1、环境准备
文档：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/
仓库：https://github.com/apache/flink
下载：https://flink.apache.org/zh/downloads/
下载指定版本：https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.17.1/
ETL：用来描述将数据从来源端经过抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）至目的端的过程。
注意：现在的flink没有bat执行文件，需要自己创建，而网上复制的 bat 文件大都有问题，最好在 Linux 系统跑！！
我下载的是 flink-1.17.1
> java -version
java version "1.8.0_201"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_201-b09)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.201-b09, mixed mode)
java8, jdk-1.8.0_181
start-cluster.bat 文件
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:: distributed with this work for additional information
:: regarding copyright ownership. The ASF licenses this file
:: to you under the Apache License, Version 2.0 (the
:: "License"); you may not use this file except in compliance
:: with the License. You may obtain a copy of the License at
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:: http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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:: Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
:: distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
:: WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
:: See the License for the specific language governing permissions and
:: limitations under the License.
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@echo off
setlocal EnableDelayedExpansion
SET bin=%~dp0
SET FLINK_HOME=%bin%..
SET FLINK_LIB_DIR=%FLINK_HOME%lib
SET FLINK_PLUGINS_DIR=%FLINK_HOME%plugins
SET FLINK_CONF_DIR=%FLINK_HOME%conf
SET FLINK_LOG_DIR=%FLINK_HOME%log
SET JVM_ARGS=-Xms1024m -Xmx1024m
SET FLINK_CLASSPATH=%FLINK_LIB_DIR%*
SET logname_jm=flink-%username%-jobmanager.log
SET logname_tm=flink-%username%-taskmanager.log
SET log_jm=%FLINK_LOG_DIR%%logname_jm%
SET log_tm=%FLINK_LOG_DIR%%logname_tm%
SET outname_jm=flink-%username%-jobmanager.out
SET outname_tm=flink-%username%-taskmanager.out
SET out_jm=%FLINK_LOG_DIR%%outname_jm%
SET out_tm=%FLINK_LOG_DIR%%outname_tm%
SET log_setting_jm=-Dlog.file="%log_jm%" -Dlogback.configurationFile=file:"%FLINK_CONF_DIR%/logback.xml" -Dlog4j.configuration=file:"%FLINK_CONF_DIR%/log4j.properties"
SET log_setting_tm=-Dlog.file="%log_tm%" -Dlogback.configurationFile=file:"%FLINK_CONF_DIR%/logback.xml" -Dlog4j.configuration=file:"%FLINK_CONF_DIR%/log4j.properties"
:: Log rotation (quick and dirty)
CD "%FLINK_LOG_DIR%"
for /l %%x in (5, -1, 1) do (
SET /A y = %%x+1
RENAME "%logname_jm%.%%x" "%logname_jm%.!y!" 2> nul
RENAME "%logname_tm%.%%x" "%logname_tm%.!y!" 2> nul
RENAME "%outname_jm%.%%x" "%outname_jm%.!y!" 2> nul
RENAME "%outname_tm%.%%x" "%outname_tm%.!y!" 2> nul
)
RENAME "%logname_jm%" "%logname_jm%.0" 2> nul
RENAME "%logname_tm%" "%logname_tm%.0" 2> nul
RENAME "%outname_jm%" "%outname_jm%.0" 2> nul
RENAME "%outname_tm%" "%outname_tm%.0" 2> nul
DEL "%logname_jm%.6" 2> nul
DEL "%logname_tm%.6" 2> nul
DEL "%outname_jm%.6" 2> nul
DEL "%outname_tm%.6" 2> nul
for %%X in (java.exe) do (set FOUND=%%~$PATH:X)
if not defined FOUND (
echo java.exe was not found in PATH variable
goto :eof
)
echo Starting a local cluster with one JobManager process and one TaskManager process.
echo You can terminate the processes via CTRL-C in the spawned shell windows.
echo Web interface by default on http://localhost:8081/.
start /b java %JVM_ARGS% %log_setting_jm% -cp "%FLINK_CLASSPATH%"; org.apache.flink.runtime.entrypoint.StandaloneSessionClusterEntrypoint --configDir "%FLINK_CONF_DIR%" > "%out_jm%" 2>&1
start /b java %JVM_ARGS% %log_setting_tm% -cp "%FLINK_CLASSPATH%"; org.apache.flink.runtime.taskexecutor.TaskManagerRunner --configDir "%FLINK_CONF_DIR%" > "%out_tm%" 2>&1
endlocal
flink.bat文件
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@echo off
setlocal
SET bin=%~dp0
SET FLINK_HOME=%bin%..
