0

实时计算 · 9月10日

快速构建第一个Flink工程

file

本文简述通过maven和gradle快速构建的Flink工程。建议安装好Flink以后构建自己的Flink项目,安装与示例运行请查看:Flink快速入门--安装与示例运行.

在安装好Flink以后,只要快速构建Flink工程,并完成相关代码开发,就可以轻松入手Flink。

构建工具

Flink项目可以使用不同的构建工具进行构建。为了能够快速入门,Flink 为以下构建工具提供了项目模版:

这些模版可以帮助你搭建项目结构并创建初始构建文件。

Maven

环境要求

唯一的要求是使用 Maven 3.0.4 (或更高版本)和安装 Java 8.x

创建项目

使用以下命令之一来 创建项目

使用Maven archetypes

 $ mvn archetype:generate                               \
      -DarchetypeGroupId=org.apache.flink              \
      -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java      \
      -DarchetypeVersion=1.9.0

运行quickstart脚本

 curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.9.0

file

下载完成后,查看项目目录结构:

tree quickstart/
quickstart/
├── pom.xml
└── src
    └── main
        ├── java
        │   └── org
        │       └── myorg
        │           └── quickstart
        │               ├── BatchJob.java
        │               └── StreamingJob.java
        └── resources
            └── log4j.properties

示例项目是一个 Maven project,它包含了两个类:StreamingJobBatchJob 分别是 DataStream and DataSet 程序的基础骨架程序。
main 方法是程序的入口,既可用于IDE测试/执行,也可用于部署。

我们建议你将 此项目导入IDE 来开发和测试它。
IntelliJ IDEA 支持 Maven 项目开箱即用。如果你使用的是 Eclipse,使用m2e 插件 可以
导入 Maven 项目
一些 Eclipse 捆绑包默认包含该插件,其他情况需要你手动安装。

请注意:对 Flink 来说,默认的 JVM 堆内存可能太小,你应当手动增加堆内存。
在 Eclipse 中,选择 Run Configurations -> Arguments 并在 VM Arguments 对应的输入框中写入:-Xmx800m
在 IntelliJ IDEA 中,推荐从菜单 Help | Edit Custom VM Options 来修改 JVM 选项。

构建项目

如果你想要 构建/打包你的项目,请在项目目录下运行 ‘mvn clean package’ 命令。命令执行后,你将 找到一个JAR文件,里面包含了你的应用程序,以及已作为依赖项添加到应用程序的连接器和库:target/-.jar

注意: 如果你使用其他类而不是 StreamingJob 作为应用程序的主类/入口,我们建议你相应地修改 pom.xml 文件中的 mainClass 配置。这样,Flink 可以从 JAR 文件运行应用程序,而无需另外指定主类。

Gradle

环境要求

唯一的要求是使用 Gradle 3.x (或更高版本) 和安装 Java 8.x

创建项目

使用以下命令之一来 创建项目

Gradle示例:

build.gradle

buildscript {
    repositories {
        jcenter() // this applies only to the Gradle 'Shadow' plugin
    }
    dependencies {
        classpath 'com.github.jengelman.gradle.plugins:shadow:2.0.4'
    }
}

plugins {
    id 'java'
    id 'application'
    // shadow plugin to produce fat JARs
    id 'com.github.johnrengelman.shadow' version '2.0.4'
}


// artifact properties
group = 'org.myorg.quickstart'
version = '0.1-SNAPSHOT'
mainClassName = 'org.myorg.quickstart.StreamingJob'
description = """Flink Quickstart Job"""

ext {
    javaVersion = '1.8'
    flinkVersion = '1.9.0'
    scalaBinaryVersion = '2.11'
    slf4jVersion = '1.7.7'
    log4jVersion = '1.2.17'
}


sourceCompatibility = javaVersion
targetCompatibility = javaVersion
tasks.withType(JavaCompile) {
    options.encoding = 'UTF-8'
}

applicationDefaultJvmArgs = ["-Dlog4j.configuration=log4j.properties"]

task wrapper(type: Wrapper) {
    gradleVersion = '3.1'
}

// declare where to find the dependencies of your project
repositories {
    mavenCentral()
    maven { url "https://repository.apache.org/content/repositories/snapshots/" }
}

// 注意:我们不能使用 "compileOnly" 或者 "shadow" 配置,这会使我们无法在 IDE 中或通过使用 "gradle run" 命令运行代码。
// 我们也不能从 shadowJar 中排除传递依赖(请查看 https://github.com/johnrengelman/shadow/issues/159)。
// -> 显式定义我们想要包含在 "flinkShadowJar" 配置中的类库!
configurations {
    flinkShadowJar // dependencies which go into the shadowJar

