2.6 入门案例

如前所述，Flink的任务可以运行在各种模式下，每种模式都有不同的应用场景，那么接下来开始学习Flink编程，主要包括批量数据处理和实时数据处理。图2-3所示为对Flink编程进行的分类。

2.6.1 实时处理程序实现

编写Flink代码统计Socket中接收到的每个单词出现的次数。这里使用IntelliJ IDEA开发工具，在其中创建Maven的Java工程，然后在工程的pom.xml中添加jar包的坐标依赖。

（1）创建Maven工程，导入jar包

（2）编写Flink代码统计Socket中的单词数量

接收Socket单词数据，然后对数据进行统计。代码如下。

（3）打包上传到服务器

将程序打包后上传到node01服务器，然后在各种模式下运行程序。

（4）standalone模式下运行程序

在node01上执行以下命令启动Flink集群。

启动node01的Socket服务。

将打包好的jar包上传到node01服务器的/kkb路径下，才能提交任务。注意，打包前需要在pom.xml中添加打包插件，且集群已有代码需要将“scope”设置为“provided”。在pom.xml中将关于Flink的jar包“scope”设置为“provided”，如图2-4所示。

jar-with-dependencies的jar包上传到/kkb路径后，需要的jar包如图2-5所示。

在node01上执行以下命令提交任务。

查看运行结果。

运行结果中有很多文件，选择查看有内容的文件即可，如图2-6所示。

结果保存在以“.out”结尾的文件中，哪个文件中有数据就查看哪个文件。

2.6.2 离线批量处理程序实现

本节完成count.txt文件的处理，实现单词计数。