SET FLINK_LIB_DIR=%FLINK_HOME%lib
SET FLINK_PLUGINS_DIR=%FLINK_HOME%plugins
SET JVM_ARGS=-Xmx512m
SET FLINK_JM_CLASSPATH=%FLINK_LIB_DIR%*
java %JVM_ARGS% -cp "%FLINK_JM_CLASSPATH%"; org.apache.flink.client.cli.CliFrontend %*
endlocal
查看信息
> flink.bat -h
./flink ACTION> [OPTIONS] [ARGUMENTS]
The following actions are available:
Action "run" compiles and runs a program.
......
2、WordCount 示例
安装 IntelliJ 编辑器，IntelliJ IDEA 2023.3.2
并安装 maven
2.1、DatStream API 实现批处理
创建项目 New Project --> Maven Archetype
Catalog参数是Archetype的存储的地方，可以理解为大致的分类，此处我选择Maven Central，点击后面的Manage catalogs可以知道Maven Central是要从线上下载，因此需要等一会。
Archetype参数是Maven Project Template，可以帮你快速初始化项目结构，等到catalog下载好之后，在这里输入 flink 来检索，然后选择org.apache.flink:flink-quickstart-java。
Version为模板的版本号，它同时也是 flink 包的版本号。
然后点击Create创建之。
我们发现pom.xml文件里面已经添加好了很多依赖，这就是使用 Maven 模板的好处。
除此之外，我们还可以使用 mvn命令来开始创建 flink应用，参考地址，
mvn archetype:generate -DarchetypeGroupId=org.apache.flink -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java -DarchetypeVersion=1.17.1
可以发现，跟我们在 IntelliJ 中创建的参数是一样的。
它默认提供的DEMO是流式的执行环境，即 Streaming。
注意，从Flink 1.12开始，官方推荐直接使用 DataStream API 来处理流和批，然后在提交任务时通过将执行模式设置为 BATCH 来进行批处理。比如bin/flink run -Dexecution.runtime-mode=BATCH WordCount.jar，这样的好处是官方只需要维护一套 API 即可。
所以，我们可以在官方给的DEMO中来实现对 txt 内容的处理。
在项目根目录下创建文件input/wordcount.txt
hello flink
hello java
hello scala
编辑DataStreamJob这个类
package org.example;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamS服务器托管网ource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
/**
* Skeleton for a Flink DataStream Job.
*
* For a tutorial how to write a Flink application, check the
* tutorials and examples on the Flink Website.
*
*
To package your application into a JAR file for execution, run
* 'mvn clean package' on the command line.
*
*
If you change the name of the main class (with the public static void main(String[] args))
* method, change the respective entry in the POM.xml file (simply search for 'mainClass').
*/
public class DataStreamJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 使用 DataStream API
// 创建执行环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 读取数据
// 相对路径相对的是工程跟路径
// D:devjava-intellijword_count_5inputwordcount.txt
// /mnt/d/dev/java-intellij/word_count_5/input/wordcount.txt
DataStreamSourceString> stringDataStreamSource = env.readTextFile("D:devjava-intellijword_count_5inputwordcount.txt");
// 按行切分，转换成元组(word, 1)
// 如果参数是接口，可以直接使用匿名类的对象，即直接实例化此接口 new InterfaceA() {}
// alt+enter 实现接口方法
SingleOutputStreamOperatorTuple2String, Integer>> wordAndOne = stringDataStreamSource.flatMap(new FlatMapFunctionString, Tuple2String, Integer>>() {
@Override
public void flatMap(String s, CollectorTuple2String, Integer>> collector) throws Exception {
String[] words = s.split(" ");
for (String word : words) {
//转换为 (word, 1)
Tuple2String, Integer> stringIntegerTuple2 = Tuple2.of(word, 1);
// 使用collector向下游发送数据
collector.collect(stringIntegerTuple2);
}
}
});
// 按照单词分组
wordAndOne.keyBy(new KeySelectorTuple2String, Integer>, String>() {
@Override
public String getKey(Tuple2String, Integer> stringIntegerTuple2) throws Exception {
return stringIntegerTuple2.f0;// 按照二元组的第一个位置聚合
