前言
flink是实时计算的重要集成组件，这里演示如何集成，并且使用一个小例子。例子是kafka输入消息，用逗号隔开，统计每个相同单词出现的次数，这么一个功能。
一、kafka环境准备
1.1 启动kafka
这里我使用的kafka版本是3.2.0，部署的方法可以参考，
kafka部署
cd kafka_2.13-3.2.0
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
启动后查看java进程是否存在，存在后执行下一步。
1.2 新建topic
新建一个专门用于flink消费topic
bin/kafka-topics.sh --create --topic flinkTest --bootstrap-server 192.168.184.129:9092
1.3 测试生产消费是否正常
生产端：
bin/kafka-console-producer.sh --topic flinkTest --bootstrap-server 192.168.184.129:9092
客户端：
bin/kafka-console-consumer.sh --topic flinkTest --from-beginning --bootstrap-server 192.168.184.129:9092
1.4 测试生产消费
在生产端输入aaa
查看客户端是否能消费到
可以看到客户端已经消费成功了，kafka环境准备好了。
二、flink集成kafka
2.1 pom文件修改
pom文件修改之前，先看看官网的指导依赖是什么样的，
这里我们使用的是datastream api去做，
flink1.17.0官方文档
这里说明了相关的依赖需要引入的依赖包的版本，还有使用kafka消费的时候需要引入的连接包版本
完整的pom引入依赖如下：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>com.wh.flink</groupId>
<artifactId>flink</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<name>flink</name>
<!-- FIXME change it to the project's website -->
<url>http://www.example.com</url>
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
<maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>
<flink.version>1.17.1</flink.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-connector-kafka</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
</dependency>
<!-- Flink 依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<!--<scope>provided</scope>-->
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-java</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<!--<scope>provided</scope>-->
</dependency>
<!-- Flink Kafka连接器的依赖 -->
<!-- <dependency>-->
<!-- <groupId>org.apache.flink</groupId>-->
<!-- <artifactId>flink-connector-kafka-0.11_2.11</artifactId>-->
<!-- <version>${flink.version}</version>-->
<!-- </dependency>-->
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.11</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<!-- Flink 开发Scala需要导入以下依赖 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-scala_2.12</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<!--<scope>provided</scope>-->
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.flink</groupId>
<artifactId>flink-streaming-scala_2.12</artifactId>
<version>${flink.version}</version>
<!--<scope>provided</scope>-->
</dependency>
<!--<dependency>-->
<!--<groupId>org.scala-lang</groupId>-->
<!--<artifactId>scala-library</artifactId>-->
<!--<version>2.11.12</version>-->
<!--</dependency>-->
<!-- log4j 和slf4j 包,如果在控制台不想看到日志，可以将下面的包注释掉-->
<!--<dependency>-->
<!--<groupId>org.slf4j</groupId>-->
<!--<artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>-->
<!--<version>1.7.25</version>-->
<!--<scope>test</scope>-->
<!--</dependency>-->
<!--<dependency>-->
<!--<groupId>log4j</groupId>-->
<!--<artifactId>log4j</artifactId>-->
<!--<version>1.2.17</version>-->
<!--</dependency>-->
<!--<dependency>-->
<!--<groupId>org.slf4j</groupId>-->
<!--<artifactId>slf4j-api</artifactId>-->
<!--<version>1.7.25</version>-->
<!--</dependency>-->
<!--<dependency>-->
<!--<groupId>org.slf4j</groupId>-->
<!--<artifactId>slf4j-nop</artifactId>-->
<!--<version>1.7.25</version>-->
<!--<scope>test</scope>-->
<!--</dependency>-->
<!--<dependency>-->
<!--<groupId>org.slf4j</groupId>-->
<!--<artifactId>slf4j-simple</artifactId>-->
<!--<version>1.7.5</version>-->
<!--</dependency>-->
</dependencies>
<build>
<plugins>
<!-- 在maven项目中既有java又有scala代码时配置 maven-scala-plugin 插件打包时可以将两类代码一起打包 -->
<!-- <plugin>-->
<!-- <groupId>org.scala-tools</groupId>-->
<!-- <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>-->
<!-- <version>2.15.2</version>-->
<!-- <executions>-->
<!-- <execution>-->
<!-- <goals>-->
<!-- <goal>compile</goal>-->
<!-- <goal>testCompile</goal>-->
<!-- </goals>-->
<!-- </execution>-->
<!-- </executions>-->
<!-- </plugin>-->
<plugin>
<artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
<version>2.4</version>
<configuration>
<!-- 设置false后是去掉 MySpark-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar 后的 “-jar-with-dependencies” -->
<!--<appendAssemblyId>false</appendAssemblyId>-->
<archive>
<manifest>
<mainClass>com.hadoop.demo.service.flinkDemo.FlinkDemo</mainClass>
</manifest>
</archive>
<descriptorRefs>
<descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
</descriptorRefs>
</configuration>
<executions>
<execution>
<id>make-assembly</id>
<phase>package</phase>
<goals>
<goal>assembly</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
项目结构如图
2.2 代码编写
package com.hadoop.demo.service.flinkDemo;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
import org.apache.flink.api.java.functions.FlatMapIterator;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.enumerator.initializer.OffsetsInitializer;
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 java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;
public class FlinkDemo {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
//新建kafka连接
KafkaSource<String> kfkSource = KafkaSource.<String>builder()
.setBootstrapServers("192.168.184.129:9092")
.setGroupId("flink")
.setTopics("flinkTest")
.setStartingOffsets(OffsetsInitializer.earliest())
.setValueOnlyDeserializer(new SimpleStringSchema())
.build();
//添加到flink环境
DataStreamSource<String> lines = env.fromSource(kfkSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "kafka source");
//根据逗号分组
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> map = lines.flatMap(new FlatMapIterator<String, String>() {
@Override
public Iterator<String> flatMap(String s) throws Exception {
return Arrays.asList(s.split(",")).iterator();
}
}).map(new MapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public Tuple2<String, Integer> map(String s) throws Exception {
return new Tuple2<>(s, 1);
}
});
//统计每个单词的数量
SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> sum = map.keyBy(0).sum(1);
sum.print();
//System.out.println(sum.get);
env.execute();
}
}
2.3 maven打包
点击打包按钮，这里注意要选择带依赖的jar包，否则会出现以下错误。
NoClassDefFoundError: org/apache/flink/connector/kafka/source/KafkaSource
三、测试
3.1启动 hadoop集群，启动flink集群
这里如果不知道怎么搭建这两个集群可以看我其他文章
hadoop集成flink
./hadoop.sh start
./bin/yarn-session.sh --detached
3.2 上传jar包到flink集群
上传后填写主类类名，点击提交
3.3 测试
点击后，可以看到执行job这里能看到在运行的job
点击运行的task
点击输出
这里可以看到输出内容，
在kafka消费端输入内容，
这里的jbs出现了4次，看下输出控制台，
可以看到这里依次累加了四次，说明统计生效了。
总结
这里只是做了一个简单的消费kafka的flink例子，消费成功后还可以通过sink发送出去，还可以用transform进行转换，这里后面再演示，如果不对的可以指出。
