1.借助Docker学习大数据：Flink
2.flink教程-在IntelliJ IDEA 中玩转 checkstyle
3.Flink源码编译
4.深度解析Flink flatMap算子的自定义方法（附代码例子）
5.Flink第一个程序：流处理wordcount
借助Docker学习大数据：Flink
借助Docker学习大数据：Flink 在本篇博文中，我们探索如何利用WSL2与Docker环境搭建Flink集群，以便学习和理解大数据处理。首先，确保你的环境具备WSL2及Docker，以确保实验操作顺利进行。iOS objc源码 开始前，建议参考相关原理资料，确保理解Flink的基本概念与操作。一、Flink集群搭建
### 1.1 镜像下载 下载Flink镜像是集群搭建的第一步。通过Docker命令执行下载操作，确保镜像的可用性。1.2 集群搭建
使用Docker Compose方式搭建集群更为便捷。新建目录存放yml文件，配置docker-compose.yml文件内容，如示例所示。执行启动命令，集群便在WSL2环境下运行。 通过浏览器访问`localhost:`，可以查看集群状态。使用Docker Dashboard同样能获取集群信息。若需扩展集群，行政审批 源码可使用相应命令进行操作。二、Java编程 WordCount
在进行Java编程实现WordCount操作时，配置参数、编译Java代码并运行，输入若干单词，观察终端输出结果。此步骤展示了如何在本地环境下验证Flink集群的运行效果。三、打Jar包，提交集群
使用IDEA打包代码，生成Jar包。将此包上传至Flink集群，配置主类信息，提交任务。观察集群状态，确认任务正在执行。 相关参考资料用于进一步深入理解与实践。flink教程-在IntelliJ IDEA 中玩转 checkstyle
在使用 IntelliJ IDEA 开发 Flink 项目时，确保代码遵循特定规范是至关重要的一步，这能显著提升代码质量和团队协作效率。使用 Flink 的android源码下载 代理 Checkstyle 插件，可轻松实现代码自动检查，避免繁琐的手动调试过程。本文将提供详细步骤指南，帮助你快速上手。
首先，确保在 IntelliJ IDEA 中安装了 Checkstyle 插件。完成安装后，重启 IDE 以确保所有更改生效。
进入配置页面，找到 Checkstyle 相关设置。在 macOS 系统中，路径为 IntelliJ IDEA -> Preferences -> Other Settings -> Checkstyle。选择 Checkstyle 版本 8.，并确保将扫描范围设置为 'Only Java sources (including tests)'。
接着，添加配置文件。在 'Configuration File' 选项中，点击 + 添加配置。选择 Flink 安装目录下 tools/maven/checkstyle.xml 文件，并确保勾选 "Store relative to project location" 选项。点击下一步，添加属性 key:checkstyle.suppressions.file value: suppressions.xml，如何查看hadoop源码然后完成配置。回到配置页面，选择你刚刚添加的 Flink 配置。
将 Flink 配置应用于项目中。在 IDE 设置中，选择 Editor -> Code Style -> Java，将 Schema 设置为之前添加的 Flink 配置。点击 Apply 和 OK，以应用更改。这将自动调整项目的导入布局，以符合 Flink 对 Java 顶部导入的要求。
在项目开发过程中，检查style插件将自动提示不符合规范的代码。对于特定文件，当代码出现不符合 Checkstyle 的编码规则时，IDE 会提供相应的提示信息。此外，你还可以手动对文件进行 Checkstyle 检查，通过打开 Checkstyle 选项卡并选择已添加的 Flink 配置来执行检查。
检查过程直观高效，提供了三个主要操作选项：
1. 三角形按钮：用于检查当前打开的文件。
2. 方格按钮：用于检查特定的centos lnmp 源码安装模块。
3. 嵌套的方形按钮：用于全面检查整个项目。
点击三角按钮，系统将快速完成检查，并在具体位置给出错误或警告提示，便于快速定位和修正问题。
通过遵循上述步骤，你将能充分利用 IntelliJ IDEA 和 Flink 的 Checkstyle 插件，提高代码质量，优化开发流程。这一过程不仅限于 Flink，同样适用于其他 Java 项目，显著提升整体工作效率。
Flink源码编译