}
})
.sum(1) // 按照二元组的第二个位置求和
.print(); // 输出
env.execute();
}
}
注意，wordcount.txt的路径要正确，第一个是在编辑器中运行此程序的时候要能找到这个文件；第二个是在打成 jar 包的时候，此txt文件是不会包含在内的，那么发送到flink服务器去运行的时候怎么去找到这个文件呢，我的flink也是在windows本地启动的，所以我这里填绝对路径就没问题。
此时点击main方法运行会报错，提示类找不到，我们来到 pom.xml 中，就会发现
dependency>
groupId>org.apache.flink/groupId>
artifactId>flink-streaming-java/artifactId>
version>${flink.version}/version>
scope>provided/scope>
/dependency>
dependency>
groupId>org.apache.flink/groupId>
artifactId>flink-clients/artifactId>
version>${flink.version}/version>
scope>provided/scope>
/dependency>
其中provided的意思是，在编译和运行的时候并不会将此依赖编译进去，自然在运行的时候是找不到此依赖的。那么为什么要这么做呢，这是因为在某些情况下，此项目B会被打包成 jar 然后被程序A加载进去使用的，如果程序A中已经包含了这些依赖，那么在项目B打包的时候就没必要再把这些依赖编译进去了，这样的 jar 包会小很多，而flink就是这样的使用场景。
那么问题来了，本地该如何运行呢？
Run -> Edit Configurations，在 Build and run右边点击Modify options，勾选中Add dependencies with 'provided' scope to classpath，点击 Apply
注意，这里 Application 下面的类必须是执行了一次之后才有的。
再来运行 main方法，可以找到打印信息
3> (hello,1)
1> (scala,1)
3> (hello,2)
3> (hello,3)
7> (flink,1)
2> (java,1)
注意看，每一行输出前面都有个编号，可以理解为这是线程编号。并且这里输出了6行，顺序是乱的，是并行处理的，而且统计的结果是逐渐在变化，可见，虽然每个单词都由不同的线程在处理，但是聚合的结果却是正确的，这就是有状态的意思（stateFul），它内部已经维护好了这个结果。
说明程序运行正常，但是乱七八糟的打印太多，于是修改pom.xml删除以下依赖
dependency>
groupId>org.apache.logging.log4j/groupId>
artifactId>log4j-slf4j-impl/artifactId>
version>${log4j.version}/version>
scope>runtime/scope>
/dependency>
dependency>
groupId>org.apache.logging.log4j/groupId>
artifactId>log4j-api/artifactId>
version>${log4j.version}/version>
scope>runtime/scope>
/dependency>
dependency>
groupId>org.apache.logging.log4j/groupId>
artifactId>log4j-core/artifactId>
version>${log4j.version}/version>
scope>runtime/scope>
/dependency>
在修改了pom.xml文件，或者修改了代码，或者有些class提示找不到了，我们都需要刷新一下maven。可以右键pom.xml --> Maven --> Reload Project；或者点开编辑器右边的 maven 按钮，点击刷新按钮。
最终运行结果如下
其实，这是以流的方式在处理 txt 文件内容，因为我们并没有设置-Dexecution.runtime-mode=BATCH参数。
2.2、DataSet API 实现批处理
为了对比批处理和流处理的效果，再写一个 DataSet API 的例子。
package org.example;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.api.java.operators.DataSource;
import org.apache.flink.api.java.operators.FlatMapOperator;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class DataSetBatchJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 使用 DataSet API 方式实现的批处理
// 创建执行环境
ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 读取数据
// 相对路径相对的是工程跟路径
// /mnt/d/dev/java-intellij/word_count_5/input/wordcount.txt
DataSourceString> dataSource = env.readTextFile("D:devjava-intellijword_count_5inputwordcount.txt");
// 按行切分，转换成元组(word, 1)
// 如果参数是接口，可以直接使用匿名类的对象，即直接实例化此接口 new InterfaceA() {}
// alt+enter 实现接口方法
FlatMapOperatorString, Tuple2String, Integer>> wordAndOne = dataSource.flatMap(new FlatMapFunctionString, Tuple2String, Integer>>() {
@Override
public void flatMap(String s, CollectorTuple2String, Integer>> collector) throws Exception {
String[] words = s.split(" ");
for (String word : words) {
//转换为 (word, 1)
Tuple2String, Integer> stringIntegerTuple2 = Tuple2.of(word, 1);
// 使用collector向下游发送数据
collector.collect(stringIntegerTuple2);
}
}
});
// 按照单词分组
wordAndOne
.groupBy(0)// 按照二元组的第一个位置聚合
.sum(1)// 按照二元组的第二个位置求和
