flink(入门)——wordcount流处理

使用流处理实现WordCount，代码如下：

 1 package com.jy.bjz.wc;
 2 
 3 import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
 4 import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
 5 import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
 6 
 7 /**
 8  * TODO
 9  *
10  * @author baojiazhong
11  * @since 2021/9/8 14:30
12  */
13 public class StreamWordCount {
14     public static void main(String[] args) throws Exception {
15         // 创建流处理的执行环境
16         StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
17 
18         DataStream<String> inputDataStream = env.socketTextStream("10.0.4.42", 9999);
19 
20         DataStream<Tuple2<String, Integer>> resultStream = inputDataStream.flatMap(new WordCount.myFlatMapper())
21                 .keyBy(0)
22                 .sum(1);
23 
24         resultStream.print().setParallelism(1);
25 
26         env.execute();
27     }
28 }

流处理和批处理的存在一些区别：

　　1.执行环境不同（StreamExecutionEnvironment）

　　2.获取数据的方式不同，流数据是无界流数据，一般不可能直接从文件中读取，通过 socket 或者mq之类

　　3.不能使用group by

　　4.setParallelism(1) 设置并行度为1，不然本地输出会出现多线程编号

标签：DataStream,StreamExecutionEnvironment,入门,flink,wordcount,org,apache,import
来源： https://www.cnblogs.com/mmql-bjz/p/15242748.html