1. 下载Flink稳定版1..2，可以从官方下载链接获取，将源码同步至远程机器，使用Jetbrains Gateway打开。
2. 以Jetbrains Gateway打开源码，源码目录存放于远程机器，它会自动解析为Maven项目。
3. 注意事项：在flink-runtime-web/pom.xml文件中，需将部分内容替换，具体如下：
确保先安装npm，通过命令`yum install npm`。否则编译过程中可能会出现错误。
为了编译时内存充足，需要调整Maven设置，增加JDK可用内存。在命令行中，可以在/etc/profile中配置，或在Maven配置中指定更大的内存。
编译命令如下，对于Jetbrains Gateway，需在Run Configurations中新增配置，调整执行参数以执行mvn install或mvn clean。
编译完成后，每个模块目标文件夹会生成相应的文件。
4. 接下来进行运行。首先启动JobManager，查看flink-runtime下的StandaloneSessionClusterEntrypoint类，配置文件目录需指定，如`--configDir configpath`，并配置日志参数。
主类缺失时，需在IDEA的项目结构模块中给flink-runtime添加依赖，从flink-dist/target目录下添加jar包。
修改配置文件，将允许访问的IP设置为0.0.0.0，以便外部访问。然后映射web端口，启动JobManager后可通过外部IP访问。
运行TaskManager的参数与JobManager类似，启动后自动注册到JobManager，外部访问验证成功。
源码编译与启动完成后，其他机器无需重复编译，只需在相应环境中执行预编译的可执行文件，即可实现分布式环境的Flink使用。
深度解析Flink flatMap算子的自定义方法（附代码例子）
本文深入解读了Flink中flatMap算子的自定义方法，并提供了代码实例。在使用Flink的算子时，通常需要自定义，自定义时可以采用Lambda表达式或继承并重写函数类。
对于map、flatMap、reduce等操作，开发者可以实现MapFunction、FlatMapFunction、ReduceFunction等接口类。这些函数类拥有泛型参数，定义了输入或输出数据类型。要自定义函数，需要继承这些类并重写内部函数，例如FlatMapFunction接口由Flink的Function接口继承，且具备Serializable接口，用于确保在任务管理器之间进行序列化和反序列化。
在使用FlatMapFunction时，接口定义了两个泛型参数：T和O，分别对应输入和输出数据类型。自定义函数主要关注重写flatMap方法，该方法接受输入值value和Collector类out作为参数，负责处理输入数据并输出相应的结果。
本文提供了一个继承FlatMapFunction并实现flatMap的示例，用于对长度超过特定限制的字符串进行切词处理。
当处理逻辑简单时，使用Lambda表达式可能是更优的选择。Flink的Scala源码中提供三种定义flatMap的实现方式，每种方式在Lambda表达式的输入、输出类型和使用场景上有所不同。Lambda表达式可以简化代码编写，但需要注意类型匹配，以避免Intellij IDEA的类型检查提示。
本文还介绍了另一种实现方法——使用Intellij IDEA的类型检查和匹配功能，帮助开发者在代码编写过程中快速识别并修正类型不匹配的问题。
在某些情况下，Flink提供了更高级的Rich函数类，增加了Rich前缀的函数类在普通的函数类基础上增加了额外的功能，如RuntimeContext的访问，用于在分布式环境下进行更复杂的操作，如累加器的使用。
综上所述，Flink的自定义方法提供了丰富的功能，包括Lambda表达式、普通函数类和Rich函数类等。开发者可以根据实际需求选择合适的方法进行自定义，以实现高效的数据处理任务。
Flink第一个程序：流处理wordcount
在先前的文章中，我们主要处理了批量数据。
本章我们将介绍流处理数据的相关知识。
首先，在Java目录下创建一个名为StreamWordCount.java的文件。
接着，编写StreamWordCount程序。
然后，打开Linux服务器，这里我使用的是腾讯云服务器。
请注意：务必确保端口（如）已开放，否则IDEA将无法访问。请参考以下截图。
在Linux终端中输入以下命令：
注意：在Linux系统中，需要预先安装nc命令，安装命令如下：
在IDEA中，在Program arguments中输入参数，以"--"开头；由于我的Linux IP地址为...，因此输入如下：
在Linux终端中输入，手动输入单词，可以实时看到IDEA中的统计结果，如下图所示。
任务完成！