.print();// 输出
}
}
成功执行后的打印结果
批处理是所有的记录执行完之后打印最终结果的。
2.3、处理无界数据流
使用 socket 连接来模拟无界的数据流。
写法跟DataStreamJob一模一样，就是数据源改一下。
package org.example;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class DataStreamSocketJob {
public static void main(String[] args) throws Exception {
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
DataStreamSourceString> stringDataStreamSource = env.socketTextStream("127.0.0.1", 7777);
SingleOutputStreamOperatorTuple2String, Integer>> tuple2SingleOutputStreamOperator = stringDataStreamSource.flatMap(new FlatMapFunctionString, Tuple2String, Integer>>() {
@Override
public void flatMap(String s, CollectorTuple2String, Integer>> collector) throws Exception {
String[] words = s.split(" ");
for (String word : words) {
Tuple2String, Integer> stringIntegerTuple2 = Tuple2.of(word, 1);
collector.collect(stringIntegerTuple2);
}
}
});
tuple2SingleOutputStreamOperator.keyBy(new KeySelectorTuple2String, Integer>, String>() {
@Override
public String getKey(Tuple2String, Integer> stringIntegerTuple2) throws Exception {
return stringIntegerTuple2.f0;
}
}).sum(1).print();
env.execute();
}
}
在 WSL 启动一个TCP监听服务 nc -l 7777
执行 main 方法。
然后在 nc 这边输入
hello boy
hello girl
hello flink
我们能看到编辑器有输出
2.4、有界数据和无界数据
结合 2.1，2.2，2.3 的内容，可以发现，
对于有界数据（一般指日志文件），既可以使用 DataSet API批处理，也可以使用DataStream API配合参数-Dexecution.runtime-mode=BATCH来批处理，还可以使用DataStream API不带参数来流处理。
对于无界数据，我们使用DataStream API来流处理。
3、使用Maven打包成 jar
打开 maven, lifecycle ，先 clean ，再 package
打包结果在 target 目录，其中带 origin 的包是不包含任何依赖的，因此不够通用，包也很小；另外一个包是按照pom.xml来打包的。
为什么两个都是 7KB，那是因为在 pom.xml 中定义了provided
4、提交任务
启动 flink
> start-cluster.bat
Starting a local cluster with one JobManager process and one TaskManager process.
You can terminate the processes via CTRL-C in the spawned shell windows.
Web interface by default on http://localhost:8081/.
访问：http://localhost:8081/
关闭cmd窗口就可以停止flink
为什么Available Task Slots都是 0 呢？Task Man服务器托管网agers 为空？
使用自带的example测试
> flink.bat run D:devphpmagooktrunkserverflink-1.17.1examplesbatchWordCount.jar
Executing WordCount example with default input data set.
Use --input to specify file input.
Printing result to stdout. Use --output to specify output path.
Job has been submitted with JobID 241dfa34420ee6e8beb68a86997cd9f1
也可以来到 web 上面手动提交。
任务都会超时报错：NoResourceAvailableException: Could not acquire the minimum required resources
事实证明 TaskManager 启动失败了，也可能是我复制过来的 bat 文件有问题。为什么 Flink 官方不再提供 bat 文件呢？
5、在 WSL 安装 java-1.8.0
看来只能换到 Linux 系统啦。
下载 java-1.8.0_202
https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase8-archive-downloads.html#license-lightbox
开始安装
> mkdir /usr/lib/jdk
> tar -zxf jdk-8u202-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jdk
> vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk/jdk1.8.0_202
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
> source /etc/profile
> java -version
java version "1.8.0_202"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_202-b08)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.202-b08, mixed mode)
运行 Flink
> cd /mnt/d/dev/php/magook/trunk/server/flink-1.17.1
> bin/start-cluster.sh
Starting cluster.
