本文簡述經過maven和gradle快速構建的Flink工程。建議安裝好Flink之後構建本身的Flink項目,安裝與示例運行請查看:Flink快速入門--安裝與示例運行.html
在安裝好Flink之後,只要快速構建Flink工程,並完成相關代碼開發,就能夠輕鬆入手Flink。java
Flink項目可使用不一樣的構建工具進行構建。爲了可以快速入門,Flink 爲如下構建工具提供了項目模版:git
這些模版能夠幫助你搭建項目結構並建立初始構建文件。github
惟一的要求是使用 Maven 3.0.4 (或更高版本)和安裝 Java 8.x。apache
使用如下命令之一來 建立項目:api
使用Maven archetypesbash
$ mvn archetype:generate \
-DarchetypeGroupId=org.apache.flink \
-DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \
-DarchetypeVersion=1.9.0複製代碼
運行quickstart腳本app
curl https://flink.apache.org/q/quickstart.sh | bash -s 1.9.0複製代碼
下載完成後,查看項目目錄結構:框架
tree quickstart/
quickstart/
├── pom.xml
└── src
└── main
├── java
│ └── org
│ └── myorg
│ └── quickstart
│ ├── BatchJob.java
│ └── StreamingJob.java
└── resources
└── log4j.properties複製代碼
示例項目是一個 Maven project,它包含了兩個類:StreamingJob 和 BatchJob 分別是 DataStream and DataSet 程序的基礎骨架程序。main 方法是程序的入口,既可用於IDE測試/執行,也可用於部署。eclipse
咱們建議你將 此項目導入IDE 來開發和測試它。IntelliJ IDEA 支持 Maven 項目開箱即用。若是你使用的是 Eclipse,使用m2e 插件 能夠導入 Maven 項目。一些 Eclipse 捆綁包默認包含該插件,其餘狀況須要你手動安裝。
請注意:對 Flink 來講,默認的 JVM 堆內存可能過小,你應當手動增長堆內存。在 Eclipse 中,選擇 Run Configurations -> Arguments
並在 VM Arguments
對應的輸入框中寫入:-Xmx800m
。在 IntelliJ IDEA 中,推薦從菜單 Help | Edit Custom VM Options
來修改 JVM 選項。
若是你想要 構建/打包你的項目,請在項目目錄下運行 ‘mvn clean package
’ 命令。命令執行後,你將 找到一個JAR文件,裏面包含了你的應用程序,以及已做爲依賴項添加到應用程序的鏈接器和庫:target/-.jar
。
注意: 若是你使用其餘類而不是 StreamingJob 做爲應用程序的主類/入口,咱們建議你相應地修改 pom.xml
文件中的 mainClass
配置。這樣,Flink 能夠從 JAR 文件運行應用程序,而無需另外指定主類。
惟一的要求是使用 Gradle 3.x (或更高版本) 和安裝 Java 8.x 。
使用如下命令之一來 建立項目:
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:咱們不能使用 "compileOnly" 或者 "shadow" 配置,這會使咱們沒法在 IDE 中或經過使用 "gradle run" 命令運行代碼。
// 咱們也不能從 shadowJar 中排除傳遞依賴(請查看 https://github.com/johnrengelman/shadow/issues/159)。
// -> 顯式定義咱們想要包含在 "flinkShadowJar" 配置中的類庫!
configurations {
flinkShadowJar // dependencies which go into the shadowJar
// 老是排除這些依賴(也來自傳遞依賴),由於 Flink 會提供這些依賴。
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 {
// --------------------------------------------------------------
// 編譯時依賴不該該包含在 shadow jar 中,
// 這些依賴會在 Flink 的 lib 目錄中提供。
// --------------------------------------------------------------
compile "org.apache.flink:flink-java:${flinkVersion}"
compile "org.apache.flink:flink-streaming-java_${scalaBinaryVersion}:${flinkVersion}"
// --------------------------------------------------------------
// 應該包含在 shadow jar 中的依賴,例如:鏈接器。
// 它們必須在 flinkShadowJar 的配置中!
// --------------------------------------------------------------
//flinkShadowJar "org.apache.flink:flink-connector-kafka-0.11_${scalaBinaryVersion}:${flinkVersion}"
compile "log4j:log4j:${log4jVersion}"
compile "org.slf4j:slf4j-log4j12:${slf4jVersion}"
// Add test dependencies here.
// testCompile "junit:junit:4.12"
}
// make compileOnly dependencies available for tests:
sourceSets {
main.compileClasspath += configurations.flinkShadowJar
main.runtimeClasspath += configurations.flinkShadowJar
test.compileClasspath += configurations.flinkShadowJar
test.runtimeClasspath += configurations.flinkShadowJar
javadoc.classpath += configurations.flinkShadowJar
}
run.classpath = sourceSets.main.runtimeClasspath
jar {
manifest {
attributes 'Built-By': System.getProperty('user.name'),
'Build-Jdk': System.getProperty('java.version')
}
}
shadowJar {
configurations = [project.configurations.flinkShadowJar]
}複製代碼
setting.gradle
rootProject.name = 'quickstart'複製代碼
或者運行quickstart腳本
bash -c "$(curl https://flink.apache.org/q/gradle-quickstart.sh)" -- 1.9.0 2.11複製代碼
查看目錄結構:
tree quickstart/
quickstart/
├── README
├── build.gradle
├── settings.gradle
└── src
└── main
├── java
│ └── org
│ └── myorg
│ └── quickstart
│ ├── BatchJob.java
│ └── StreamingJob.java
└── resources
└── log4j.properties複製代碼
示例項目是一個 Gradle 項目,它包含了兩個類:StreamingJob 和 BatchJob 是 DataStream 和 DataSet 程序的基礎骨架程序。main 方法是程序的入口,便可用於IDE測試/執行,也可用於部署。
咱們建議你將 此項目導入你的 IDE 來開發和測試它。IntelliJ IDEA 在安裝 Gradle
插件後支持 Gradle 項目。Eclipse 則經過 Eclipse Buildship 插件支持 Gradle 項目(鑑於 shadow
插件對 Gradle 版本有要求,請確保在導入嚮導的最後一步指定 Gradle 版本 >= 3.0)。你也可使用 Gradle’s IDE integration 從 Gradle 建立項目文件。
若是你想要 構建/打包項目,請在項目目錄下運行 ‘gradle clean shadowJar
’ 命令。命令執行後,你將 找到一個 JAR 文件,裏面包含了你的應用程序,以及已做爲依賴項添加到應用程序的鏈接器和庫:build/libs/--all.jar
。
注意: 若是你使用其餘類而不是 StreamingJob 做爲應用程序的主類/入口,咱們建議你相應地修改 build.gradle
文件中的 mainClassName
配置。這樣,Flink 能夠從 JAR 文件運行應用程序,而無需另外指定主類。
將來,咱們將分別介紹:Flink流處理應用程序,Flink批處理應用程序。
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