flink java 示例

### Flink Java 示例代码及教程 #### Maven 依赖配置 为了在项目中使用 Apache Flink 和 Java 进行开发，需要先设置项目的 Maven 依赖。以下是创建基于 Flink 的 Java 应用程序所需的 POM 文件中的部分配置[^1]： ```xml <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-java --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-java</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.flink/flink-streaming-java_2.12 --> <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-streaming-java_2.12</artifactId> <version>${flink.version}</version> </dependency> <!-- Add other dependencies as needed --> </dependencies> ``` #### WordCount 实现案例 WordCount 是学习分布式计算框架的经典入门例子之一，在这里提供了一个简单的批处理版本的 WordCount 程序作为参考[^2]: ```java import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction; import org.apache.flink.api.java.DataSet; import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment; import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2; import org.apache.flink.util.Collector; public class BatchWordCount { public static void main(String[] args) throws Exception { final ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataSet<String> text = env.readTextFile("src/main/resources/input/word.txt"); DataSet<Tuple2<String, Integer>> counts = text.flatMap(new Tokenizer()) .groupBy(0) .sum(1); counts.writeAsCsv("output", "\n", " "); env.execute("Batch Word Count Example"); } public static final class Tokenizer implements FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>> { @Override public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) { String[] tokens = value.toLowerCase().split("\\W+"); for (String token : tokens) { if (token.length() > 0) { out.collect(new Tuple2<>(token, 1)); } } } } } ``` 此段代码展示了如何利用 `ExecutionEnvironment` 来定义执行环境，并通过调用 `readTextFile()` 方法加载文件内容形成数据集；接着应用自定义函数 `Tokenizer` 对每条记录做分割统计操作。 #### 使用Lambda表达式的改进版FlatMap方法 除了传统的匿名内部类形式外，还可以采用更简洁优雅的方式——即Java8引入的Lambda表达式来简化上述flatMap逻辑: ```java DataSet<Tuple2<String, Integer>> wordCounts = text.flatMap((String line, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) -> { Arrays.stream(line.split("\\W+")) .filter(word -> !word.isEmpty()) .forEach(word -> out.collect(Tuple2.of(word, 1))); }); ``` 这段代码实现了相同的功能但是更加紧凑易读。