Starting standalonesession daemon on host windows10-jack.
Starting taskexecutor daemon on host windows10-jack.
访问：http://localhost:8081/
JobManager 将任务分配到 TaskManager 去执行。
TaskManager：执行数据流的task，一个task通过设置并行度，可能会有多个subtask。 每个TaskManager都是作为一个独立的JVM进程运行的。他主要负责在独立的线程执行的operator。其中能执行多少个operator取决于每个taskManager指定的slots数量（默认一个 TaskManager 设置了一个 slot）。Task slot是Flink中最小的资源单位。假如一个taskManager有3个slot，他就会给每个slot分配1/3的内存资源，目前slot不会对cpu进行隔离。同一个taskManager中的slot会共享网络资源和心跳信息。
5.1、命令行提交任务
使用自带的example测试
> bin/flink run /mnt/d/dev/php/magook/trunk/server/flink-1.17.1/examples/batch/WordCount.jar
Executing WordCount example with default input data set.
Use --input to specify file input.
Printing result to stdout. Use --output to specify output path.
Job has been submitted with JobID 1999ddc8ad4d3ba97eb0e07e76692705
Program execution finished
Job with JobID 1999ddc8ad4d3ba97eb0e07e76692705 has finished.
Job Runtime: 1463 ms
Accumulator Results:
- 6687ca7bfce1aae232b5c6988b84ee8e (java.util.ArrayList) [170 elements]
(a,5)
(action,1)
(after,1)
(against,1)
(all,2)
(and,12)
(arms,1)
(arrows,1)
(awry,1)
(ay,1)
(bare,1)
(be,4)
.
.
.
可见 flink 是启动成功的。
我们现在有了三个类
DataSetBatchJob
DataStreamJob
DataStreamSocketJob
接下来我们要修改一下，将txt文件地址改成/mnt/d/dev/java-intellij/word_count_5/input/wordcount.txt，重新打包。
如果在 pom.xml 中没有指定 mainClass ，或者设置的 mainClass 并不是你要执行的，那么在提交任务的时候就要指定 entryCLass，比如 -c org.example.DataSetBatchJob
> bin/flink run -c org.example.DataSetBatchJob /mnt/d/dev/java-intellij/word_count_5/target/word_count_5-1.0-SNAPSHOT.jar
Job has been submitted with JobID f6b25200fdba6be70dbd595adf57372e
Program execution finished
Job with JobID f6b25200fdba6be70dbd595adf57372e has finished.
Job Runtime: 1380 ms
Accumulator Results:
- 79e0e4dadaeee895df041c1ff01385f8 (java.util.ArrayList) [4 elements]
(flink,1)
(hello,3)
(java,1)
(scala,1)
命令是阻塞状态，直到任务被执行完毕，可以加上参数 -d 或 --detached，命令立即返回，但是打印信息要去 webUI 查看。
5.2、webUI 上提交任务
还是选择这个 jar 包
可见 entryClass 默认就是 pom.xml 中的设置，当然你还以修改这个参数，此处我们改为DataSetBatchJob，然后点击submit。报错
重点是下面这句
Caused by: org.apache.flink.api.common.InvalidProgramException: Job was submitted in detached mode.
Results of job execution, such as accumulators, runtime, etc. are not available. Please make sure
your program doesn't call an eager execution function [collect, print, printToErr, count].
