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快速构建第一个Flink工程

2019年09月10日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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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

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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：streamingjob 和 batchjob 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 可以
。
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：streamingjob 和 batchjob 是 datastream 和 dataset 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。

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