flink开发脚本

### Apache Flink 开发示例 以下是基于 Apache Flink 的开发示例，涵盖了从环境初始化到数据流处理的核心流程。此示例展示了如何通过 Java 实现一个基本的数据流处理任务。 #### 初始化 Flink 环境 在任何 Flink 项目中，`StreamExecutionEnvironment` 是核心组件之一，用于管理作业的生命周期和资源分配[^3]。 ```java import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; public class FlinkExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建 StreamExecutionEnvironment final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 定义数据源 (此处假设为本地集合) env.fromElements(1, 2, 3, 4, 5).print(); // 启动作业 env.execute("Flink Example"); } } ``` 上述代码片段创建了一个简单的 Flink 流处理应用程序，读取一组整数并打印输出结果。 --- #### 集成 Kafka 数据源 为了实现更复杂的场景，例如从 Kafka 中消费消息，可以利用 Flink 提供的原生 Kafka 连接器[^2]。以下是一个完整的 Kafka 消费示例： ```java import org.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema; 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 java.util.Properties; public class KafkaFlinkIntegration { public static void main(String[] args) throws Exception { // 初始化执行环境 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 设置 Kafka 属性 Properties properties = new Properties(); properties.setProperty("bootstrap.servers", "localhost:9092"); properties.setProperty("group.id", "test"); // 创建 Kafka Consumer FlinkKafkaConsumer<String> kafkaConsumer = new FlinkKafkaConsumer<>( "input_topic", new SimpleStringSchema(), properties); // 添加数据源 DataStream<String> stream = env.addSource(kafkaConsumer); // 处理逻辑（简单打印） stream.print(); // 执行作业 env.execute("Kafka-Flink Integration"); } } ``` 在此示例中，程序会连接到指定的 Kafka 主题 `input_topic` 并实时消费消息。 --- #### 配置 Prometheus 监控 对于生产级别的应用，监控是非常重要的部分。可以通过集成 Prometheus 来收集 Flink 作业的指标数据。 ```java import org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporter; import org.apache.flink.runtime.state.filesystem.FsStateBackend; import org.apache.flink.streaming.api.CheckpointingMode; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; public class FlinkWithPrometheus { public static void main(String[] args) throws Exception { // 初始化执行环境 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 启用 Checkpoint 功能 env.enableCheckpointing(5000); // 每隔 5 秒钟触发一次 checkpoint env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE); env.setStateBackend(new FsStateBackend("file:///path/to/checkpoints")); // 注册 Prometheus Reporter PrometheusReporter prometheusReporter = new PrometheusReporter(env.getConfig()); prometheusReporter.open(null); // 示例数据流操作 env.fromElements("hello", "world").print(); // 执行作业 env.execute("Flink with Prometheus Monitoring"); } } ``` 这段代码不仅实现了基础的数据流处理功能，还集成了 Prometheus 报告器以提供详细的性能指标。 --- #### 支持无界与有界数据流 Flink 的设计允许其同时支持无界数据流（如实时日志分析）和有界数据流（如批量文件处理）。这种灵活性使得开发者能够轻松切换不同的应用场景[^4]。 ```java // 无界数据流示例：持续接收来自外部系统的事件 DataStream<String> unboundedStream = env.socketTextStream("localhost", 9999); unboundedStream.print(); // 输出每条收到的消息 // 有界数据流示例：一次性加载固定大小的数据集 env.readTextFile("/path/to/input/file.txt").print(); ``` 以上两段代码分别演示了无界和有界的典型用法。 ---