一、安装与配置

1、win10 + java1.8 + flink1.7.1本地安装。

flink可以运行在Linux、Mac OS、Windows上，安装包含单点模式、集群模式、flink on yarn模式、flink on k8s等模式，flink是基于jvm进行操作。这里我们选择Windows10 + java1.8 + flink1.7.1， 安装部署为本地模式。

官网下载地址 https://flink.apache/downloads.html

Flink开箱即用，使用默认的java环境，如果改变java的运行环境，可以手动设置 JAVA_HOME或者 conf/flink-conf.yaml中的配置项 env.java.home。下载完之后直接解压，然后进入解压完的flink目录，进入bin目录运行start-cluster.bat，然后打开http://localhost:8081/#/overview

可以看到，启动成功。同时有两个java.exe窗口出现，这是因为我们用的是集群启动模式。

2、linux服务器安装。

linux更简单一些，上传刚才下载的安装包 flink-1.7.1-bin-scala_2.12.tgz，解压缩

 tar zxf flink-1.7.1-bin-scala_2.12.tgz

然后在bin目录下启动：./start-cluster.sh，

默认端口还是8081，可以在 flink-conf.yaml 中修改，还是在浏览器中打开ip:8081。

二、运行测试代码

官方包里面自带了测试代码，我们启动最简单的一个demo ，记录输入数据流中单词出现的数量。首先保证flink程序已经启动，然后启动项目代码。

这里我们使用了9000端口，那么就从9000端口输入信息，再开一个shell端，输入nc -l 9000，然后随便输入几个单词数字，这个例子是统计5秒钟之内输入的单词数量，不过需要在日志里面查看输出结果。也就是一个这个测试，一共需要打开三个shell客户端，并且要先打开nc -l 9000这个端，不然启动wordcount程序会报错。

nc -l 9000
./bin/flink run examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --port 9000
tailf /usr/local/flink-1.7.1/log/flink-root-taskexecutor-1-gs-server-5830.out

org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException: Job failed. (JobID: a0d6c31995504e0f66af840f205967e2)
	at org.apache.flink.client.program.rest.RestClusterClient.submitJob(RestClusterClient.java:268)
	at org.apache.flink.client.program.ClusterClient.run(ClusterClient.java:487)
	at org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamContextEnvironment.execute(StreamContextEnvironment.java:66)
	at org.apache.flink.streaming.examples.socket.SocketWindowWordCount.main(SocketWindowWordCount.java:92)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
	at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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