件对 Gradle 版本有要求，请确保在导入向导的最后一步指定 Gradle 版本 >= 3.0）。你也可以使用 Gradle’s IDE integration 从 Gradle 创建项目文件。