本篇文章将带大家运行 Flink 最简单的程序 WordCount。先实践后理论，对其基本输入输出、编程代码有初步了解，后续篇章再对 Flink 的各种概念和架构进行介绍。
下面将从创建项目开始，介绍如何创建出一个 Flink 项目；然后从 DataStream 流处理和 FlinkSQL 执行两种方式来带大家学习 WordCount 程序的开发。
Flink 各版本之间变化较多，之前版本的函数在后续版本可能不再支持。跟随学习时，请尽量选择和笔者同版本的 Flink。本文使用的 Flink 版本是 1.13.2。
一、创建项目
在很多其他教程中，会看到如下来创建 Flink 程序的方式。虽然简单方便，但对初学者来说，不知道初始化项目的时候做了什么，如果报错了也不知道该如何排查。
mvn archetype:generate
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java
-DarchetypeVersion=1.13.2
通过指定 Maven 工程的三要素，即 GroupId、ArtifactId、Version 来创建一个新的工程。同时 Flink 给我提供了更为方便的创建 Flink 工程的方法：
curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.13.2
因此，我们手动来创建一个 Maven 项目，看看到底如何创建出一个 Flink 项目。
1、通过 IDEA 创建一个 Maven 项目
2、pom.xml 添加：
这里我们选择的是 Flink 1.13.2 版本（Flink 1.14 之后部分类和函数有变化，可自行探索）。
<properties><maven.compiler.source>8</maven.compiler.source><maven.compiler.target>8</maven.compiler.target><flink.version>1.13.2</flink.version> <!-- 1.14 之后部分类和函数有变化，可自行探索 --><target.java.version>1.8</target.java.version><scala.binary.version>2.12</scala.binary.version><maven.compiler.source>${target.java.version}</maven.compiler.source><maven.compiler.target>${target.java.version}</maven.compiler.target></properties><dependencies><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-java</artifactId><version>${flink.version}</version><scope>provided</scope></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-streaming-java_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version><scope>provided</scope></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-clients_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version><scope>provided</scope></dependency></dependencies>
二、DataStream WordCount
一）编写程序
基础项目环境已经搞好了，接下来我们模仿一个流式环境，监听本地的 Socket 端口，使用 Flink 统计流入的不同单词个数。
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;public class SocketTextStreamWordCount {public static void main(String[] args) throws Exception {//参数检查if (args.length != 2) {// System.err.println("USAGE:\nSocketTextStreamWordCount <hostname> <port>");// return;args = new String[]{"127.0.0.1", "9000"};}String hostname = args[0];Integer port = Integer.parseInt(args[1]);// 创建 streaming execution environmentfinal StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();// 获取数据DataStreamSource<String> stream = env.socketTextStream(hostname, port);// 计数SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = stream.flatMap(new LineSplitter()).keyBy(0).sum(1);sum.print();env.execute("Java WordCount from SocketTextStream Example");}public static final class LineSplitter implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> {@Overridepublic void flatMap(String s, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) {String[] tokens = s.toLowerCase().split("\\W+");for (String token: tokens) {if (token.length() > 0) {collector.collect(new Tuple2<String, Integer>(token, 1));}}}}
}二）测试
接下来我们进行程序测试。
我们在本地使用 netcat 命令启动一个端口：
nc -l 9000
然后启动程序，能看到控制台一些输出：
接下来，在 nc 中输入：
$ nc -l 9000
hello world
flink flink flink
回到我们的程序，能看到统计的输出：
3> (hello,1)
6> (world,1)
8> (flink,1)
8> (flink,2)
8> (flink,3)
三）如果有报错
如果出现执行报错：
Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/api/java/io/TextInputFormatat com.shuofxz.SocketTextStreamWordCount.main(SocketTextStreamWordCount.java:25)
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.flink.api.java.io.TextInputFormatat java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:387)at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:419)at sun.misc.Launcher$AppClassLoader.loadClass(Launcher.java:352)at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:352)... 1 more
在 IDE 中把 「Add dependencies with “Provided” scope to classpath」勾选上：
三、Flink Table & SQL WordCount
一）介绍 FlinkSQL
Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型，降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。
上面单词统计的逻辑可以转化为下面的 SQL。
直接来看这个 SQL：
select word as word, sum(frequency) as frequency from WordCount group by word
WordCount是要进行单词统计的表，我们会先做一些处理，将输入的单词都存放到这个表中- 表我们定义为两列
(word, frequency)，初始转化输入每个单词占一行，frequency 都是 1 - 然后，就可以按照 SQL 的逻辑来进行统计聚合了。
其中，WordCount 表数据如下：
| word | frequency |
|---|---|
| hello | 1 |
| world | 1 |
| flink | 1 |
| flink | 1 |
| flink | 1 |
那么接下来我们看，如何写一个 FlinkSQL 的程序。
二）环境和程序
首先，添加 FlinkSQL 需要的依赖：
<dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-api-java-bridge_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-planner-blink_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-planner_${scala.binary.version}</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency><dependency><groupId>org.apache.flink</groupId><artifactId>flink-table-api-scala-bridge_2.11</artifactId><version>${flink.version}</version></dependency>
程序如下：
public class SQLWordCount {public static void main(String[] args) throws Exception {// 创建上下文环境ExecutionEnvironment fbEnv = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();BatchTableEnvironment fbTableEnv = BatchTableEnvironment.create(fbEnv);// 读取一行模拟数据作为输入String words = "hello world flink flink flink";String[] split = words.split("\\W+");ArrayList<WC> list = new ArrayList<>();for (String word : split) {WC wc = new WC(word, 1);list.add(wc);}DataSource<WC> input = fbEnv.fromCollection(list);// DataSet 转 SQL，指定字段名Table table = fbTableEnv.fromDataSet(input, "word,frequency");table.printSchema();// 注册为一个表fbTableEnv.createTemporaryView("WordCount", table);Table table1 = fbTableEnv.sqlQuery("select word as word, sum(frequency) as frequency from WordCount group by word");DataSet<WC> ds1 = fbTableEnv.toDataSet(table1, WC.class);ds1.printToErr();}public static class WC {public String word;public long frequency;public WC() {}public WC(String word, long frequency) {this.word = word;this.frequency = frequency;}@Overridepublic String toString() {return word + ", " + frequency;}}
}
执行，结果输出：
(`word` STRING,`frequency` BIGINT
)
flink, 3
world, 1
hello, 1
四、小结
本篇手把手的带大家搭建起 Flink Maven 项目，然后使用 DataStream 和 FlinkSQL 两种方式来学习 WordCount 单词计数这一最简单最经典的 Flink 程序开发。跟着步骤一步步执行下来，大家应该对 Flink 程序基本执行流程有个初步的了解，为后续的学习打下了基础。
