Flink编程——基础环境搭建

基础环境搭建

准备环境搭建

我们先把电脑的准备环境给安装好，这样后面才能顺利的学习和时间

因为后面可能用到的有：Kafka、MySQL、ElasticSearch 等，另外像 Flink 编写程序还需要依赖Java，还有就是我们项目是用 Maven来管理依赖的，所以需要把这些环境搭建起来，如果可以的话也可以把Hadoop 的环境搭建起来，后面学习数据湖的时候要用。

源码环境搭建

源码环境是我们理解和阅读源代码的最有用的工具了，搭建好源码环境后我们可以对源代码进行调试和二次开发

克隆代码

Flink GitHub 仓库地址：https://github.com/apache/flink 但是GitHub 经常由于网络的一些问题不稳定，我们可以使用Gitee

git clone https://gitee.com/apache/flink.git

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我们可以切到对应的目录下，查看一下分支情况

编译

mvn clean install -DskipTests -Dfast -Pskip-webui-build -T 1C

• -DskipTests：跳过测试代码
• -Dfast：跳过 QA 的插件和 JavaDocs 的生成
• -Pskip-webui-build：跳过 WebUI 编译

fast 和 skip-webui-build 这两个 Maven profiles 对整体构建时间影响比较大，特别是在存储设备比较慢的机器上，因为对应的任务会读写很多小文件。

注意: maven 的 settings.xml 文件的 mirror 添加下面这个

<mirror>
  <id>nexus-aliyun</id>
  <mirrorOf>*,!jeecg,!jeecg-snapshots,!mapr-releases</mirrorOf>
  <name>Nexus aliyun</name>
  <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public</url>
</mirror>

<mirror>
  <id>mapr-public</id>
  <mirrorOf>mapr-releases</mirrorOf>
  <name>mapr-releases</name>
  <url>https://maven.aliyun.com/repository/mapr-public</url>
</mirror>

可以加速依赖包的下载

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导入IDEA

IDEA 作为目前我们最长使用的开发工具，我们可以使用IDEA 阅读和理解Flink 的源代码，导入项目之前我们先配置一下Maven，不然我们它默认的目录是在用户目录下，这样就会导致我们在编译时候下载的的依赖还有再下载一遍，所以我们这里配置一下我们的Maven

’

接下来开始导入，步骤参考如下

1. 启动 IntelliJ IDEA 并选择 New → Project from Existing Sources。
2. 选择已克隆的 Flink 存储库的根文件夹。
3. 选择 “Import project from external model”，然后选择 “Maven”。
4. 保留默认选项，然后依次单击 “Next”，直到到达 SDK 部分。
5. 如果未列出 SDK，请使用左上角的 “+” 号创建一个。选择 “JDK”，选择 JDK 主目录，然后单击 “OK”。选择最合适的 JDK 版本。注意：一个好的经验法则是选择与活动 Maven 配置文件匹配的 JDK 版本。
6. 单击 “Next” 继续，直到完成导入。
7. 右键单击已导入的 Flink 项目 → Maven → Generate Sources and Update Folders。请注意：这会将 Flink 库安装在本地 Maven 存储库中，默认情况下位于 “/home/$USER/.m2/repository/org/apache/flink/"。另外 mvn clean package -DskipTests 也可以创建 IDE 运行所需的文件，但无需安装库。
8. 编译项目（Build → Make Project）

我们选择我们的下载目录打开即可

或者这里你可以选择导入项目，然后根据提示一步步完成设置

‘

选择maven

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最后成功导入,这下我们可以在IDEA 中进行堆代码的调试和开发了

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集群环境搭建

Apache Flink 可以以多种方式在不同的环境中部署，抛开这种多样性而言，Flink 集群的基本构建方式和操作原则仍然是相同的。

一个 Flink 集群总是包含一个 JobManager以及一个或多个 TaskManager。JobManager 负责处理 Job提交、 Job 监控以及资源管理。Flink TaskManager 运行 worker 进程， 负责实际任务 Tasks的执行，而这些任务共同组成了一个 Flink Job。

本地模式安装

请按照以下几个步骤下载最新的稳定版本开始使用。

步骤 1：下载

为了运行Flink，需提前安装好 Java 11 或者 Java8。你可以通过以下命令来检查 Java 是否已经安装正确。

java -version

下载 release 1.18.0 并解压。

$ tar -xzf flink-1.18.0-bin-scala_2.12.tgz
$ cd flink-1.18.0-bin-scala_2.12

步骤 2：启动集群

Flink 附带了一个 bash 脚本，可以用于启动本地集群。

$ ./bin/start-cluster.sh
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host.
Starting taskexecutor daemon on host.

因为我这里在worker 文件里配置在本地启动了三个TaskManager 进程

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‘

步骤 3：提交作业（Job）

Flink 的 Releases 附带了许多的示例作业。你可以任意选择一个，快速部署到已运行的集群上。

$ ./bin/flink run examples/streaming/WordCount.jar
$ tail log/flink-*-taskexecutor-*.out
  (nymph,1)
  (in,3)
  (thy,1)
  (orisons,1)
  (be,4)
  (all,2)
  (my,1)
  (sins,1)
  (remember,1)
  (d,4)

另外，你可以通过 Flink 的 Web UI 来监视集群的状态和正在运行的作业，可以看到作业已经运行结束了

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上面的日志输出，你也可以在Flink 的 Web UI 上看，但是因为我们这里启动了三个TaskManager,但是我们的任务并行度是1 ，也就是只有某一个的TaskManager 日志可以看到

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下面就是 Web UI 上的日志

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步骤 4：停止集群

完成后，你可以快速停止集群和所有正在运行的组件。

$ ./bin/stop-cluster.sh

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总结

到这里我们的环境搭建就完成了主要包括

1. 准备环境搭建
2. 源码环境搭建
3. 集群环境搭建