detached 模式：分离的，指的是通过客户端、Java API 或 Restful 等方式提交的任务，是不会等待作业运行结束的。如果代码中带有collect, print, printToErr, count 操作，对于DataSet API，会直接报错，如上；对于DataStream API，是可以运行的，需要去 webUI 中查看打印信息。
blocking 模式：同步阻塞的，指的是提交作业的时候，会等待作业被执行完，返回结果，打印结果，我们可以通过关闭终端或 Ctrl + C 的方式直接关闭正在运行的 flink 作业，比如我们在命令行执行 bin/flink run ...。当然，也可以在命令行下通过指定 --detached 来使用 detached 模式提交，这样命令行是看不到打印结果的。
bin/flink -h
我们来提交DataStreamJob这个类试试。还是这个包，因此不用重新上传，只需要修改一下 entryClass 然后点 submit 即可。
这次居然没有报错，那么它打印的信息在哪里呢？
任务是已经FINISHED，我们点开任务详情。
实际上，这一个 Job 包含了三个计算任务，而每个计算任务又可能分配到不同的 TaskManager 上运行（显然此处我们只有一个 TaskManager），所以你并不知道 Print 操作是在哪个 TaskManager 执行的。
显然第三个任务包含了Stdout，点它。
在 Stdout中就能看到打印的信息，
另外，在 Log List中也能找到打印的信息。找到.out结尾的日志文件，比如我的flink-Ubuntu-taskexecutor-1-windows10-jack.out。
很明显这是流式处理。
接下来我们提交一个无界数据流的任务，也就是DataStreamSocketJob这个类，注意 nc 服务要启动。在 nc 上依次输入
hi girl
hi boy
hi lady
查看日志文件
这种任务会一直处于RUNNING状态，可以点击Cancel Job将其结束，但是 nc 也会被结束。
所以，使用 webUI 来提交任务还是挺局限的，首先它是detached，其次还不能设置命令参数。
重启 flink ，清除任务记录
> bin/stop-cluster.sh
> bin/start-cluster.sh
依次执行以下命令
> bin/flink run -c org.example.DataSetBatchJob /mnt/d/dev/java-intellij/word_count_5/target/word_count_5-1.0-SNAPSHOT.jar
> bin/flink run -c org.example.DataStreamJob /mnt/d/dev/java-intellij/word_count_5/target/word_count_5-1.0-SNAPSHOT.jar
> bin/flink run -c org.example.DataStreamJob -Dexecution.runtime-mode=BATCH /mnt/d/dev/java-intellij/word_count_5/target/word_count_5-1.0-SNAPSHOT.jar
从 Job Name 这一栏看，-Dexecution.runtime-mode=BATCH是生效的。但是这里还有一个问题，如何指定 Job Name 呢？我们来查看 Flink 的开发配置：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/docs/deployment/config/
使用参数 -Dpipeline.name='test_DataStream_api_jar' 来设置 Job Name。
bin/flink run -c org.example.DataStreamJob -Dpipeline.name='test_DataStream_api_jar' /mnt/d/dev/java-intellij/word_count_5/target/word_count_5-1.0-SNAPSHOT.jar
flink run 命令其实也是投递到webui那个接口，因此可以指定IP和端口，比如-m hadoop002:8081
6、运行与部署
部署模式：会话模式（session mode），应用模式（application mode），单作业模式（per-job mode）。
运行模式，standalone模式，k8s模式，yarn模式。
我们在上面启动的就是 standalone 模式，这种模式不会动态的伸缩计算节点，也就是 TaskManager 在集群启动的时候就要指定好，不能自适应增减节点。因此官方将flink和Yarn做了集成，使用 yarn-session.sh 命令就能以Yarn的方式来运行flink，这样Yarn就会根据任务的数量来动态增减TaskManager的数量。
Yarn是Hadoop的组件，因此需要先部署Hadoop环境和HDFS并运行之。
7、Flink API 简介
Flink将数据处理接口抽象成四层：
- 1、SQL API：SQL语言的学习成本低，能够让数据分析人员和开发人员快速上手，帮助其更加专注业务本身而不受限于复杂的编程接口，可以通过SQL API完成对批计算和流计算的处理；
- 2、Table API：将内存中 DataStream 和 DataSet 在原有的基础上增加Schema信息，将数据类型统一抽象成表结构，然后通过Table API提供的接口处理对应的数据集；
- 3、DataStream/DataSet API：主要面向具有开发经验的用户，用户可以根据API处理无界流数据和批量数据；
- 4、Stateful Stream Processing：是Flink中最底层的开发接口，可以使用接口中操作状态、时间等底层数据，可以实现非常复杂的流式计算逻辑。
我们上面的例子就是第三层的API，显然第一层的 SQL API 是抽象程度最高的，也是兼容性最好的，使用最简单的。
越往下越接近底层，使用的时候需要注意的东西就越多，越麻烦。
服务器托管，北京服务器托管，服务器租用 http://www.fwqtg.net
了解题意 在一个8×8的棋盘上放置8个皇后，使得任何两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上。问有多少种方法可以放置这8个皇后？ 解决这个问题的目标是找到所有符合要求的皇后摆放方式，通常使用回溯算法来求解。回溯算法会尝试所有可能的摆放方式，一旦发现某个摆放…
