ApacheFlink开发及应用指南，流式处理速度超快

ApacheFlink背景ApacheFlink行业价值如何搭建一个flink项目编写一个flink程序配置一个maven项目添加了flink的相关依赖基于flink的java案例把flink应用程序打包部署至flink平台Flink总结

ApacheFlink是一个流行的用于分布式流和批处理的开源平台。它的开发是为了解决传统批处理和流处理系统在可扩展性、容错性和低延迟处理方面面临的挑战。

Flink为批处理和流处理提供了统一的编程模型，允许开发人员编写一个可以同时处理批处理和数据流的应用程序。这有助于降低构建和维护用于批处理和流处理的独立系统的复杂性。

根据Flink社区的一份报告，Flink已被全球1000多个组织采用，并被各个行业的许多领先公司用于生产环境。

此外，Flink还获得了行业的大量投资，并与多家科技公司建立了合作关系，包括阿里巴巴、优步和Ververica（一家为Flink提供商业支持的公司）。这些因素表明，Flink的需求旺盛，市场对其价值的认可。

前提条件：确保系统上安装了Java 8或更高版本，并设置了环境变量。

下载Flink：您可以从官方网站下载最新版本的Flink(https://flink.apache.org/downloads.html). 您可以选择下载预先构建的软件包或从源代码构建Flink。

启动本地集群：您可以通过在终端中执行以下命令来启动本地Flink集群：

开发应用程序：您可以使用Flink提供的用于批处理和流处理的API编写Flink应用程序。有各种工具和库可帮助您开发应用程序，例如Flink Java API、Flink SQL、Flink CEP等。

打包应用程序：可以使用Maven或Gradle等构建工具将应用程序打包到jar文件中。

提交应用程序：您可以使用以下命令将应用程序提交到Flink集群：

监控应用程序：您可以使用Flink web界面监控应用程序的进度和状态，该界面位于http://localhost:8081默认情况下。

请注意，这是一个概述，具体步骤可能因项目的具体要求而异。我建议您阅读Flink文档(https://flink.apache.org/docs/stable/)获取有关如何设置和开发Flink项目的更多信息。

执行下面的命令创建项目：

org.apache.flink

flink-java

1.14.0

org.apache.flink

flink-streaming-java_2.12

1.14.0

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;

import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;

import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;

import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;

import org.apache.flink.util.Collector;

public class WordCount {

public static void main(String[] args) throws Exception {

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

DataStream> dataStream = env

.socketTextStream(“localhost”, 9999)

.flatMap(new Splitter())

.keyBy(0)

.timeWindow(Time.seconds(5))

.sum(1);

dataStream.print();

env.execute(“WordCount”);

public static class Splitter implements FlatMapFunction> {

@Override

public void flatMap(String sentence, Collector> out) {

for (String word : sentence.split(” “)) {

out.collect(new Tuple2<>(word, 1));

查看flink的dashboard界面，http://localhost:8081可以在这里面看到集群资源的情况和任务的执行状况。

查看job的运行情况

Flink提供了一个高度优化的执行引擎，旨在高效地处理大规模分布式处理。它还提供了对有状态处理的内置支持，这对于许多实时用例都很重要。

总体而言，Apache Flink的开发是出于对一个现代化、可扩展、可靠的大数据处理平台的需求，该平台可以处理批处理和流处理工作负载。它广泛应用于许多行业，包括金融、电信、电子商务等，用于各种用例，如实时分析、欺诈检测、推荐系统等。