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大數(shù)據(jù)HelloWorld-Flink實(shí)現(xiàn)WordCount

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所有的語言開篇都是Hello Word,數(shù)據(jù)處理引擎也有Hello Word。那就是Word Count。MR,Spark,F(xiàn)link以來開篇第一個(gè)程序都是Word Count。那么今天Flink開始目標(biāo)就是在本地調(diào)試出Word Count。

單機(jī)安裝Flink

開始Flink之前先在本機(jī)嘗試安裝一下Flink,當(dāng)然FLink正常情況下是部署的集群方式。作者比較窮,機(jī)器配置太低開不了幾個(gè)虛擬機(jī)。所以只能先演示個(gè)單機(jī)的安裝。

Apache Flink需要在Java1.8+以上的環(huán)境中運(yùn)行 。

所以,先確保自己的JDK版本是1.8包含以上的。

 

Flink單機(jī)部署非常簡單,只需安裝下載安裝即可。如果需要與Hadoop版本結(jié)合,那么下載相應(yīng)的Hadoop關(guān)聯(lián)版本即可。如果不與Hadoop結(jié)合就直接下載Scala版即可。我這里就直接下載了Scala2.11的相關(guān)版本。

 

點(diǎn)擊進(jìn)入Apache頁面進(jìn)行下載,大小約有283MB。

把下載下來的壓縮包進(jìn)行解壓即可。

打開命令行直接執(zhí)行 

/bin/start-cluster.bat

進(jìn)行啟動(dòng)。 

瀏覽器打開 http://localhost:8081

至此在Windows10環(huán)境下即完成Flink的啟動(dòng)。

編寫WordCount

因?yàn)镕link是由Scala進(jìn)行開發(fā)的,而Scala是基于JVM的一種語言。所以最終也會轉(zhuǎn)換為JAVA字節(jié)碼文件,所以Flink程序可以由Java、Scala兩種語言都可以進(jìn)行開發(fā)。也可以同時(shí)開發(fā)。比如Java寫一部分代碼,Scala寫另一部分代碼。可以參考Apache Flink利用Maven對Scala與Java進(jìn)行混編>。

Flink官方提供快速生成工程的兩種工具:SBT與Maven。由于作者比較熟悉Maven,( 或者說沒用過SBT )。所以直接使用Maven快速創(chuàng)建一個(gè)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

按照提示輸入相關(guān)信息,即可生成最終的項(xiàng)目。

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

把工程導(dǎo)入到IDEA中

如果使用Scala的話,那么需要安裝Scala的插件。搜索安裝同時(shí)需要把Scala語言包進(jìn)行安裝。

不知道如何操作可以聯(lián)系我 微信公號指尖數(shù)蟲>。

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();
		//讀取目錄下的文件
		DataSourceString> data = env.readTextFile("/opt/Server_Packets/log/ServerLog_1_runtime.log");
		//把文件中的內(nèi)容按照空格進(jìn)行拆分為 word,1  1 是為了能夠在下面進(jìn)行計(jì)算.
		data.flatMap(new FlatMapFunctionString, Tuple2String, Integer>>() {
			@Override
			public void flatMap(String s, CollectorTuple2String, Integer>> collector) throws Exception {
				for (String word : s.split(" ")){
					collector.collect(new Tuple2>(word,1));
				}
			}
		})
		// 按照元組中的第1位進(jìn)行分組
		.groupBy(0)
		// 分組的元組的計(jì)算方式為 value +value 也就是剛才的 同樣的詞 把 1+1
		.reduce(new ReduceFunctionTuple2String, Integer>>() {
			@Override
			public Tuple2String, Integer> reduce(Tuple2String, Integer> t2, Tuple2String, Integer> t1) throws Exception {
				return new Tuple2>(t1.f0,t1.f1+ t2.f1);
			}
		})
		//輸出結(jié)果
		.print();
	}
}

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的大數(shù)據(jù)HelloWorld-Flink實(shí)現(xiàn)WordCount,希望對大家有所幫助,如果大家有任何疑問請給我留言,小編會及時(shí)回復(fù)大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網(wǎng)站的支持!
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