Windows环境下Flink入门实践操作示例

本文将向你介绍如何在Windows环境下进行Flink的入门实践操作。在这个过程中，我们会使用两个示例来帮助你学习Flink的使用。

准备环境

首先，你需要下载Java和Flink。建议你使用Java 8或更高版本。

下载地址：Java、Flink

下载并解压缩Flink，然后使用命令行进入Flink的bin目录。

示例一：从文件中读取数据并进行WordCount统计

第一个示例将教你如何使用Flink从文件中读取数据，并进行WordCount统计。请按照以下步骤进行操作：

步骤一：准备数据

准备一个名为example.txt的文本文件，里面包含了一些单词，如下所示：

hello world
hello Flink
hello Java

鼠标右击该文件，选择“属性”，复制“完整路径”。

步骤二：编写代码

在bin目录下创建一个名为WordCount.java的文件，代码如下：

import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;

public class WordCount {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    env.readTextFile("example.txt")
       .flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")))
       .map(word -> new Tuple2<>(word, 1))
       .groupBy(0)
       .sum(1)
       .print();
  }
}

步骤三：运行程序

在bin目录下执行以下命令：

.\flink run WordCount.java

程序将从example.txt文件中读取数据，并对单词进行统计。

示例二：从Kafka中读取数据并进行实时检测

第二个示例将教你如何使用Flink从Kafka中读取数据，并实时检测数据中是否包含敏感词汇。请按照以下步骤进行操作：

步骤一：准备数据

首先，你需要安装Kafka，并准备一个名为flink-topic的topic。

步骤二：编写代码

在bin目录下创建一个名为SensitiveWordsDetect.java的文件，代码如下：

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;
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.connectors.kafka.FlinkKafkaConsumer;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.Properties;

public class SensitiveWordsDetect {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Properties props = new Properties();
    props.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092");
    props.setProperty("group.id", "flink-group");

    final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

    DataStream<String> stream = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("flink-topic", new SimpleStringSchema(), props));

    DataStream<Tuple2<String, Integer>> wordsCounts = stream
        .flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
          public void flatMap(String line, Collector<String> out) {
            for (String word : line.split(" ")) {
              out.collect(word);
            }
          }
        })
        .filter(word -> word.equals("sensitive"))
        .map(word -> new Tuple2<>(word, 1))
        .keyBy(0)
        .sum(1);

    wordsCounts.print();

    env.execute("Flink kafka stream");
  }
}

步骤三：运行程序

在bin目录下执行以下命令：

.\flink run SensitiveWordsDetect.java

程序将从Kafka的flink-topic中读取数据，并实时检测数据中是否包含敏感词汇。

以上就是如何在Windows环境下进行Flink的入门实践操作的完整攻略，希望对你有所帮助。