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Flink入门学习-WordCount

我们今天来编写一个Flink入门学习案例，统计单词出现的次数

这里就先直接上手实践，先不看枯燥的理论

IDEA方式运行

我们首先创建Flink运行环境

//设置Flink运行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

然后模拟一点数据

//从集合中读取模拟数据DataStream<String> stream = env.fromElements("spark flink kafka", "spark sqoop flink", "kakfa hadoop flink");

切词做转换

stream.flatMap((String value, Collector<Tuple2<String,Integer>> out) -> {//value就是每一个元素的数据System.out.println("读取内容：" + value);//将每一个元素按照空格切分String[] split = value.split(" ");//遍历每一个单词for (String word : split) {//将每一个单词发送到下游out.collect(new Tuple2<>(word, 1));}})

返回类型

.returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT))

keyby分组(按照tuple的第一个元素进行分组)

.keyBy(f->f.f0)

聚合统计

.sum(1);

打印结果

 sum.print();

最后执行execute

 env.execute();

完整代码如下

package cn.wy.chapter02;import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;/*** @author tiancx*/
public class WordCount {public static void main(String[] args) throws Exception {//设置Flink运行环境StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();//从集合中读取模拟数据DataStream<String> stream = env.fromElements("spark flink kafka", "spark sqoop flink", "kakfa hadoop flink");SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = stream.flatMap((String value, Collector<Tuple2<String,Integer>> out) -> {//value就是每一个元素的数据System.out.println("读取内容：" + value);//将每一个元素按照空格切分String[] split = value.split(" ");//遍历每一个单词for (String word : split) {//将每一个单词发送到下游out.collect(new Tuple2<>(word, 1));}}).returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.INT)).keyBy(f->f.f0).sum(1);//打印结果sum.print();env.execute();}
}

运行看结果

提交到集群运行

启动集群后我们使用命令

flink run -c 类全限定路径名 jar文件 

flink run -c cn.wy.chapter02.WordCount FlinkDemo-1.0-SNAPSHOT.jar

可以看到任务提交切运行成功了

我们进入web-ui界面

网址

http://localhost:8081/#/job/completed

界面如下图所示

可以清晰的看到任务状态是FINISHED（完成）

任务执行成功了，我们的日志在哪看呢？

我们直接去TaskManager中看

点击地址进去

这里就是结果啦

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