    // 总是排除这些依赖(也来自传递依赖),因为 Flink 会提供这些依赖。
    flinkShadowJar.exclude group: 'org.apache.flink', module: 'force-shading'
    flinkShadowJar.exclude group: 'com.google.code.findbugs', module: 'jsr305'
    flinkShadowJar.exclude group: 'org.slf4j'
    flinkShadowJar.exclude group: 'log4j'
}

// declare the dependencies for your production and test code
dependencies {
    // --------------------------------------------------------------
    // 编译时依赖不应该包含在 shadow jar 中,
    // 这些依赖会在 Flink 的 lib 目录中提供。
    // --------------------------------------------------------------
    compile "org.apache.flink:flink-java:${flinkVersion}"
    compile "org.apache.flink:flink-streaming-java_${scalaBinaryVersion}:${flinkVersion}"

    // --------------------------------------------------------------
    // 应该包含在 shadow jar 中的依赖,例如:连接器。
    // 它们必须在 flinkShadowJar 的配置中!
    // --------------------------------------------------------------
    //flinkShadowJar "org.apache.flink:flink-connector-kafka-0.11_${scalaBinaryVersion}:${flinkVersion}"

    compile "log4j:log4j:${log4jVersion}"
    compile "org.slf4j:slf4j-log4j12:${slf4jVersion}"

    // Add test dependencies here.
    // testCompile "junit:junit:4.12"
}

// make compileOnly dependencies available for tests:
sourceSets {
    main.compileClasspath += configurations.flinkShadowJar
    main.runtimeClasspath += configurations.flinkShadowJar

    test.compileClasspath += configurations.flinkShadowJar
    test.runtimeClasspath += configurations.flinkShadowJar

    javadoc.classpath += configurations.flinkShadowJar
}

run.classpath = sourceSets.main.runtimeClasspath

jar {
    manifest {
        attributes 'Built-By': System.getProperty('user.name'),
                'Build-Jdk': System.getProperty('java.version')
    }
}

shadowJar {
    configurations = [project.configurations.flinkShadowJar]
}

setting.gradle

rootProject.name = 'quickstart'

或者运行quickstart脚本

    bash -c "$(curl https://flink.apache.org/q/gradle-quickstart.sh)" -- 1.9.0 2.11

查看目录结构:

tree quickstart/
quickstart/
├── README
├── build.gradle
├── settings.gradle
└── src
    └── main
        ├── java
        │   └── org
        │       └── myorg
        │           └── quickstart
        │               ├── BatchJob.java
        │               └── StreamingJob.java
        └── resources
            └── log4j.properties

示例项目是一个 Gradle 项目,它包含了两个类:StreamingJobBatchJobDataStreamDataSet 程序的基础骨架程序。main 方法是程序的入口,即可用于IDE测试/执行,也可用于部署。

我们建议你将 此项目导入你的 IDE 来开发和测试它。IntelliJ IDEA 在安装 Gradle 插件后支持 Gradle 项目。Eclipse 则通过 Eclipse Buildship 插件支持 Gradle 项目(鉴于 shadow 插件对 Gradle 版本有要求,请确保在导入向导的最后一步指定 Gradle 版本 >= 3.0)。你也可以使用 Gradle’s IDE integration 从 Gradle 创建项目文件。

构建项目

如果你想要 构建/打包项目,请在项目目录下运行 ‘gradle clean shadowJar’ 命令。命令执行后,你将 找到一个 JAR 文件,里面包含了你的应用程序,以及已作为依赖项添加到应用程序的连接器和库:build/libs/--all.jar

注意: 如果你使用其他类而不是 StreamingJob 作为应用程序的主类/入口,我们建议你相应地修改 build.gradle 文件中的 mainClassName 配置。这样,Flink 可以从 JAR 文件运行应用程序,而无需另外指定主类。

未来,我们将分别介绍:Flink流处理应用程序,Flink批处理应用程序。

更多Flink原理知识:

穿梭时空的实时计算框架——Flink对时间的处理

大数据实时处理的王者-Flink

统一批处理流处理——Flink批流一体实现原理

更多实时计算,Flink,Kafka等相关技术博文,欢迎关注实时流式计算:

file

0阅读 37
0 条评论
关注数
0
文章数
25
目录
qrcode
关注微信服务号
实时接收新的回答提醒和评论通知